2026-02-24 開催 Power BI 勉強会 #35 にて

Microsoft Fabric for the Power BI Amateur - Matthew Roche

ゲストのMatthewが東京に着いたので少し話をしました。明日は彼の個人プロジェクトに対して、Power BIで解決出来なかったことをFabric(Pipeline, notebook, Dataflow Gen2)を使うことでどのように解決していったかのデモで見せてくれます。Fabricの製品チームに直接質問できるので、お時間あればぜひ。 https://t.co/ykhqN0cnwu
— Eiki Sui (@marshal_dabao) February 23, 2026

その前に重要なポイントについて補足しておこうと思います。

Data should be transformed as far upstream as possible, and as far downstream as necessary.
データは可能な限り上流で変換されるべきであり、必要な場合に限り下流で変換されるべきである

これは組織のデータ活用について効率と品質を最大化するために抽象化した説明です。どちらかというと設計の話で Microsoft Fabric を導入すれば問題が解決するということではありません。変換には常にコストが掛かりますから、いつ、どこで、どのような手段を使うか、を選択するための指針です。

上流での変換は投資であり、下流での変換は経費である
投資には初期コストが必要ですが、一度整備すれば組織全体の資産となり、広い範囲での効率化というリターンを生み出し続けます。経費は都度払いの消費コストです。資産にはなりませんが、その瞬間の文脈に合わせた柔軟性やスピードを買うために必要な支払いです。

ビジネス判断の介入
可能な限り(As possible)を決めるのは技術だけではありません。スキル、時間、予算、そして組織の壁といったビジネス上の要因が強く影響します。もしチームのスキルが下流ツールに偏っていたり、納期に間に合わせる必要があったりする場合、あえて下流を選択することも正当な判断です。重要なのは、それを "仕方なく" ではなく "必要な経費(As necessary) として選択していると認識することです。

究極の理想は変換そのものをなくすこと
変換そのものをなくしてしまうことがもっとも効率的ではあるが現実的とはいえない。ならば、できることは何なのかをきちんと考えるべきです。変換の効率は道具やその使い方ではなく、ソースデータの質で決まります。複雑だったり高度な変換が必要になったとき、ソースデータ由来の問題であるか確認してみてください。あとは、上流でできることはできるときにやり、下流に本来は不要な偽の必要性を混在させないことが重要です。

変換のタイミングが重要

データ活用において、ソースデータがそのままの形で分析に使えるケースは稀です。多くの場合、何らかの変換が必要となりますが、その変換をいつ、どこで行うかが、後のコストと成果物の品質を決定づけます。

姓	名	住所
かがた	たけし	東京都千代田区千代田1-1
...	...	...

例1. 氏名の結合(再利用性)
ソースデータに [姓] と [名] というフィールドがある。姓名を後から区切ることは困難なので、データが入力される時点でフィールドが分けられていることが多いのです。しかし、これらをそのまま使うことはほぼありません。[姓] 単体でのグルーピングは分析上の価値が低く、 [姓] と [名] を結合した [氏名] フィールドがラベル用途として必要となるからです。この変換は可能な限り早い段階(上流)で済ませておくべきです。これを下流で個別に行うことにはメリットはありません。

氏名	住所
かがたたけし	東京都千代田区千代田1-1
...	...

例2. 住所の分解(構造化とパフォーマンス)
住所はユニークです。同じ住所が異なる地点を示すことはないということです。そのままグループ化したところで重要な示唆が得られることは考えにくいでしょう。そこで、単純な文字列から構造化を検討することになります。この例では [住所] から [都道府県] を抽出してグループ化できる状態に変換します。この変換処理はシステムリソースを消費します。少なくとも分析のたびに毎回この分解処理を行う(下流での処理)ことは避けるべきです。データの生成プロセスもしくはそれに近い場所(上流)で一度だけ分解/構造化しておくことで、その後の活用がスムーズになります。

氏名	都道府県	住所
かがたたけし	東京都	千代田区千代田1-1
...	...	...

As far upstream as possible, and as far downstream as necessary

この原則に従うことで得られるメリットを整理します。ここでの上流とはデータの発生プロセスに近い場所を指します。下流とはレポートなどデータの消費場所に近い場所を指します。

技術的/構造的メリット

上流でデータ変換を行うことによって、アーキテクチャ/設計が直接的にもたらす効果です。

再利用性

データを上流で変換しておくことで、そのデータは下流の特定の消費だけでなく、より多くのシステムやデータ利用者がアクセスし、活用できるようになります。変換が上流で行われるほど、再利用による価値の適用範囲が広がります。

パフォーマンス

負荷の大きい処理を下流の各レポートなどで何度も繰り返すのではなく、上流で1度だけ実行するため、システム全体のパフォーマンスが向上します。変換回数を最小限に抑えることは、パフォーマンスの観点から常に有利です。

保守性とシンプルさ

同じ計算ロジックを複数の場所に記述するような複雑な依存関係を防ぎます。変更が必要な場合でも、1箇所を修正するだけで済み、その変更が下流全体に反映されるため、組織のデータ全体がシンプルになり使いやすい状態を維持します。

ビジネスや運用上の最終的な成果

組み合わされた技術的なメリットは、組織でのデータ消費によりよい成果につながります。

一貫性

変換ロジックが1箇所で管理され(保守性)、それが多くの下流システムで共通して使われる(再利用性)結果として、組織全体で指標やデータ定義が揃います。シンプルなプロセスで出力することがデータ品質を保証します。

コスト

変換処理が効率化(パフォーマンス向上)され、不要な変換プロセスが減ることで、直接的なコスト削減が期待できます。たとえば、DWH等へロードする際に一度だけ変換するコストは、レポートごとに毎回変換するコストよりも本質的に低いといえます。また、システムがシンプルになり保守が容易になることで、技術的コストが減り、開発/運用にかかる人的なコストの削減にも繋がると期待できます。

ソース

その他