すべてのデータはOneLakeに通ず - Microsoft Fabric入門 - (電子版)
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Microsoft Fabricはデータ収集、大規模なデータの一括加工やストリームデータのリアルタイム処理、レポート、機械学習など、データに関わるあらゆるワークロードをカバーする統合データプラットフォームSaaSです。OneLakeというFabric全体を通じて利用されるストレージを起点として、各ワークロードをサポートする、特性の異なる複数のデータ処理エンジンが組み込まれています。近年の生成AIブームにおいては、Fabricは生成AIに対してデータを提供してエージェントやRAGの重要な構成要素として振る舞うと共に、データ分析をより効率よく実装・実施していくためにAIを活用する場としても機能します。本書ではMicorosft Fabricの基礎知識、Fabricでデータ分析基盤を構築していくにあたり重要となる考え方を解説し、ユースケース単位でFabricの使い方を説明するハンズオンを通じて、Microsoft Fabricに入門するために必要な知見を提供します。
1章 Microsoft Fabric概要
本章では、Microsoft Fabricの全体像と、その中核となるOneLake、主要なワークロード（Data Engineering／Data Factory／Data Science／Data Warehouse／Real‐Time Intelligence／Databases／Power BI）の役割と関係を概観します。従来分断されていたデータ基盤を単一のSaaSとして統合したFabricの特徴を整理し、Copilotによる生成AI支援にも触れながら以降の各章での詳細理解に必要な共通用語と前提知識をそろえます。
2章 Microsoft Fabricの環境セットアップ
本章では、統合データ分析プラットフォームであるMicrosoft Fabricの無償試用環境を構築と、Fabricと連携させる関連サービスのセットアップ手順を解説します。無料で利用できるMicrosoft Fabric試用版を使い、データ統合から分析までを体験できる環境を準備します。その他にもFabricと連携して活用するMicrosoft 365サービス（Teams、SharePoint）やCopilot Studioについても試用版の利用方法をコラムで紹介しています。これらの手順により、コストをかけずにFabricと関連サービスを一通り試せる環境を整え、次章のハンズオンに備えます。
3章 AIドリブンなデータ活用
Microsoft Fabricでは、従来のBIやデータ分析に加えて生成AIを活用した新たなデータ活用手法が提供されています。本章では、Microsoft FabricにおけるCopilot（コパイロット）機能を中心に、AIがどのようにデータ分析の生産性を高めるかを学びます。とくに、SharePoint上のExcelデータを題材に、データの取り込みから可視化、そしてPowerPoint上にレポートをライブ埋め込みするところまで、一連の手順をCopilotを中心にハンズオン形式で紹介します。
4章 データ分析基盤の役割と全体像
本章では、企業におけるデータ分析基盤の位置づけとその役割と機能を解説します。 データそのものは多くの場合、断片的でノイズも多く、放置しておくと価値を発揮しません。本当に価値を生むのは、データが情報になり、知識へと整理され、最終的に現場で使える「知恵」へと転換されたときです。 Microsoft Fabricの各コンポーネントはどのようにこのプロセスを支援するのか、具体的な機能や特徴を通じて理解します。 この基礎を理解することで、自身の組織におけるデータ分析基盤の設計や運用に役立てることができます。
5章 データ管理機能 ― 整える層
データ基盤の心臓部は「データを整え、蓄え、使う」ことにあります。 本章では、取り込みから変換、蓄積、消費までの一連の流れを支えるための、Microsoft Fabricのデータ管理機能について解説します。
6章 ユースケース ― 生み出す層
データ基盤の最終的な目的は、実際の業務課題を解決し、価値を生み出すことです。本章では代表的なユースケースごとに、目的、構成パターン、Fabricでの実現方法を示します。
7章 プラットフォーム ― 支える層
プラットフォームの役割は、ユースケースおよびデータ管理を安全かつ効率的に運用できる状態に保つことです。本章では、インフラ、セキュリティ、ガバナンス、コスト管理、そして開発者体験の観点から、Fabricを用いた設計上のポイントと運用上の留意点を提示します。
8章 全社レベルのデータ活用基盤構築
「全社レベルのデータ活用基盤」とは、部門単位の分析や個別業務システムを超えて、組織全体で一貫したデータを信頼し、共通の基盤上で分析・意思決定を行える状態を指します。 その中心となる考え方が、信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth／SSOT）の実現です。 すべてのペルソナ（データエンジニア、アナリスト、業務ユーザー）がOneLake上の同一データセットから最新かつ整合性の取れた情報を参照することで、データソースやレポート間の不一致を解消します。 このような全社共通基盤を支えるために、Microsoft Fabricではメダリオンアーキテクチャに基づくデータ整備と品質管理が推奨されています。 本章ではブロンズレイヤーとシルバーレイヤーの構築を通じてSSOTを実現する方法に焦点を当て、Microsoft Fabricによる全社レベルのデータ活用基盤の構築における具体的な機能や設定の解説を踏まえて説明します。最後にハンズオンのページを紹介しておりますので実際にMicrosoft Fabricを操作して理解を深めてください。
9章 ビジネス価値を引き出すゴールドレイヤーとは
本章では、メダリオンアーキテクチャにおける Gold レイヤーの役割、Microsoft Fabric が提供する Power BI によるデータ可視化のためのデータモデリングの方法、そして Power BI を用いたレポート作成方法について解説します。
10章 機械学習モデルの開発と推論
この章では、Microsoft FabricのData Scienceについて紹介します。 データサイエンティストが機械学習モデルを迅速に開発し、実用に繋げるための機能やハンズオンによる実践的な利用方法について解説します。
11章 Real-Time Intelligence：リアルタイム分析のエンドツーエンドソリューション
この章では、Microsoft FabricのReal-Time Intelligenceについて紹介します。 リアルタイム分析の重要性と、Real-Time Intelligenceが提供する機能やハンズオンによる実践的な利用方法について解説します。