レイクハウスチュートリアル: レイクハウスの作成、サンプル データの取り込み、レポートの作成

このチュートリアルでは、Lakehouse を構築し、サンプル データをデルタ テーブルに取り込み、必要に応じて変換を適用してから、レポートを作成します。 実行する手順のチェックリストを次に示します。

Microsoft Fabric をお持ちでない場合は、無料 試用版の容量にサインアップしてください。

前提条件

• Lakehouse を作成する前に、Fabric ワークスペースを作成する必要があります。
• CSV ファイルを取り込む前に、OneDrive を構成しておく必要があります。 OneDrive が構成されていない場合は、Microsoft 365 無料試用版にサインアップします: 無料試用版 - Microsoft 365 を 1 か月間試します。

このチュートリアルに OneDrive が必要な理由

データ インジェスト プロセスはファイルアップロードの基になるストレージ メカニズムとして OneDrive に依存するため、このチュートリアルには OneDrive が必要です。 CSV ファイルを Fabric にアップロードすると、レイクハウスに取り込まれる前に、一時的に OneDrive アカウントに保存されます。 この統合により、Microsoft 365 エコシステム内での安全でシームレスなファイル転送が保証されます。

アップロードされたファイルに Fabric がアクセスできないため、OneDrive を構成していない場合、インジェスト手順は機能しません。 レイクハウスまたはサポートされている別の場所でデータを既に使用できる場合、OneDrive は必要ありません。

レイクハウスを作成する

このセクションでは、Fabric で lakehouse を作成します。

1. Fabricで、ナビゲーション バーから [ワークスペース] 選択します。

2. ワークスペースを開くには、上部にある検索ボックスにその名前を入力し、検索結果から選択します。

3. ワークスペースから [ 新しいアイテム] を選択し、検索ボックスに 「Lakehouse 」と入力し、[ Lakehouse] を選択します。

4. [新しいレイクハウス] ダイアログ ボックスの [名前] フィールドに「wwilakehouse」 と入力します。

   

5. [作成] を 選択して、新しいレイクハウスを作成して開きます。

サンプル データを取り込む

このセクションでは、サンプル顧客データをレイクハウスに取り込みます。

1. Fabric サンプル リポジトリから dimension_customer.csv ファイルをダウンロードします。

2. [ホーム] タブの [Lakehouse のデータを取得する] に、Lakehouse にデータを読み込むオプションが表示されます。 [新しいデータフロー Gen2] を選択します。

   

3. [データフローの作成] ウィンドウで、[名前] フィールドに「Customer Dimension Data」と入力し、[次へ] を選択します。

   

4. [新しいデータフロー] 画面で、[テキスト/CSV ファイルからインポート] を選択します。

5. [データ ソースに接続] 画面で、[ファイルのアップロード] ラジオ ボタンを選択します。 手順 1 でダウンロードした dimension_customer.csv ファイルをドラッグ アンド ドロップします。 ファイルがアップロードされたら、[次へ] を選択します。

   

6. [ファイル データのプレビュー] ページでデータをプレビューし、[作成] を選択して続行し、データフロー キャンバスに戻ります。

データを変換してレイクハウスにロードする

このセクションでは、ビジネス要件に基づいてデータを変換し、Lakehouse に読み込みます。

1. [クエリ設定] ウィンドウで、[名前] フィールドを dimension_customer に更新します。

   Note

   Fabric では、既定でテーブル名の末尾にスペースと番号が追加されます。 テーブル名は小文字で、スペースを含めることはできません。 適切に名前を変更し、テーブル名からスペースを削除します。

   

2. このチュートリアルでは、顧客データを Lakehouse に関連付けました。 lakehouse からデータフローを作成すると、アップロードされたデータは既定の lakehouse に自動的にリンクされます。 データフローを個別に作成する場合は、必要に応じて、次の手順に従って、データフローを lakehouse に関連付けることができます。

   1. メニュー項目から [データ変換先の追加] を選択し、[レイクハウス] を選択します。 [ データ変換先に接続 ] 画面で、必要に応じてアカウントにサインインし、[ 次へ] を選択します。

   2. ワークスペース内の wwilakehouse に移動します。

   3. dimension_customer テーブルが存在しない場合は、[新しいテーブル] 設定を選択し、テーブル名「dimension_customer」を入力します。 テーブルが既に存在する場合は、[既存のテーブル] 設定を選択し、オブジェクト エクスプローラーのテーブル一覧から dimension_customer を選択します。 [次へ] を選択します。

      

   4. [保存先の設定の選択] ウィンドウで、[更新方法] として [置換] を選択します。 [設定の保存] を選択して、データフロー キャンバスに戻ります。

3. データフロー キャンバスから、ビジネス要件に基づいてデータを簡単に変換できます。 わかりやすくするために、このチュートリアルでは何も変更しません。 続行するには、ツール バーで [保存して実行 ] を選択します。

   

4. ワークスペースに戻り、 Customer Dimension Data データ フローにカーソルを合わせ、[ ... ] メニューを選択し、[ 今すぐ更新] を選択します。 このオプションはデータフローを実行し、ソース ファイルから Lakehouse テーブルにデータを移動します。 進行中は、データフローの名前の横に回転する円が表示されます。

   

5. データフローが更新されたら、トップメニューのあなたのlakehouseを選択してdimension_customer Deltaテーブルを表示します。

   

6. テーブルを選択してデータをプレビューします。 SQL ステートメントでデータに対してクエリを実行するために、レイクハウスの SQL 分析エンドポイントを使用することもできます。 画面の右上にある Lakehouse ドロップダウン メニューから、SQL analytics エンドポイント を選択します。

   

7. dimension_customer テーブルを選択してそのデータをプレビューするか、[新しい SQL クエリ] を選択して SQL ステートメントを記述します。

   

8. 次のサンプル クエリは、dimension_customer テーブルの BuyingGroup 列に基づいて行数を集計します。 SQL クエリ ファイルは将来参照するために自動的に保存され、必要に応じてこれらのファイルの名前を変更または削除できます。

   スクリプトを実行するには、スクリプト ファイルの上部にある [実行] アイコンを選択します。

   SELECT BuyingGroup, Count(*) AS Total
   FROM dimension_customer
   GROUP BY BuyingGroup
   

セマンティック モデルにテーブルを追加する

このセクションでは、セマンティック モデルにテーブルを追加して、それらを使用してレポートを作成できるようにします。

1. Lakehouse を開き、 SQL 分析エンドポイント ビューに切り替え、[ 新しいセマンティック モデル] を選択し、セマンティック モデルに名前を付け、ワークスペースを割り当てて、セマンティック モデルに追加するテーブルを選択します。 この場合は、dimension_customer テーブルを選択します。

   

レポートを作成する

このセクションでは、取り込まれたデータからレポートを作成します。

1. ワークスペースでセマンティック モデルを選択し、[ このデータを探索する] ドロップダウンを選択し、[ レポートの自動作成] を選択します。 次のチュートリアルでは、最初からレポートを作成します。

   

2. テーブルは次元であり、測度はありません。 Power BI では、行数のメジャーが作成され、さまざまな列に集計され、次の図に示すように異なるグラフが作成されます。

   

3. このレポートは、上部のリボンから [保存] を選択することで、今後のために保存できます。 他のテーブルまたは列を含めたり除外したりすることで、要件を満たすためにこのレポートにさらに変更を加えることができます。

次のステップ