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CASE CI-10

Azure Synapse と Power BI によるデータ活用基盤の構築

業務システムごとに CSV で出力されていたデータを、Azure Synapse のパイプラインで取り込み・クレンジング・加工し、Power BI でレポート化。Power BI Service で社内に共有し、「作って終わり」ではなく自動更新と活用の定着まで支援しました。

プロジェクト概要

お客様国内企業(複数システムの CSV データを保有)(非公開)
事業領域Cloud Integration
規模複数の業務システムから出力される CSV データ(日次・月次)を対象。Power BI レポート複数本を Power BI Service のワークスペースで社内共有
期間データ整理 → パイプライン設計・実装 → データモデル・レポート構築 → Power BI Service 展開 → 活用支援
支援範囲
  • 保有 CSV データの棚卸し(出力元、項目、粒度、更新頻度、品質)
  • Azure Synapse Analytics のパイプライン設計・実装(取り込み・クレンジング・加工)
  • クレンジングルールの定義(コード統一、表記ゆれ、欠損・重複の扱い)
  • Power BI のデータモデル(スター スキーマ)とメジャーの設計
  • Power BI レポートの構築
  • Power BI Service のワークスペース・権限・データセット更新の設計
  • 利用者向けの説明と活用支援
技術
Power BIAzure Synapse AnalyticsPipelineデータクレンジングPower BI Service
使用サービス・製品Power BI Desktop / Power BI Service/Azure Synapse Analytics(パイプライン・データフロー)/Azure Data Lake Storage/CSV データ取り込み/データモデリング(スター スキーマ)/DAX メジャー/スケジュール更新・ロール設定

お客様の課題

販売・在庫・顧客などの業務データは各システムから CSV で出力できるものの、形式も項目名もばらばらで、部門ごとに Excel で加工してから集計していました。同じ指標でも部門によって数字が違う、月次の集計に数日かかる、といった状態でした。

CSV には表記ゆれ、コードの不統一、重複、欠損が含まれており、Power BI に直接読み込むだけでは正しい集計になりません。加工のロジックを個人の Excel から切り離し、毎回同じ手順で再現できる仕組みが必要でした。

進め方

まず保有 CSV を棚卸しし、出力元、項目、粒度、更新頻度、品質上の問題を整理。レポートで見たい指標から逆算して、取り込む項目とクレンジングルール(コード統一、表記ゆれの正規化、重複排除、欠損の扱い)を決めました。

Azure Synapse Analytics のパイプラインで、CSV の取り込み(Data Lake への格納)→ クレンジング → 加工・集計 → Power BI 用データの出力までを実装。ロジックはパイプラインとデータフローに集約し、個人の Excel に依存しない形にしました。

Power BI ではファクトとディメンションに分けたデータモデルを設計し、指標をメジャーとして定義。部門横断で同じ定義の数字が出るようにしたうえで、経営向け・部門向けのレポートを構築しました。

Power BI Service にワークスペースを作成し、レポートを公開。データセットのスケジュール更新でパイプラインの出力を自動反映し、ロールと共有設定で閲覧範囲を制御。利用者への説明会と、指標の見方・フィルタの使い方の資料で活用を後押ししました。

構成と対応のポイント

クレンジングをパイプラインに集約

表記ゆれ・コード統一・重複排除のルールを Synapse のパイプラインとデータフローに実装。Excel での手作業を排し、毎回同じロジックで再現できます。

Data Lake に元データを保全

取り込んだ CSV を加工前の状態で Data Lake に残し、加工後のデータと分けて管理。集計の根拠を遡れ、ルール変更時の再処理も可能です。

共通のデータモデルとメジャー

Power BI のデータモデルで指標の定義を一本化。部門ごとに数字が違う状態を解消し、同じメジャーを複数レポートで使い回せます。

Power BI Service で自動更新・共有

ワークスペースにレポートを公開し、スケジュール更新でパイプラインの出力を反映。ロール・共有設定で経営・部門・担当者ごとの閲覧範囲を制御しました。

活用の定着まで支援

説明会と操作資料に加え、公開後の問い合わせ対応と指標追加の相談に応じ、レポートが「見られる」状態を作りました。

成果

担当した工程

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