使用状況メトリックの長期保存
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February 25, 26
スライド概要
https://qiita.com/Hyodo_Katsuki
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使用状況メトリックの長期保存 Microsoft Data Analytics Day 2026/02 兵藤 克樹
本日のテーマ ◆ レポート閲覧数を可視化することの重要さ ◆ 使用状況メトリックの課題 ◆ 使用状況メトリックのデータを長期保存する方法 • • Power BI ワークスペースでの使用状況メトリックの監視 (プレビュー) - Power BI | Microsoft Learn 使用状況メトリックの長期保存 Power BI / Microsoft Fabric #PowerBI - Qiita 2
自己紹介 兵藤 克樹（ひょうどう かつき） ◆ 所属：株式会社ジール ◆ 経歴：2022年4月 ◆ 仕事 新卒入社 ◆ Power BIでのレポート開発 ◆ Microsoft Fabricでのデータ分析基盤開発 ◆ コミュニティ活動 ◆ Conpass：MDPJP (Japan Microsoft Data Platform User Group) - connpass ◆ Qiita：Hyodo_Katsukiのマイページ – Qiita 3
BIの目的 レポートは作って終わりではない！ BIのゴールは「可視化」そのものではなく… データの可視化を通じた業務の改善 「データ」を見る 「原因」を考える 「行動」を改善する 4
BI運用の成果 最低ラインの成果は「レポートを見られている」こと 一定数の人が定期的に見ている⇒データを見て考えることが習慣化 作った側の責任で「見られているか」を モニタリングすることが重要 「データ」を見る 「原因」を考える 「行動」を改善する 5
使用状況メトリック Power BIには標準で「使用状況メトリックレポート」がある まずはこれで「見られているか」を把握できる 誰が いつ 何を ユーザー 日別/時間帯 レポート/ページ 6
モニタリング後の改善 「見られ方」が分かれば、レポートの改善にも使える Why？ 定期的に見られている Action データを追加し、詳細分析できるように ビジュアルを調整し、より見やすく 見ている人がいない 目的に沿わない ユーザにヒアリングして、再作成 知られていない ユーザへの周知、アクセス導線の改善 そもそも不要 廃止して、リソース解放 7
使用状況メトリックの課題 課題① 課題② 直近30日間の閲覧状況のみ ワークスペースごとに提供 × 月をまたいだ傾向分析 × 複数ワークスペースの横断 × 季節性・イベント性の傾向分析 × 部門ごとの利用状況 × レポート改修前後の効果測定 × テナント全体での利用状況 モデルからデータを抽出し、任意のDBに保存する 8
使用状況メトリックの課題 9
データの抽出に使う技術 セマンティックリンク セマンティックモデルのデータをノートブックで抽出し、OneLakeに格納できる ソースから直接インポートしている場合、 データを抽出してOneLakeに格納することで、 Fabricの様々な加工処理をかけてから再利用できる • • セマンティック リンクとは - Microsoft Fabric | Microsoft Learn Python を使用してセマンティック モデルからデータを読み取り、セマンティック モデルで使用できるデータを書き込む - Microsoft Fabric | Microsoft Learn 10
抽出のコード
%%pyspark
# Semantic Link（SemPy）のAPIを使う
import sempy.fabric as fabric
workspace = "<ワークスペース名>"
dataset = "Usage Metrics Report"
table_name = "Report Page views"
# EVALUATE：指定テーブルをそのまま返す
dax = f"EVALUATE '{table_name}'"
# DAXを実行して結果を取得
df = fabric.evaluate_dax(dataset, dax, workspace=workspace)
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実行結果 12
最後に ◆ セマンティックリンクを用いてデータを抽出し、 差分更新しながら蓄積することで長期分析が可能になる ◆ 蓄積に加えて独自データも追加することで、より詳細分析もできる 13
その他 Q. 組織全体、長期保存が必要であれば監査ログで良いのではないか？ A. 監査ログにはページ単位の閲覧状況は記録されないため 14