Microsoft Fabricで何ができる？主要機能をやさしく解説

前回の記事では、「Microsoft Fabricとは何か？」という全体像をご紹介しました。
今回はその続きとして、

Microsoft Fabricを使うと、具体的にどのようなことができるのか

を、ITに詳しくない方でもイメージしやすいように解説します。

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Microsoft Fabricは「分析ツール」ではなく「分析のための箱」

まず、よくある誤解から整理します。

Microsoft Fabricは、単体の分析ツールではありません。
一言で表すと、

「データを集めて、整理して、分析して、見せるまでをまとめて行える“箱”」

のような存在です。

従来のデータ分析でよくあった課題

• データはBlobやファイルサーバーに保存されている
• データ加工は別のツールを使用
• 分析・可視化はPower BI
• 管理はAzure Portal

このように、ツールや管理画面が分散していたのが従来の課題でした。

Microsoft Fabricが目指している世界

• データを集める
• データを保存する
• データを加工する
• 分析・可視化する

これらを 1つのサービス内で完結 させるのがMicrosoft Fabricです。

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Microsoft Fabricに含まれている主な機能

Microsoft Fabricの中には、役割の異なる複数の機能が含まれています。
初心者の方は、まず名前と役割のイメージを押さえれば十分です。

機能名	主な役割	ひとことで
OneLake	データ保存	Fabric共通のデータ置き場
Lakehouse	データ管理	ファイルとテーブルを両立
Warehouse	分析用DB	SQLで分析しやすい
Data Pipeline	データ移動	データを自動で運ぶ
Notebook	データ加工	プログラムで処理
Power BI	可視化	グラフ・レポート表示

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OneLake：Fabricの中心となるデータ保存場所

OneLakeは、Microsoft Fabricにおける共通のデータ保存場所です。

イメージとしては、

「分析専用の巨大なフォルダ」

と考えると分かりやすいでしょう。

OneLakeの特徴

• Fabric内のすべての機能が同じデータを参照
• CSVなどのファイルをそのまま保存できる
• テーブル形式でも利用可能

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Lakehouse：ファイルとテーブルをつなぐ存在

Fabricの中で、初心者が最初につまずきやすいのがLakehouseです。

Lakehouseを一言で言うと

「ファイル置き場とデータベースのいいとこ取り」

Lakehouseでできること

• CSVやJSONなどのファイルを保存
• ファイルをテーブルとして扱える
• Power BIからそのまま分析可能

Excelで例えると

Excel	Lakehouse
Excelファイル	CSVファイル
シート	テーブル
関数・加工	Notebook

ファイルを置くだけで、分析用データになる点が大きな特徴です。

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Warehouse：SQLで分析したい人向けの場所

Warehouseは、よりデータベースに近い機能です。

こんな人に向いています

• SQLでデータ分析をしたい
• BIツールから高速に参照したい
• 整形済みのデータを使いたい

Lakehouseとの違い（簡易比較）

項目	Lakehouse	Warehouse
ファイル管理	できる	できない
SQL分析	可能	得意
初心者向け	◎	△

初心者の方は、まずはLakehouseだけで問題ありません。

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Data Pipeline：データを自動で運ぶ仕組み

Data Pipelineは、データの引っ越し役です。

• Blob StorageからOneLakeへコピー
• 定期実行（毎日・毎時間など）
• ノーコードで設定可能

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Power BI：Fabricの「出口」となる可視化ツール

Microsoft Fabricの最終的な出口がPower BIです。

Fabric × Power BIのメリット

• データの場所を意識しなくてよい
• データ更新が自動
• 管理がシンプル

従来との違い

従来	Fabric
データ取得先が分散	OneLakeに集約
管理が複雑	一元管理
構成が分かりにくい	シンプル

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まとめ：Microsoft Fabricでできること

Microsoft Fabricでできることを一言でまとめると、

「データを集めて、整えて、分析して、見せるまでを1つの場所で完結できる」

これがMicrosoft Fabricの最大の特徴です。