1 - オンプレミス データ ゲートウェイをインストールします (標準モード)
2 - powerbi.com からゲートウェイ クラスターにデータ ソースを追加します
3 - powerbi.com から、データ ゲートウェイを使用するように Dataset1 を構成します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/connect-data/service-gateway-sql-tutorial
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/connect-data/service-gateway-enterprise-manage-sql

レポートのアクセシビリティ チェックリスト、すべてのビジュアル。
* ページ上の装飾以外のすべてのビジュアルに代替テキストが追加されていることを確認します。
* 情報を伝える唯一の手段として色を使用することは避けてください。テキストまたはアイコンを使用して、色を補足または置き換えます。
* レポート ページが色覚異常を持つユーザーに対して機能することを確認してください。
*など

説明
大規模なデータセットを有効にする
ここの手順では、サービスに公開された新しいモデルに対して大規模なデータセットを有効にする方法について説明します。既存のデータセットの場合、ステップ 3 のみが必要です。
Power BI Desktop でモデルを作成します。データセットが大きくなり、徐々に多くのメモリを消費する場合は、必ず増分更新を構成してください。
モデルをデータセットとしてサービスに公開します。
[サービス] > [データセット] > [設定] で、[大規模データセットのストレージ形式] を展開し、スライダーを [オン] に設定して、 [適用] を選択します。
大規模データセット スライダーを有効にする
更新を呼び出して、増分更新ポリシーに基づいて履歴データをロードします。最初の更新では、履歴をロードするのに時間がかかる場合があります。増分更新ポリシーに応じて、後続の更新は高速になるはずです。
参考: https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/enterprise/service-premium-large-models

説明

ステップ 1: 行レベルのセキュリティ (RLS) ロールを作成する
ロールの作成
注: 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 BI 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。
事前に構築されたデータセットを Power BI 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。
ステップ 2: DAX 式を作成する
2 つのロールを持つモデルを考えてみましょう。Workers という名前の最初のロールは、次のルール式を使用して、給与テーブルのすべての行へのアクセスを制限します。
間違い（）
注: ルールの式が false と評価された場合、ルールはテーブル行を返しません。
ただし、Manager という名前の 2 番目のロールでは、次のルール式を使用して給与テーブルのすべての行へのアクセスを許可します。
真実（）
注意してください: レポート ユーザーが両方の役割にマップされると、給与テーブルのすべての行が表示されます。
ステップ 3: 行レベルのセキュリティ (RLS) ロールにメンバーを追加する
役割マッピングの構成
[モデルが] Power BI に公開されたら、メンバーをデータセット ロールにマップする必要があります。
参考: https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/guidance/rls-guidance
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。

PBIT ファイルは、レポートや視覚エフェクトの作成に使用される Microsoft アプリケーションである Power BI Desktop によって作成されたテンプレートです。これには、クエリ、視覚化設定、データ モデル、レポート、およびユーザーが追加したその他のデータが含まれます。
PBIT ファイルは Power BI テンプレートとして機能します。ソース システムからのデータは含まれません。