はじめに

リレーショナル データ ウェアハウスは、ほとんどのエンタープライズ ビジネス インテリジェンス (BI) ソリューションの中心にあります。 組織が大規模にビジネス データを格納、クエリ、分析する、構造化された SQL ベースの環境を提供します。

Microsoft Fabricは、テーブルの作成、データの挿入、更新、削除などの完全なトランザクション T-SQL 機能を備えたフル マネージド data warehouseを提供します。 ウェアハウス データは OneLake の Delta 形式で格納されるため、他の Fabric ワークロードとシームレスに統合されます。 これにより、data warehouseはエンド ツー エンドの分析ソリューションの中核コンポーネントとなり、プラットフォーム全体の Copilot エクスペリエンスと AI 主導の分析情報をサポートするインテリジェント なデータ基盤の一部となります。

複数のシステムにわたって構造化されたビジネス データを格納する小売組織で働いているとします。 チームは、使い慣れた SQL ツールを使用して、分析とレポートのためにこのデータを一元化する必要があります。 ファブリック data warehouseが適切な選択である場合、作成する方法、および T-SQL を使用してデータのクエリと変換を行う方法を理解する必要があります。

このモジュールでは、ファクト テーブルとディメンション テーブルを使用したディメンション モデリングの基礎について説明し、MERGE 機能を備えた完全な T-SQL サポート、Copilot 支援クエリ作成、OneLake とのシームレスな統合など、Fabric のdata warehouseを一意にする方法について説明します。 データのクエリを実行し、テーブルを構成し、ウェアハウスの管理とパフォーマンスを維持するセキュリティと監視の機能を調べる練習をします。 このモジュールの終わりまでに、人間のアナリストと AI を活用したエクスペリエンスの両方にサービスを提供するウェアハウスを構築する方法について説明します。