
Microsoft Fabric導入支援とAzureデータエンジニアリング
Microsoft Fabric導入支援とAzureデータエンジニアリング。OneLake、Data Factory、SynapseからFabricへの移行、Purviewによるガバナンス、企業データでのAzure AI活用まで対応します。
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01
継ぎ足しではなく、設計された1つのMicrosoftデータ基盤
Microsoftを使う組織の多くは、データ基盤を一度に選んだわけではありません。あるプロジェクトで作ったAzure Data Factoryのパイプライン、別のプロジェクトのSynapseワークスペース、基幹業務アプリの裏にあるAzure SQLデータベース、そしてその上にPower BIがある、という状態です。Microsoft Fabricはこれらを1つのストレージ層を持つ1つの製品にまとめますが、移行を計画して進めなければシンプルにはなりません。
当社のMicrosoft Fabric導入支援とAzureデータエンジニアリングサービスは、その両面をカバーします。適した領域ではFabric上で新たに構築し、すでにお使いのAzureサービスは運用、チューニング、移行を行います。作業は貴社のテナントとサブスクリプション内で行い、貴社のセキュリティモデルに従い、貴社のチームが運用できるパイプラインとモデルをお引き渡しします。
当社の業務の多くは、製薬・ライフサイエンス企業のチーム向けです。創業者のHarsh KhubchandaniはZSで製薬企業のコマーシャルオペレーション・コンサルティングに携わってきたため、営業部門や患者サービス部門が実際に使うデータとレポートを軸に基盤を設計します。取り組みの中心がPower BIであれば、Power BIコンサルティングのページをご覧ください。
02
Microsoft FabricとAzureで構築するもの
Fabricのレイクハウスとウェアハウス
OneLakeを単一のストレージ層とし、エンジニアリング作業にはレイクハウス、SQLユーザーにはFabricウェアハウスを用意して、ドメインとワークスペースごとに整理します。
- ワークスペースとドメインの設計
- レイクハウスとウェアハウスのモデリング
- 可能な限りコピーではなくショートカットとミラーリングを活用
Data Factory(FabricとAzure)
Fabricのパイプライン、Dataflow Gen2、コピージョブ、またはすでに導入済みのAzure Data Factoryを使い、すべてのソースでパラメーター化・監視されたロードを実現します。
- メタデータ駆動のパイプライン
- 増分ロードと変更ベースのロード
- 障害アラートと再実行ロジック
Fabric上のPower BI
OneLakeのデータ上に直接セマンティックモデルを構築し、重い更新スケジュールなしでレポートが最新データを読み込めるようにします。
- Direct Lakeセマンティックモデル
- ロール別の行レベルセキュリティ
- デプロイパイプライン
Purviewによるガバナンス
Fabric内の検索にはOneLakeカタログを、テナント全体の分類、秘密度ラベル、データ損失防止にはMicrosoft Purviewを使います。
- 規制対象データへの秘密度ラベル
- ソースからレポートまでのリネージ
- ワークスペースロールとアクセスレビュー
自社データでのAzure AI活用
Microsoft Foundry(旧称Azure AI Foundry)とAzure OpenAIのモデルを使い、場当たり的な抽出データではなく、ガバナンスの効いたデータに基づくAIユースケースを構築します。
- 書類の抽出と分類
- 管理されたデータに対する質問応答
- 展開前の評価
Azureデータサービス
Fabricへの移行がまだ割に合わない場合は、Azure SQL、Synapse、Data Factoryの環境をレビューし、チューニングして安定稼働させます。
- パフォーマンスとコストのレビュー
- セキュリティとネットワークの確認
- どこで何が動いているかの文書化
03
Azure SynapseからFabricへの移行
唯一の正解となる移行方法はありません。現在のSynapseワークスペースが何を担っているかによって変わります。
- 専用SQLプールはFabricウェアハウスへ移行します。MicrosoftはFabric内に移行アシスタントを用意しており、DACPACまたは直接接続からスキーマを変換し、手動修正が必要なオブジェクトを示します。その後、Fabric Data Factoryでデータをコピーします。
- SparkワークロードはFabricのレイクハウスとノートブックへ移行します。通常、コードの変更はわずかです。
- SynapseとAzure Data Factoryのパイプラインは、ソースごとにFabric Data Factoryへ再構築または移行します。
- Power BIレポートは接続先を切り替え、効果がある場合はDirect Lakeで再構築します。
移行中は新旧の出力を並行稼働させ、突き合わせが済むまで何も停止しません。当面はAzureサービスのままにしておいた方がよい環境もあり、その場合は率直にお伝えします。
04
製薬・ライフサイエンス企業でのFabricとAzureの活用領域
05
事例紹介:患者アクセスレポート
あるスペシャルティ医薬品の提供企業では、ソース間でIDが一致しないまま、患者アクセスレポートを毎サイクル手作業で作り直していました。当社はクリーンなIDとMDM構造を整備し、ケースのパイプラインを自動化し、レポートとダッシュボードを標準化しました。手作業は60〜80パーセント削減され、レポートは安定して運用されています。Microsoft環境であれば、同じ仕組みはData Factoryのパイプラインが管理されたマスターとFabric上のPower BIモデルにデータを供給する形になります。
06
プロジェクトの進め方
現状評価
AzureとPower BIの環境を整理します。何が動いていて、費用はいくらか、誰が使っていて、何が壊れているかを把握します。
設計
構築に入る前に、目標アーキテクチャ、ワークスペースと容量の計画、セキュリティ、移行の順序を合意します。
構築または移行
パイプライン、レイクハウス、ウェアハウス、セマンティックモデルを、テストと監視を伴ってソースごとに導入します。
突き合わせと切り替え
レポートと出力を現行のものと比較し、一致した場合にのみ切り替えます。
引き渡しとサポート
貴社チーム向けのドキュメントと説明を行い、ソースや容量の要件が変わっても継続的にサポートします。
07
データの取り扱いについて
08
Microsoft FabricとAzureに関するよくある質問
Microsoft Fabric導入支援には何が含まれますか?
Azure SynapseからFabricへ移行すべきですか?
Fabricを使う場合もAzure Data Factoryは必要ですか?
OneLakeとは何ですか?
自社データでAzure OpenAIを安全に使えますか?
Microsoftのパートナー企業ですか?
09
関連サービス
レポート層についてはPower BIコンサルティング、Azure Databricksをお使いの場合はDatabricksコンサルティング、あらゆるプラットフォームでのパイプライン構築はETLサービス、ブランドチーム向けにその上で構築するものについては製薬コマーシャルアナリティクスをご覧ください。
現在のMicrosoftデータ環境についてお聞かせください
お使いのAzureサービスとレポート、うまくいっていない点をお知らせください。Fabricの適否、移行の順序、着手点についての見解をお返しします。
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本記事はデータ管理・エンジニアリングハブの一部です。まずはこちらをご覧ください: データ管理サービス.
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