参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/transform-model/dataflows/dataflows-azure-data-lake-storage-integra

説明
ボックス 1: 顧客
Customer テーブルには 1804 個の無効な行 (レコード) があります。
ボックス 2: 1804コンセプトを説明する非常に良いビデオが
あります
https://www.youtube.com/watch?v=XvZyo9Kgyio&list=PLU6II7MW-aiIREc1XdCYviQEj4Ui2pNDS&index

説明
DirectQuery を使用すると、データを探索するときにクエリがリアルタイムで Azure Synapse Analytics に送信されます。
リアルタイム クエリと Synapse Analytics のスケールを組み合わせることで、ユーザーはテラバイト規模のデータに対して数分で動的なレポートを作成できます。
ローカル セキュリティ ルールをセキュリティ チームにインポートする必要があります。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/connect-data/service-azure-sql-data-warehouse-with-direct-connect
トピック 1、Contoso, Ltd
概要
Contoso, Ltd. は、充実した財務データをさまざまな外部顧客に販売する会社です。
Contoso はロサンゼルスに本社があり、ニューヨークとシアトルに 2 つの支社があります。
データインフラストラクチャ
Contoso には、Azure Virtual Machines 上の SQL Server のインスタンスを使用する 50 TB のデータ ウェアハウスがあります。
データ ウェアハウスは、外部顧客がアクセスする Azure Synapse Analytics ワークスペースを設定します。現在、顧客は代替データにアクセスできます。
Contoso には、単一のデータセットを含む FinData という名前の Power Bl ワークスペースが 1 つあります。データセットには、世界中の金融データが含まれています。このワークスペースは、10 人の内部ユーザーと 1 人の外部顧客によって使用されています。
データセットには、データ ウェアハウスと Synapse Analytics サーバーレス SQL プールの 2 つのデータ ソースがあります。
ユーザーは、Transact-SQL を使用して Synapse Analytics ワークスペースに頻繁にクエリを実行します。
ユーザーの問題
Contoso は次のユーザーの問題を特定しています。
* 一部のユーザーは、フィルターを選択するときに Power Bl レポートのビジュアルのレンダリングが遅いと指摘しています。
* ユーザーは、tempdb のサイズを超えているため、サーバーレス SQL プールに対するクエリが時折失敗することを指摘しています。
* ユーザーは、Power Bl レポートのデータが古いと指摘しています。Power Bl モデルの更新プロセスがタイムアウトになる場合があることがわかりました。 計画された変更 Contoso は次の変更を実装する予定です。
* 既存の Power Bl データセットに、REST API を使用してアクセスできる外部データ ソースを統合します。
* Synapse Analytics 専用 SQL プールのデータを使用して、FinData ワークスペースに新しいデータセットを構築します。
* すべての顧客に、独自のレポートを作成するための独自の Power Bl ワークスペースを提供します。各ワークスペースは、FinData ワークスペースの新しいデータセットを使用します。
* 顧客向けにサブスクリプション レベルを実装します。各サブスクリプション レベルでは、財務データの特定の行へのアクセスが提供されます。
* 事前構築されたデータセットを Power Bl にデプロイして、顧客のクエリ エクスペリエンスを簡素化します。
* 専用 SQL プールにロードされた機械学習モデルを組み込む機能を内部ユーザーに提供します。