Microsoft Fabricとは？できることや導入メリットを初心者向けに優しく解説

はじめに

Microsoft Fabricとは何か、分かりやすく解説！

こんにちは！QESの金丸です。
「データ活用」という言葉が当たり前になった昨今、企業内ではSQL、クラウドストレージなど、さまざまな場所にデータが散らばっています。
これらを一つにまとめて分析するのは、実は至難の業でした。

そんな複雑なデータ基盤の世界に「これ一つで全部解決します」と登場したのが、Microsoftの次世代データプラットフォーム「Microsoft Fabric」です。

Microsoft Fabricとは？

1. Microsoft Fabricを一言でいうと？
   Microsoft Fabricとは、データの保存、加工、分析、そしてAI（Copilot）による活用までを、一つの場所で完結できるオールインワンのデータ分析プラットフォームです。
   
   これまでは、「データ加工はAというツール、保存はBというサーバー、分析はCというアプリ」というように、工程ごとに異なるツールを契約し、それらを複雑な設定でつなぎ合わせる必要がありました。
   
   また、ツールが変わるたびにデータのコピーが発生し、管理も煩雑になりがちでした。
   Fabricなら、ブラウザを開くだけですべての機能が揃っているため、面倒なツール間の連携設定やデータの二重持ちが一切不要になります。
   まるでパズルを組み立てるように、取り込んだデータをそのままスムーズに可視化まで持っていける。この「作業の断絶」がなくなることで、分析のスピードは劇的に向上します。
   
   
2. Fabricが画期的な「3つのポイント」
   ① 「OneLake」：データ版のOneDrive
   Fabricの最大の特徴はOneLake（ワンレイク）という考え方です。
   組織内のすべてのデータをバラバラに持つのではなく、一つの大きな湖（レイク）に集約します。
   これにより、「あのデータはどこのサーバーにあるっけ？」という迷子現象を防ぎます。
   
   ② 「コピー不要」なショートカット機能
   これまでは、分析のために別の場所からデータをコピーしてくる必要がありました。
   しかしFabricでは、Amazon S3やGoogle Cloudにあるデータに対して「ショートカット」を作成できます。
   データを動かさずに、そこにあるまま分析できる。これは管理コストとストレージ容量の劇的な節約になります。
   
   ③ CopilotによるAIアシスタント
   Microsoftの強力なAI「Copilot」を利用することで、「〇〇の売上を予測するコードを書いて」や「このデータからグラフを作成して」と指示するだけで、AIが作業を肩代わりしてくれます。
   ※Power BI の Copilot を使用するには、Premium Power BI 容量または有料の Fabric 容量にアクセスできる必要があります。
   
   
3. どんなメリットがあるの？
   ・プラットフォームの統合
   　　これまでデータ加工、倉庫（DWH）、分析とバラバラだったツールが一つの画面に集結。
   　　ツール間の移動や複雑な連携設定に悩まされることなく、スムーズに作業を進められます。
   ・コストの最適化
   　　　サービスごとにバラバラだった契約が一本化され、リソースを無駄なく共有できます。
   ・スピードアップ
   　　インフラの構築に数週間かけていたのが、数分で分析を開始できるようになります。
   ・誰でも分析可能に
   　　データエンジニアだけでなく、普段Power BIを使っているビジネスユーザーも同じ環境で作業ができます。

【やってみた】Fabricでデータ分析

毎月、営業データと製品データをVLOOKUPで紐付けて、グラフを作り直すような手作業で行っている部分を、完全に自動化し、業務効率を劇的に向上させる方法を解説します。

検証用の売上データと、製品・担当者データという「バラバラのデータ構造」を用意しました。
これをMicrosoft Fabricの 「レイクハウス」→「データフローGen2」→「Power BI」 というステップに通すだけで、
面倒なクレンジングやマスタ紐付けがすべて自動化され、あっという間に最新の売上グラフが出来上がります。

一度仕組みを作れば、次からはデータを置くだけ。手作業の集計業務をゼロにする未来を、ぜひ体感してください！

・レイクハウス (Lakehouse)
　　分析の元になる大量のデータ（Excel、CSV、データベースのデータなど）を、そのままの形で安全にひとまとめにして貯めておく場所です。

・データフローGen2 (Dataflow Gen2)
　　レイクハウスに溜まった生データを取り込んで、不要な列を消したり、表記のゆれを直したり、複数のデータをくっつけたりして、グラフ化しやすいきれいなデータに整える役割を持ちます。

・Power BI
　　データフローGen2できれいになったデータを使って、棒グラフや折れ線グラフ、ダッシュボードを作成します。データの意味をひと目でわかるようにする最終ステージです。

まずはワークスペースとレイクハウスを作成し、分析を行うデータを「レイクハウス」にアップロードします。
ここには構造化データ（テーブル）だけでなく、画像や CSV といった非構造化データ（ファイル）もまるごと放り込むことができます。



ワークスペース内にレイクハウスが作成されたので、選択します。



レイクハウス内の「Files」に元データとなるファイルをアップロードします。
レイクハウス画面から「データを取得」をクリックして、アップロードするデータを選択します。





レイクハウスに置いたデータは、そのままでは分析しにくいことがあります。そこで データフロー Gen2 の出番です。
レイクハウスのデータをソースとして読み込み、Power Query エディターを使って、不要な列の削除、型の変更、データの結合などを行います。

次はデータフロー(Gen2)を作成します。



レイクハウスにアップしたデータを、データフロー(Gen2)を使ってデータを分析しやすい形に整形します。
データフロー(Gen2)画面から「データを取得」をクリックして、レイクハウスのデータを選択します。



レイクハウスから取得したデータはテーブルとして表示されます。
ここでテーブルのヘッダーや表の修正を行います。
整形したデータをレイクハウスに格納するために、データの同期先を作成したレイクハウスに指定します。

注意点
データ同期先の設定値である「テーブル名」は英語にしてください。
次の手順で確認できますが、テーブル名を日本語で入力すると、レイクハウスが認識できず、「正体不明」フォルダにテーブルが作成されてしまいます。



レイクハウスにデータフロー(Gen2)で整形したデータが格納されます。

データが綺麗になったら、次はコンピューターに「どのデータとどのデータが関連しているか」を教える「セマンティックモデル」を作成します。
レイクハウスの画面から対象のテーブルを選択し、「新しいセマンティックモデル」をクリックしてモデルを作成します。



作成したセマンティックモデル画面から「開く」を選択すると、データフロー(Gen2)で整形したデータがグラフや表のもとデータとなって表示されます。



いよいよ仕上げです！セマンティックモデルをもとに、Power BIでレポートを作成します。
ここでは複数のテーブル(データ)をまとめる場合はこちらで設定を行います。

今回は一つのファイルに複数データが含まれているため、「リレーションシップの管理」でデータを連携し、「レポートの作成」をクリックします。



レポートの作成が完了しました！

各種グラフや表に整形することで、複数のデータを一目で把握できる形式に仕上がっています。
Fabricでグラフや表を作成したことで、バラバラだった売上・製品・担当者データが繋がり、「いつ・誰が・どの製品を・どれだけ売り上げたか（売上金額や数量）」がひと目で視覚的に把握できるようになりました。

これにより、Excelの数字の羅列を見つめるだけでは気づけなかった、売れ筋商品のトレンドや担当者ごとの営業実績の差、地域ごとの売上傾向が一目でわかるようになります。

まとめ

データ活用の「OS」を目指す存在
Microsoft Fabricは、バラバラだったデータ分析の道具を一つにまとめた「データ活用のためのOS」のような存在です。
「データはあるけれど、どう活用していいか分からない」「システムが複雑すぎて管理しきれない」……そんな悩みを持つ企業にとって、Fabricは強力な武器になるはずです。
まずは小さなデータから、その「統合の力」を試してみてはいかがでしょうか。

次の記事では、Microsoft Fabricの画期的な機能「ショートカット機能（Shortcuts）」についてご紹介していきます。

Microsoft Fabricの「ショートカット機能」とは？データ統合の課題を解決するメリットと使い方
https://www.qes.co.jp/media/microsoft/fabric/a957