Semantic Linkを使ってみる
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March 29, 25
スライド概要
Power BI 勉強会 #31で発表した内容
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Semantic Linkを使ってみる k_maki 2025年3月 「たかが劇、だと？おまえたちは、そうやって本気で取り組む守備範囲を 自ら狭めている。そのほうが楽だからだ。 そういう奴は将来、やるべきことを前にした時、まずやらないで済む方法 を考えるようになる。 たかが劇だからこそ、本気でやらなかったら、単なるお遊びに終わる。」 甘利田幸男 『おいしい給食 Road to イカメシ』より
自己紹介（k_makiとかいう人） 1. 職業: 金融機関でDX推進的なことをやる人 九州うどん おいCよ 2. オンラインでは a. Qiita: k_maki – Qiita b. Github: knmaki (github.com) c. connpass: k_maki_ - connpass 2
目次 1. Semantic Linkとは 2. 活用例 3. 感想 4. 参考 3
何か難しそうだしテキトーに 聞いとこう 4
Power BIっぽい内容じゃないし、概要 しか説明できないので、鼻くそホジホ ジしながら聞いてください 5
1. Semantic Linkとは 6
Semantic Linkとは 1. BIワークロードとデータ サイエンスのワークロードをつなげるもの a. メダリオン アーキテクチャーにおけるGoldレイヤーを共有できていても、 Semanticレイヤーを共有できていなかった。 b. 端的に言えばメジャーを共有できていなかったが、Semantic Linkで両者が同 じ数字を扱えるようになった。 セマンティック リンクを使用すると、Synapse Data Science エ クスペリエンスで Power BI のセマンティック モデルを使用して、 詳細な統計分析や機械学習手法を使用した予測モデリングなどの タスクを実行できます。 データ サイエンス作業の出力を Apache Spark を使用して OneLake に保存したり、保存した出力を Direct Lake を使用して Power BI に取り込んだりすることができ ます。 セマンティック リンクとは - Microsoft Fabric | Microsoft Learn 7
Semantic Linkとは(cont.) 2. それに加えFabricの機能全般をPythonから利用可能に a. sempyライブラリーとして提供 → さまざまな機能 or 直接APIで b. Semantic Link Labsでもっと便利に c. Tabular EditorやPower Shellで行っていた、Power BIに関する自動化がノー トブックでも可能に → Fabricに取り込まれることで、Data PipelineやData Activator等との連携も sempyのリファレンス REST API Reports - Get Reports の利用例 8
Semantic Linkとは(cont.) 3. 留意点 a. Semantic LinkはGAしているので大丈夫 b. Semantic Link Labsはオープン ソース（中の人が作っているけど） c. FabricのREST APIの一部はまだプレビュー中 9
2. 活用例 10
概要 – ビジネス要件 1. 使われていないワークスペースを削除したい 2. 1週間に1度全ワークスペースの最終アクセス日を取得し、90日以上 であれば削除する 3. 監査ログは日次でLakehouseに保存する（APIの制限のため） 11
概要 – フロー 1. 日次で監査ログを取得 1. データパイプラインからノートブックを起動。実行日をパラメーターとして ノートブックに渡す。 2. ノートブックからSemantic LinkでPower BI REST APIを叩く。過去何日か分 の監査ログを取得し、Lakehouseにjsonファイルとして保存。使われていな いワークスペースを削除したい 12
概要 – フロー(cont.) 2. 週次でワークスペースの最終アクセス日を確認 1. データフロー Gen2で、監査ログからワークスペースのアクセス状況を作成 し、Lakehouseにテーブルとして保存。 2. ノートブックで、Semantic Link/Labsを使い、ワークスペースの一覧等を取 得し、Lakehouseにテーブルとして保存。 3. 両者をショートカットで組み合わせたLakehouseを作成 4. そのLakehouseにDirect Lakeでつなげたセマンティック モデルを作成。 5. セマンティック モデルからレポートを作成。90日以上アクセスのないワーク スペースの一覧をビジュアルで作成。 13
概要 – フロー(cont.) 3. ノートブックでワークスペースを削除 1. Semantic Linkを使い、先のビジュアルからデータを取得 2. Semantic Link/Labsを使い、対象ワークスペースを削除。 3. 削除した結果を、Direct LakeにつながったLakehouseに格納 14
概要 – フロー(cont.) 4. 全体像 Lakehouse ショートカット ノートブック DF gen2 Lakehouse レポート ノートブック セマンティックモデル Direct Lake ノートブック Lakehouse 15
デモ ここからデモ 16
3. 感想 17
感想 1. Power BI/Fabric REST APIを手軽に試せて便利 2. Power BIのテナント全体の管理で使えそう（このためだけにF2を買 うのも） 3. テストの自動化でも使ってみたい 4. Copilot先生が大嘘こいたことを忘れない↓↓ Microsoft Fabricは、データの取り込みから分析、可視化までを１つの統合プ ラットフォームで実現する、次世代のデータ分析基盤です。その中で Semantic Link は、複数のデータソース間の意味的な関連付けを自動的に抽出・管理する 重要な機能として位置付けられています。以下、その概要と役割、メリットにつ いて詳しくご説明します。 18
4. 参考 19
参考 1. ドキュメント a. https://learn.microsoft.com/ja-jp/python/api/semantic-linksempy/sempy?view=semantic-link-python b. https://semantic-link-labs.readthedocs.io/en/stable/index.html 2. MS LearnのAPIを使った監査例 a. https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/guidance/fabric-adoption-roadmapsystem-oversight#auditing-and-monitoring b. https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/guidance/powerbi-implementationplanning-auditing-monitoring-tenant-level-auditing 3. Semantic Link Labsのリポジトリに利用例多数 a. https://github.com/microsoft/semantic-link-labs?tab=readme-ov-file#featuredscenarios 4. やたらSemantic Link/Labsを推しているSandeep Pawarさん a. https://fabric.guru/ 20
- https://learn.microsoft.com/ja-jp/python/api/semantic-link-sempy/sempy?view=semantic-link-python
- https://semantic-link-labs.readthedocs.io/en/stable/index.html
- https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/guidance/fabric-adoption-roadmap-system-oversight#auditing-and-monitoring
- https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/guidance/powerbi-implementation-planning-auditing-monitoring-tenant-level-auditing
- https://github.com/microsoft/semantic-link-labs?tab=readme-ov-file#featured-scenarios
- https://fabric.guru/
THANK YOU