[この記事はプレリリース ドキュメントであり、変更されることがあります。]
最適化された新しい DirectLake セマンティック モデルにより、プロセスの分析が高速になり、メモリ効率が向上します。 メモリを節約することで、大規模なプロセスを分析し、より小さな Fabric 容量を使用して分析を実行することでコストを節約できます。 さらに、より直感的な Power BI セマンティック モデル データ構造が使用されるため、少ない時間と労力でインサイトをより深く掘り下げることができます。
重要
- これはプレビュー機能です。
- プレビュー機能は運用環境での使用を想定しておらず、機能が制限されている可能性があります。 これらの機能を公式リリースの前に使用できるようにすることで、顧客が事前にアクセスし、そこからフィードバックを得ることができます。
- 詳細については、条件のプレビュー を参照してください。
セマンティック モデルの説明
プロセスが Fabric ワークスペースに公開されると、新しいセマンティック モデルと対応するレポートが作成されます。 このスクリーンショットは、Fabric に公開されたセマンティック モデル構造の例です。
画像の右下隅にある 虫眼鏡 を選択して拡大します。
顧客間関係
ビジュアルのフィルタリングと相互接続に必要なリレーションシップは、公開されたデータ モデルで事前定義されています。 他のデータ ソースが接続されていない限り、リレーションシップを手動でさらに作成する必要はありません。 このシナリオでは、Power BI 複合セマンティック モデルを使用し、そのモデルに基づいてリレーションシップを構築します。
データ モデルの概要
論理的な観点から見ると、このセクションの最初の段落で説明したように、データ モデルは多くのエンティティ サブセットで構成されています。
- プロセス データ: プロセスに関連するすべてのデータ (フィルター処理と計算メジャーなし)
- ビジュアル データ: プロセス マイニングのカスタム ビジュアルを表示するために必要な、事前計算されたデータを提供するエンティティ
- ヘルプ エンティティ: Power BI で必要となるその他のエンティティ
以下に、サブセットと含まれるエンティティの簡単な説明を示します。
プロセス データ
プロセス データ エンティティの内容は、特定のシナリオで変更されます。
- プロセス モデル データが更新されるタイミング
- 新しいビューが作成されるタイミング
- 新しいカスタム メトリックが作成されたタイミング
- ユーザーがいずれかのプロセス ビューでフィルター処理定義を変更したタイミング
これらのエンティティを使用すると、次のことが可能になります。
- 生のプロセスデータにアクセスする
- 適用されたフィルターの影響を受けるデータの処理
- 適用されたフィルターに基づいて計算されたメジャーにアクセスする
| Entity | プロパティ |
|---|---|
| ケース | プロセス内のすべてのケースとその属性のリスト。 各ケースには、固有のケース ID の表示と、マッピング設定ステップで定義された各 ケース属性の値が含まれます。 CaseMetrics エンティティと組み合わせて、完全なケース情報を取得します。 |
| Events | プロセス内のすべてのイベント属性のリスト。 各イベントには、固有のイベント ID インデックスと、マッピング設定ステップで定義された各 イベント属性の値が含まれます。
Is_Node 列でフィルター処理された ProcessMapMetrics エンティティと組み合わせて、完全なイベント情報を取得します。 |
| CaseMetrics | エンティティは、ケースとビューの特定の組み合わせに関連するすべてのケース レベルのメトリックを保持します。 Power Automate Process Mining デスクトップ アプリで定義されたケース レベルのカスタム メトリック は、このエンティティに追加されます。 |
| AttributesMetadata | エンティティは、プロセス モデルへのイベント ログ データのインポートで定義された、すべてのケース/イベントレベルの属性の定義を保持します。 これには、データ型、属性タイプ、ケースまたはイベントのいずれかの属性レベルが含まれます。 |
| MiningAttributes | 利用できるマイニング属性の値を保持します。 プロセス ビューは、選択したマイニング属性に基づいて、さまざまな視点からプロセスを見るように設定できます。 他のマイニング属性が利用できない場合、エンティティは Activity 属性の値を保持します。 |
| 表示 | Power Automate Process Mining デスクトップ アプリで作成された使用可能な (公開された) ビューの一覧。 パブリック プロセス ビューのみがデータ セットに公開されます。 エントリを使用して、レポート、レポート ページ、およびビジュアルをフィルター処理して、特定のプロセス ビューからのデータのみを視覚化できます。 |
| バリエーション | エンティティは、バリアントとプロセス ビューの間の関係を保持します。 フィルター処理基準が考慮された後、特定のバリアントがビューに含まれる場合はレコードが含まれます。 |
ビジュアル データ
ビジュアル データ エンティティは、プロセス モデルのデータが更新された場合にのみ再計算されます。
| エンティティ | 説明 |
|---|---|
| ProcessMapMetrics | プロセス マップのカスタム ビジュアルでの視覚化に必要な、プロセス モデル内のすべてのノードと切り替えで使用する集計されたメジャー。 このエンティティは、イベント (ノード) 情報とエッジ (遷移) 情報を組み合わせています。他のビジュアルでイベントまたはエッジを使用するには、Is_Node 列の値でフィルター処理します。 Power Automate Process Mining デスクトップ アプリで定義されたイベント レベルのカスタム メトリクスがこのエンティティに追加されます。 |
その他のエンティティ
| Entity | プロパティ |
|---|---|
| LocalizationTable | ローカライズが目的で使用される内部テーブル。 |
Power BI 複合モデル
Power Automate Process Mining により公開されたセマンティック モデルの上に Power BI 複合モデルを使用し、次のシナリオに必要な変更を作成することをお勧めします。
- 追加のデータ ソースを作成する必要がある
- さらにエンティティを作成する必要があります
- より多くのリレーションシップを作成する必要があります
- さらにカスタム DAX (Data Analysis Expressions) クエリを作成する必要があります
重要
セマンティック モデルは DirectLake アクセス モードで作成されますが、そのオプションは 自動に設定されています。 この設定は、最適でない DAX クエリを使用したり、複合モデルを誤って設定したりすると、DirectQuery モードにフォールバックする可能性があることを意味します。 つまり、レポートが壊れることはありませんが、パフォーマンスが低下する可能性があります。
DirectLake セマンティック モデルでの Power BI 複合データ モデル作成に関する詳細については、セマンティック モデルまたはモデルでの複合モデルの構築を参照してください。
セマンティック モデルの更新
既定では、Power Automate Process Mining によって提供されるセマンティック モデルは自動的に最新の状態に保たれます。
大規模なデータセットの場合、OneLake の基になるテーブルのデータ更新に時間がかかる場合があります。 これにより、レポートに不整合が生じる可能性があります。 データ更新の終了時には最終的な一貫性が確保されます (セマンティック モデルが明示的に更新されます) が、セマンティック モデルの 設定 画面で Direct Lake データを最新の状態に保つ フラグをオフにして、中間的な不整合の可能性を排除することを推奨します。
この画面を更新する前に、設定 画面の上部にある 引き継ぐ を選択して、セマンティック モデルの所有権を取得する必要があります。
![セマンティック モデルの [設定] 画面の [引き継ぐ] ボタンと [Direct Lake データを最新の状態に保つ] オプションのスクリーンショット。](media/process-mining-fabric-semantic-model/fabricsemanticmodelsettings.png)