Microsoft Fabric でデータフロー (Gen2) を作成して使用する

Microsoft Fabric では、データフロー (Gen2) でさまざまなデータ ソースに接続し、Power Query Online で変換を実行します。 その後はデータ パイプラインで使用して、レイクハウスやその他の分析ストアにデータを取り込んだり、Power BI レポートのデータセットを定義したりできます。

このラボの目的は、データフロー (Gen2) のさまざまな要素を紹介することであり、エンタープライズに存在する可能性のある複雑なソリューションを作成することではありません。 このラボの所要時間は約 30 分です。

注:この演習を完了するには、Microsoft Fabric 試用版が必要です。

ワークスペースの作成

Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワークスペースを作成してください。

1. Microsoft Fabric ホーム ページ (https://app.fabric.microsoft.com/home?experience=fabric) で、[Synapse Data Engineering] を選択します。
2. 左側のメニュー バーで、 [ワークスペース] を選択します (アイコンは 🗇 に似ています)。
3. 任意の名前で新しいワークスペースを作成し、Fabric 容量を含むライセンス モード (“試用版”、Premium、または Fabric) を選択します。**

4. 開いた新しいワークスペースは空のはずです。

   

レイクハウスを作成する

ワークスペースが作成されたので、次にデータを取り込むデータ レイクハウスを作成します。

1. Synapse Data Engineering のホーム ページで、任意の名前を指定して新しいレイクハウスを作成します。

   1 分ほどすると、新しい空のレイクハウスが作成されます。

データフロー (Gen2) を作成してデータを取り込む

レイクハウスが作成されたので、それにデータを取り込む必要があります。 これを行う 1 つの方法は、”抽出、変換、読み込み” (ETL) プロセスをカプセル化するデータフローを定義することです。**

1. ワークスペースのホーム ページで、 [新しいデータフロー Gen2] を選択します。 数秒後、次に示すように、新しいデータフローの Power Query エディターが開きます。

1. [Text ファイルまたは CSV ファイルからイポート] を選択し、次の設定を使用して新しいデータ ソースを作成します。
   • ファイルへのリンク: 選択**
   • ファイル パスまたは URL: https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftLearning/dp-data/main/orders.csv
   • 接続: 新しい接続の作成
   • データ ゲートウェイ: (なし)
   • 認証の種類: 匿名
2. [次へ] を選択してファイル データをプレビューし、データ ソースを作成します。 Power Query エディターには、次に示すように、データ ソースと、データを書式設定するためのクエリ ステップの初期セットが表示されます。

1. ツール バーのリボンで、 [列の追加] タブを選択して、 [カスタム列] を選択し、新しい列を作成します。

2. [New column name] (新しい列名) を MonthNo に設定して [データ型] を整数に設定し、次に示すように Date.Month([OrderDate]) の数式を追加します。

1. [OK] を選択して列を作成し、カスタム列を追加する手順がどのようにクエリに追加されるかを確認します。 結果の列がデータ ペインに表示されます。

ヒント: 右側の [クエリの設定] ペインで、 [適用したステップ] に各変換ステップが含まれていることがわかります。 下部にある [ダイアグラム フロー] ボタンを切り替えて、ステップの視覚的な図を有効にすることもできます。

ステップを上下に移動することや、歯車アイコンを選択して編集することができます。また、各ステップを選択してプレビュー ウィンドウに変換が適用されることを確認できます。

1. OrderDate 列のデータ型が Date に設定され、新しく作成された MonthNo 列のデータ型が Whole Number に設定されていることを確認します。

データフローのデータ同期先を追加する

1. ツール バーのリボンで、 [ホーム] タブを選択します。次に、 [データ同期先の追加] ドロップダウン メニューで [Lakehouse] を選択します。

   メモ: このオプションが淡色表示されている場合は、既にデータ同期先が設定されている可能性があります。 Power Query エディターの右側にある [クエリの設定] ペインの下部でデータ同期先を確認します。 同期先が既に設定されている場合は、歯車を使用して変更できます。

2. [データ変換先に接続] ダイアログ ボックスで、接続を編集し、Power BI 組織アカウントを使用してサインインし、データフローからレイクハウスへのアクセスに使用する ID を設定します。

1. [次へ] を選択し、使用可能なワークスペースの一覧でご自分のワークスペースを見つけて、この演習の開始時に作成したレイクハウスを選択します。 次に、orders という名前の新しいテーブルを指定します。

   

2. [次へ] を選択し、[コピー先の設定] ページで、[自動設定を使用する] オプションを無効にして、[追加] を選択し、[設定の保存] を選択します。

   注: データ型の更新には Power Query エディターを使用することを推奨しますが、必要に応じて、このページから行うこともできます。

   

3. メニュー バーで、 [ビュー] を開き、 [Diagram view] (ダイアグラム ビュー) を選択します。 同期先である Lakehouse は、Power Query エディターのクエリにアイコンとして示されることに注目してください。

   

4. [発行] を選択してデータフローを発行します。 次に、ワークスペースにデータフロー Dataflow 1 が作成されるまで待ちます。

パイプラインにデータフローを追加する

データフローをアクティビティとしてパイプラインに含めることができます。 パイプラインを使用してデータ インジェストと処理アクティビティを調整し、1 つのスケジュールされたプロセスでデータフローを他の種類の操作と組み合わせることができます。 パイプラインは、Data Factory エクスペリエンスなど、いくつかの異なるエクスペリエンスで作成できます。

1. Fabric 対応ワークスペースで、引き続き Data Engineering エクスペリエンスを使用していることを確認します。 [新規] 、 [データ パイプライン] の順に選択し、メッセージが表示されたら、Load data という名前の新しいパイプラインを作成します。

   パイプライン エディターが開きます。

   

   ヒント: データのコピー ウィザードが自動的に開いた場合は、閉じます。

2. [パイプライン アクティビティの追加] を選択し、パイプラインに データフロー アクティビティを追加します。

3. 新しい Dataflow1 アクティビティを選択した状態で、 [設定] タブの [データフロー] ドロップダウン リストで、”Dataflow 1” (先ほど作成したデータフロー) を選択します

   

4. [ホーム] タブで、 🖫 ( [保存] ) アイコンを使用してパイプラインを保存します。

5. [▷ 実行] ボタンを使用してパイプラインを実行し、完了するまで待ちます。 これには数分かかることがあります。

   

6. 左端のメニュー バーで、レイクハウスを選択します。

7. [テーブル] の […] メニューで、 [更新] を選択します。 次に、 [テーブル] を展開し、データフローによって作成された orders テーブルを選択します。

   

ヒント: Power BI Desktop で Power BI データフロー (レガシ) コネクタ を使用して、データフローで行われたデータ変換に直接接続できます。

また、追加の変換を行い、新しいデータセットとして公開し、特殊なデータセットの対象ユーザーを想定して配布することもできます。

リソースをクリーンアップする

Microsoft Fabric でのデータフローの調査が完了したら、この演習用に作成したワークスペースを削除できます。

1. ブラウザーで Microsoft Fabric に移動します。
2. 左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択して、それに含まれるすべての項目を表示します。
3. ツール バーの […] メニューで、 [ワークスペースの設定] を選択してください。
4. [全般] セクションで、[このワークスペースの削除] を選択します。