事例研究1 - コントソ
概要
Contoso, Ltd.は、米国に拠点を置く健康補助食品会社です。Contosoには、営業部門と研究部門の2つの部門があります。営業部門は、オンライン販売部門と小売販売部門の2つの部署で構成されています。研究部門は、社内で開発された製品ラインを、研究者とアナリストからなる個別のチームに割り当てています。
既存の環境
アイデンティティ環境
Contosoは、contoso.comという名前のMicrosoft Entraテナントを所有しています。このテナントには、ResearchReviewersGroup1とResearchReviewersGroup2という2つのグループが含まれています。
データ環境
Contosoは以下のデータ環境を備えています。
・営業部門はMicrosoft Power BI Premiumの機能を使用しています。
オンライン販売部門のセマンティックモデルには、インポート処理を使用する「注文」という名前のファクトテーブルが含まれています。元のシステムでは、OrderIDの値は注文が作成される順序を表します。
研究部門は、オンプレミス型のサードパーティ製データウェアハウス製品を使用しています。
- Contoso.comではFabricが有効になっています。
- storage1 という名前の Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントには、Productline1 という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが含まれています。 - データはデルタ形式です。
- storage2という名前のData Lake Storage Gen2ストレージアカウントには、Productline2という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが格納されています。データはCSV形式です。
要件
計画されている変更
コントソ氏は以下の変更を計画している。
- 営業部門が使用する Power BI Premium 容量で Fabric のサポートを有効にする。
- 営業部門と研究部門のすべてのデータをFabricで利用できるようにする。
- 研究部門向けに、Productline1wsとProductine2wsという名前のFabricワークスペースを2つ作成します。
- Productline1ws で、Lakehouse1 という名前の湖畔の家を作成します。
- Lakehouse1 に、ResearchProduct という名前の storage1 へのショートカットを作成します。
データ分析の要件
Contosoは、以下のデータ分析要件を特定しました。
営業部門と研究部門のすべてのワークスペースは、すべてのFabricエクスペリエンスをサポートする必要があります。
研究部門のワークスペースは、分単位で課金される専用のオンデマンド容量を使用する必要があります。
研究部門のワークスペースは、部門名に基づいてOneLakeデータハブのフィルタリングをサポートするために、論理的にグループ化する必要があります。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup1 のメンバーは、SQL エンドポイントを使用して、lakehouse および warehouse のデータとショートカットを読み取ることができなければなりません。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup2 のメンバーは Lakehouse Explorer を使用して Lakehouse データを読み取ることができなければなりません。
研究部門で使用されるすべてのセマンティックモデルとレポートは、ブランチングをサポートするバージョン管理システムを使用する必要があります。
データ準備要件
Contosoは、以下のデータ準備要件を特定しています。
- 製品ライン1の研究部門データは、ファブリックノートブックを使用してレイクハウス1から取得する必要があります。
- 湖畔の家々にある研究部門のすべてのデータは、湖畔の家エクスプローラーで管理テーブルとして表示されなければなりません。
セマンティックモデルの要件
Contosoは、セマンティックモデルの実装と管理に関して、以下の要件を挙げています。
- 更新時に注文テーブルに追加される行数を最小限に抑える必要があります。
研究部門のワークスペースにおけるセマンティックモデルは、Direct Lakeモードを使用する必要があります。
一般要件
Contosoは、すべてのソリューションにおいて考慮すべき以下の高レベル要件を特定しています。
適用可能な場合は、最小権限の原則に従うこと。
可能な限り、導入および保守にかかる労力を最小限に抑える。
オンライン販売部門の注文テーブルを更新する必要があります。解決策はセマンティックモデルの要件を満たしている必要があります。
解決策には何を含めるべきですか？
概要
Contoso, Ltd.は、米国に拠点を置く健康補助食品会社です。Contosoには、営業部門と研究部門の2つの部門があります。営業部門は、オンライン販売部門と小売販売部門の2つの部署で構成されています。研究部門は、社内で開発された製品ラインを、研究者とアナリストからなる個別のチームに割り当てています。
既存の環境
アイデンティティ環境
Contosoは、contoso.comという名前のMicrosoft Entraテナントを所有しています。このテナントには、ResearchReviewersGroup1とResearchReviewersGroup2という2つのグループが含まれています。
データ環境
Contosoは以下のデータ環境を備えています。
・営業部門はMicrosoft Power BI Premiumの機能を使用しています。
オンライン販売部門のセマンティックモデルには、インポート処理を使用する「注文」という名前のファクトテーブルが含まれています。元のシステムでは、OrderIDの値は注文が作成される順序を表します。
研究部門は、オンプレミス型のサードパーティ製データウェアハウス製品を使用しています。
- Contoso.comではFabricが有効になっています。
- storage1 という名前の Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントには、Productline1 という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが含まれています。 - データはデルタ形式です。
- storage2という名前のData Lake Storage Gen2ストレージアカウントには、Productline2という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが格納されています。データはCSV形式です。
要件
計画されている変更
コントソ氏は以下の変更を計画している。
- 営業部門が使用する Power BI Premium 容量で Fabric のサポートを有効にする。
- 営業部門と研究部門のすべてのデータをFabricで利用できるようにする。
- 研究部門向けに、Productline1wsとProductine2wsという名前のFabricワークスペースを2つ作成します。
- Productline1ws で、Lakehouse1 という名前の湖畔の家を作成します。
- Lakehouse1 に、ResearchProduct という名前の storage1 へのショートカットを作成します。
データ分析の要件
Contosoは、以下のデータ分析要件を特定しました。
営業部門と研究部門のすべてのワークスペースは、すべてのFabricエクスペリエンスをサポートする必要があります。
研究部門のワークスペースは、分単位で課金される専用のオンデマンド容量を使用する必要があります。
研究部門のワークスペースは、部門名に基づいてOneLakeデータハブのフィルタリングをサポートするために、論理的にグループ化する必要があります。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup1 のメンバーは、SQL エンドポイントを使用して、lakehouse および warehouse のデータとショートカットを読み取ることができなければなりません。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup2 のメンバーは Lakehouse Explorer を使用して Lakehouse データを読み取ることができなければなりません。
研究部門で使用されるすべてのセマンティックモデルとレポートは、ブランチングをサポートするバージョン管理システムを使用する必要があります。
データ準備要件
Contosoは、以下のデータ準備要件を特定しています。
- 製品ライン1の研究部門データは、ファブリックノートブックを使用してレイクハウス1から取得する必要があります。
- 湖畔の家々にある研究部門のすべてのデータは、湖畔の家エクスプローラーで管理テーブルとして表示されなければなりません。
セマンティックモデルの要件
Contosoは、セマンティックモデルの実装と管理に関して、以下の要件を挙げています。
- 更新時に注文テーブルに追加される行数を最小限に抑える必要があります。
研究部門のワークスペースにおけるセマンティックモデルは、Direct Lakeモードを使用する必要があります。
一般要件
Contosoは、すべてのソリューションにおいて考慮すべき以下の高レベル要件を特定しています。
適用可能な場合は、最小権限の原則に従うこと。
可能な限り、導入および保守にかかる労力を最小限に抑える。
オンライン販売部門の注文テーブルを更新する必要があります。解決策はセマンティックモデルの要件を満たしている必要があります。
解決策には何を含めるべきですか？
