この記事は、Microsoft Azure Tech Advent Calendar 2018のための記事となります。
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これまでのあらすじ

サンタの軌道に思いを馳せたドキュメント型のデータを VS Code で準備するで妄想から検索用のJSONファイルを準備しました。

さて、今回はそのサンタさんの通過予測データを Azure Data Explorer に喰わせてあれこれしようとしていたのですが、風邪を患ってしまったので少し軽めに Power BI で可視化させる形でいかせてください。
（すみません。休みの日に風邪を引くという損な身体をしております。。。）

導入編

データの可視化と言うと、一番便利でお手軽なのが Power BI です。「Power BI って厳密には今回のテーマである __Microsoft Azure では無い__ジャナイか！」というお声が聞こえてきそうですが、Power BI には数種類存在し、Power BI Embedded は Azure のサービスのひとつです。 すみません。言い訳がましい。

Power BI Desktop (無償から始められる Windows のアプリケーション。実際のレポートを開発する際に使うツールのことも指しています。）
Power BI Pro, Premium（レポートを共有することができるSaaSサービス。前述のクライアントで開発したレポートを組織内で共有したりできます。）
Power BI モバイル（Windows, iOS, Android 対応のレポートのビューアーアプリ。前述のSaaSサービスユーザーの利用用途が主です。）
Power BI Embedded（Azure のサービス ISV さんが自社のソリューションにレポートやダッシュボードを部品として組み込むために存在。）
Power BI Report Server (オンプレミスでのレポートやダッシュボードの共有を目的としたサーバーPremiumのライセンスにライセンス包含されています。）

Power BI から Cosmos DB 接続

Power BI の　Get Data から接続情報を入力します。

そして、クエリで必要なデータだけ（位置情報、リージョン名、到着時間）を抽出するため、編集します。
チェックボックスポチポチです。最終的には画面とは異なり__displayName,SantAarrival,latitude,longitude__ を選択しました。

こんなかんじ。

コントローラーは、地図が2種類あるのですが、時刻まで表現できるArcGISを使用するときれいに表示できますよ。

なお、 yyyymmddhhmmss で入っているSantAarrivalデータは、そのままだと扱いにくいので変換するとわかりやすいと思います。

参考リンク