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DatabricksとPower BIの連携メリット / Databricks PowerBI...

DatabricksとPower BIの連携メリット / Databricks PowerBI Integration Merits

Databricks Japan

April 20, 2025
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  1. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Databricksと Power BIの

    連携メリット データブリックス・ジャパン株式会社 2025年4月 1
  2. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved DatabricksとPower BIの連携メリット サマリー

    • Power BIのDirectQuery & Importモードをサポート • 従来のDB/DWHでは性能・同時実行の制約からDirectQueryの採用は難しかった • 高速・即時起動で素早くスケールするサーバーレスSQLウェアハウスにより Importはもちろん、DirectQueryも現実的な選択肢になった • データとガバナンスを Unity Catalogで一元化 • Azure DatabricksとPower BIはEntra IDでユーザー認証を行う • DirectQueryのレポート参照ではUnity Catalog設定のアクセス制御が適用 データおよびアクセス制御をUnity Catalogで完結できる • Power BIのデータ更新を Databricksで自動化 • WorkflowsのPower BIタスク (Public Preview): データ更新後にPower BIを即座に更新 • Web UIからワンクリックでPower BIに公開: Power BI Desktopなしで公開 • 主キー/外部キーやカラムの説明も自動反映、デュアルストレージモードの指定も可能 DatabricksはPower BIにとってベストなサービング基盤 1 2 3
  3. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved DatabricksとPower BIの連携メリット DatabricksはPower

    BIにとってベストなサービング基盤 DirectQuery & Import モードをサポート データとガバナンスを Unity Catalogで一元化 PBIのデータ更新を Databricksで自動化 2 3 1 Databricks SQL 信頼性と共有のための 統合データストレージ Delta Lake 統合セキュリティ、 ガバナンス、カタログ Unity Catalog Databricksインテリジェンスプラットフォーム クラウド ストレージ サーバーレス SQLウェアハウス #1 : Power BIサービス セマンティック モデル モデル#2 モデル#N モデル#1 サーバーレス SQLウェアハウス #N レポート Import Direct Query Direct Query レポート#1 レポート#2 レポート#3 レポート#N Point: 従来のDB/DWHでは性能と同時実行性の制約から DirectQueryの採用は困難だった。高速・即時起動の サーバーレス SQLウェアハウス によりDirectQueryも現実的 な選択肢になった。 Point: Azure DatabricksとPower BIはEntra IDでユー ザー認証を行う。DirectQueryでのレポート参照時に Unity Catalogで設定したアクセス制御が適用される。 データとガバナンスの一元化が可能。 :
  4. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved DatabricksとPower BIの連携メリット Databricks

    WorkflowsのPower BIタスク (Public Preview) Azure | AWS | GCP DirectQuery & Import モードをサポート データとガバナンスを Unity Catalogで一元化 PBIのデータ更新を Databricksで自動化 2 3 1 データパイプラインでのデータ加工を 実施後、多くのユーザーが Power BIの スケジュールされた自動更新 (Premium 容量の場合、最大48回/日=30分間隔) で Importモードのモデルを更新 データ加工が完了しても自動更新されるま でモデルへの反映を待つ必要がある Power BIのセマンティックモデルの更新方法 従来の方法 新しいベストな方法 ❌ レポート参照データのタイムラグ ❌ リアルタイム性の欠如 ❌ ラグを考慮したレポート設計・運用 Databricks WorkflowsのPower BIタスクにより、データ加工の完了後、 即座にPower BIのセマンティックモデルの更新をトリガーできるようになった ✔ タイムラグの解消 :常に最新のデータを用いたレポート分析が可能 ✔ 柔軟な更新 :自動更新の制限に縛られずビジネス要件に合わせて即時反映 ✔ 運用のシンプル化 :ラグを考慮したレポート設計・運用が不要 Power BI タスク • スケジュール • ファイル到着 • テーブル更新 • CLI/API/手動 • Azure Data Factory* ⚡トリガーの種類 Databricks Workflows * 2025/4末プレビュー開始予定 Power BI モデル 更新を トリガー
  5. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved DatabricksとPower BIの連携メリット Web

    UIからワンクリックでPower BIに公開 Azure | AWS | GCP カタログエクスプローラーのスキーマ /テー ブル画面で公開先として Power BIワークスペースを選択 [Power BIに公開] をクリック Point: PBI Desktopは不要 Power BI側で即座にレポート作成に利用可能 Point: テーブルの説明や関係性 (主キー/外部 キー) も自動的にPower BI側に反映される DirectQuery & Import モードをサポート データとガバナンスを Unity Catalogで一元化 PBIのデータ更新を Databricksで自動化 2 3 1
  6. ©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 参考:きめ細かなセキュリティ 接続モードと認証方式による違い 7

    IMPORT MODE Dataset 1 DIRECTQUERY MODE Dataset 2 IMPORT MODE User/Token DIRECTQUERY MODE User/Token DIRECTQUERY MODE SSO ユーザーの資格情報 Power BIにストアされた資 格情報 Power BIを通じた きめ細かなセキュリティ Databricksを通じた きめ細かなセキュリティ • Importモードの場合、Power BIで定義した行レベルセキュリティなどがユーザーアクセスに適用される • DirectQueryモードかつデータセットの認証設定が SSOの場合、ユーザーアクセスはDatabricksにパススルーされるため、 Databricks (Unity Catalog) で定義したテーブルACL、行/列レベルセキュリティなどが適用される Semantic Model Power BI Service Workspace / Artifact Power BI