データフローからデータを消費する

[アーティクル]
01/25/2024

Microsoft データフローからのデータを使用する方法は、ストレージやデータフローの種類などのいくつかの要因によって異なります。この記事では、ニーズに合わせて適切なデータフローを選択する方法を学びます。

データフローのタイプ

作成できるデータフローには複数のタイプがあります。 Power BI データフロー、標準データフロー、分析データフローのいずれかを選択できます。タイプの違いと、ニーズに基づいて適切なタイプを選択する方法の詳細については、データフロータイプの違いを理解するを参照してください。

ストレージの種類

データフローは、複数の出力先タイプに書き込むことができます。つまり、宛先が Dataverse テーブルでない限り、Dataflows コネクタを使用する必要があります。次に、Dataverse/CDS コネクタを使用します。

Azure Data Lake Storage

Azure Data Lake ストレージは、Power BI データフローと Power Apps 分析データフローで利用できます。デフォルトでは、Microsoft マネージドデータレイクを使用しています。ただし、セルフホスト型データレイクをデータフロー環境に接続することもできます。次の記事では、データレイクを環境に接続する方法について説明します。

データレイクに接続した後も、Dataflows コネクタを使用する必要があります。このコネクタがニーズを満たさない場合は、代わりにAzure Data Lake コネクタの使用を検討してください。

Dataverse

標準データフローは、出力データを Dataverse テーブルに書き込みます。 Dataverse を使用すると、ビジネスアプリケーションによって使用されるデータを安全に格納して管理することができます。 Dataverseテーブルにデータをロードした後、Dataverseコネクタを使ってデータを消費することができます。

データフローは他のデータフローからのデータの取得が可能

あるデータフローで作成したデータを別のデータフローで再利用したい場合は、新しいデータフローを作成する際にPower Queryエディタでデータフローコネクタを使用することで可能です。

他のデータフローの出力からデータを取得すると、リンクされたテーブルが作成される。リンクテーブルは、データをダウンストリームデータフローにコピーせずに、アップストリームデータフローで作成されたデータをダウンストリームデータフローで使用できるようにする方法を提供します。リンクテーブルは他のデータフローで作成されたテーブルへの単なるポインターであるため、上流のデータフローの更新ロジックによって最新の状態に保たれます。両方のデータフローが同じワークスペースまたは環境に存在する場合、それらのデータフローは一緒に更新され、両方のデータフローのデータが常に最新の状態に保たれます。詳細:データフロー間でテーブルをリンクする

データ変換とデータ使用の分離

他のデータフローまたはデータセット内のデータフローの出力を使用すると、データ変換層とその他のデータモデルの間に抽象化を作成できます。この抽象化により、マルチロールアーキテクチャが作成され、これにより Power Query の顧客がデータ変換の構築に専念でき、データモデラーがデータモデリングに集中することができるため重要です。

よく寄せられる質問

データフローテーブルが Power BI のデータフローコネクタに表示されません

標準データフローの宛先として Dataverse テーブルを使用している可能性があります。代わりに Dataverse/CDS コネクターを使用するか、分析データフローへの切り替えを検討してください。

データフローの重複を削除すると、データに違いがあります。これを解決するにはどうすればよいですか?

デザイン時と更新時でデータに違いがある可能性があります。更新時にどのインスタンスが保持されるかは保証されません。データの不一致を回避するのに役立つ情報については、重複値の処理を参照してください。

次のステップ

次の記事では、関連する記事の詳細について説明します。