Microsoft Implementing Analytics Solutions Using Microsoft Fabric (DP-600日本語版) - DP-600日本語 Exam Practice Test

Microsoft Power BI のセマンティック モデルをお持ちです。
モデル内のサロゲートキー列のうち、「集計基準」プロパティが「なし」以外の値に設定されている列を特定する必要があります。解決策は、作業量を最小限に抑えるものでなければなりません。
何を使うべきでしょうか？

ドラッグアンドドロップ問題
Fabricテナントには、Development、Test、QA、Productionという名前の4つのワークスペースが含まれています。すべてのワークスペースは、Premium Per User(PPU)ライセンスモードで動作しています。
開発から本番環境への移行という開発ライフサイクルをサポートするために、リリースパイプラインを使用する予定です。
どの3つの行動を順番に実行すべきでしょうか？回答するには、行動リストから適切な行動を回答欄に移動させ、正しい順序に並べ替えてください。

タイプ 1 のゆっくりと変化するディメンション (SCD) のデータ読み込みパターンを作成する必要があります。
プロセスに含めるべき 2 つのアクションはどれですか?それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注: 各正解は 1 ポイントの価値があります。

Adventure Worksのデータウェアハウスでは、過去のデータが正しい地域に関連付けられていることを確認するために、販売地域の経時的な変化を追跡する必要があります。ベンダーとその関連エリアのバージョン管理をサポートするために、どの緩やかに変化するディメンション(SCD)タイプを使用すべきでしょうか。各バージョンの日付範囲の有効性を定義するためにサロゲートキーを使用し、列を含める必要があります。

ホットスポットに関する質問
あなたはLH1という名前の湖畔の家を含むFabricテナントを持っています。
新しいセマンティックモデルを導入する必要があります。ソリューションは以下の要件を満たす必要があります。
- 集計関数を含む複雑な計算列をサポートします。
計算テーブル、および多次元式 (MDX) ユーザー
階層構造。
- ページレンダリング時間を最小限に抑える。
モデルをどのように設定すればよいですか？回答するには、回答欄で適切なオプションを選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

Fabricテナント内にWarehouse1という名前のウェアハウスがあります。外部データソースに1TBの大きなデータセットがあります。このデータセットをWarehouse1に取り込む方法を推奨してください。ソリューションは、最高のスループットを提供し、ローコード/ノーコード開発モデルをサポートする必要があります。
何をおすすめしますか？

注：この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。このシリーズの各問題には、提示された目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解がある場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、後から戻って回答することはできません。そのため、これらの質問は復習画面には表示されません。
Fabricテナントには、Model1という名前のセマンティックモデルが含まれています。
以下のクエリがModel1に対して遅いことが分かりました。

クエリの実行時間を短縮する必要があります。
解決策：4行目を以下のコードに置き換えてください。
NOT ISEMPTY ( CALCULATETABLE ( '注文項目' ) )
これは目標を達成していると言えるでしょうか？

事例研究1 - コントソ
概要
Contoso, Ltd.は、米国に拠点を置く健康補助食品会社です。Contosoには、営業部門と研究部門の2つの事業部があります。営業部門は、オンライン販売部門と小売販売部門の2つの部署で構成されています。研究部門は、社内で開発された製品ラインを、研究者とアナリストからなる個別のチームに割り当てています。
既存の環境
アイデンティティ環境
Contosoは、contoso.comという名前のMicrosoft Entraテナントを所有しています。このテナントには、ResearchReviewersGroup1とResearchReviewersGroup2という2つのグループが含まれています。
データ環境
Contosoは以下のデータ環境を備えています。
・営業部門はMicrosoft Power BI Premiumの機能を使用しています。
オンライン販売部門のセマンティックモデルには、インポート処理を使用する「注文」という名前のファクトテーブルが含まれています。元のシステムでは、OrderIDの値は注文が作成される順序を表します。
研究部門は、オンプレミス型のサードパーティ製データウェアハウス製品を使用しています。
- Contoso.comではFabricが有効になっています。
- storage1 という名前の Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントには、Productline1 という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが含まれています。 - データはデルタ形式です。
- storage2という名前のData Lake Storage Gen2ストレージアカウントには、Productline2という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが格納されています。データはCSV形式です。
要件
計画されている変更
コントソ氏は以下の変更を計画している。
- 営業部門が使用する Power BI Premium 容量で Fabric のサポートを有効にする。
- 営業部門と研究部門のすべてのデータをFabricで利用できるようにする。
- 研究部門向けに、Productline1wsとProductine2wsという名前のFabricワークスペースを2つ作成します。
- Productline1ws で、Lakehouse1 という名前の湖畔の家を作成します。
- Lakehouse1 に、ResearchProduct という名前の storage1 へのショートカットを作成します。
データ分析の要件
Contosoは、以下のデータ分析要件を特定しました。
営業部門と研究部門のすべてのワークスペースは、すべてのFabricエクスペリエンスをサポートする必要があります。
研究部門のワークスペースは、分単位で課金される専用のオンデマンド容量を使用する必要があります。
研究部門のワークスペースは、部門名に基づいてOneLakeデータハブのフィルタリングをサポートするために、論理的にグループ化する必要があります。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup1 のメンバーは、SQL エンドポイントを使用して、lakehouse および warehouse のデータとショートカットを読み取ることができなければなりません。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup2 のメンバーは Lakehouse Explorer を使用して Lakehouse データを読み取ることができなければなりません。
研究部門で使用されるすべてのセマンティックモデルとレポートは、ブランチングをサポートするバージョン管理システムを使用する必要があります。
データ準備要件
Contosoは、以下のデータ準備要件を特定しています。
- 製品ライン1の研究部門データは、ファブリックノートブックを使用してレイクハウス1から取得する必要があります。
- 湖畔の家々にある研究部門のすべてのデータは、湖畔の家エクスプローラーで管理テーブルとして表示されなければなりません。
セマンティックモデルの要件
Contosoは、セマンティックモデルの実装と管理に関して、以下の要件を挙げています。
- 更新時に注文テーブルに追加される行数を最小限に抑える必要があります。
研究部門のワークスペースにおけるセマンティックモデルは、Direct Lakeモードを使用する必要があります。
一般要件
Contosoは、すべてのソリューションにおいて考慮すべき以下の高レベル要件を特定しています。
適用可能な場合は、最小権限の原則に従うこと。
可能な限り、導入および保守にかかる労力を最小限に抑える。
ホットスポットに関する質問
研究部門のワークスペースをグループ化するための解決策を提案する必要があります。
推薦状には何を含めるべきでしょうか？回答するには、回答欄で適切な選択肢を選んでください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

ホットスポットに関する質問
Fabricテナントには、Notebook1という名前のPySparkノートブックが含まれています。
Notebook1の最初のセルでsas_tokenという変数を定義し、その変数に共有アクセス署名(SAS)トークンを格納します。
2番目のセルで、以下のコードを実行します。

以下の各記述について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

事例研究1 - コントソ
概要
Contoso, Ltd.は、米国に拠点を置く健康補助食品会社です。Contosoには、営業部門と研究部門の2つの事業部があります。営業部門は、オンライン販売部門と小売販売部門の2つの部署で構成されています。研究部門は、社内で開発された製品ラインを、研究者とアナリストからなる個別のチームに割り当てています。
既存の環境
アイデンティティ環境
Contosoは、contoso.comという名前のMicrosoft Entraテナントを所有しています。このテナントには、ResearchReviewersGroup1とResearchReviewersGroup2という2つのグループが含まれています。
データ環境
Contosoは以下のデータ環境を備えています。
・営業部門はMicrosoft Power BI Premiumの機能を使用しています。
オンライン販売部門のセマンティックモデルには、インポート処理を使用する「注文」という名前のファクトテーブルが含まれています。元のシステムでは、OrderIDの値は注文が作成される順序を表します。
研究部門は、オンプレミス型のサードパーティ製データウェアハウス製品を使用しています。
- Contoso.comではFabricが有効になっています。
- storage1 という名前の Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントには、Productline1 という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが含まれています。 - データはデルタ形式です。
- storage2という名前のData Lake Storage Gen2ストレージアカウントには、Productline2という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが格納されています。データはCSV形式です。
要件
計画されている変更
コントソ氏は以下の変更を計画している。
- 営業部門が使用する Power BI Premium 容量で Fabric のサポートを有効にする。
- 営業部門と研究部門のすべてのデータをFabricで利用できるようにする。
- 研究部門向けに、Productline1wsとProductine2wsという名前のFabricワークスペースを2つ作成します。
- Productline1ws で、Lakehouse1 という名前の湖畔の家を作成します。
- Lakehouse1 に、ResearchProduct という名前の storage1 へのショートカットを作成します。
データ分析の要件
Contosoは、以下のデータ分析要件を特定しました。
営業部門と研究部門のすべてのワークスペースは、すべてのFabricエクスペリエンスをサポートする必要があります。
研究部門のワークスペースは、分単位で課金される専用のオンデマンド容量を使用する必要があります。
研究部門のワークスペースは、部門名に基づいてOneLakeデータハブのフィルタリングをサポートするために、論理的にグループ化する必要があります。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup1 のメンバーは、SQL エンドポイントを使用して、lakehouse および warehouse のデータとショートカットを読み取ることができなければなりません。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup2 のメンバーは Lakehouse Explorer を使用して Lakehouse データを読み取ることができなければなりません。
研究部門で使用されるすべてのセマンティックモデルとレポートは、ブランチングをサポートするバージョン管理システムを使用する必要があります。
データ準備要件
Contosoは、以下のデータ準備要件を特定しています。
- 製品ライン1の研究部門データは、ファブリックノートブックを使用してレイクハウス1から取得する必要があります。
- 湖畔の家々にある研究部門のすべてのデータは、湖畔の家エクスプローラーで管理テーブルとして表示されなければなりません。
セマンティックモデルの要件
Contosoは、セマンティックモデルの実装と管理に関して、以下の要件を挙げています。
- 更新時に注文テーブルに追加される行数を最小限に抑える必要があります。
研究部門のワークスペースにおけるセマンティックモデルは、Direct Lakeモードを使用する必要があります。
一般要件
Contosoは、すべてのソリューションにおいて考慮すべき以下の高レベル要件を特定しています。
適用可能な場合は、最小権限の原則に従うこと。
可能な限り、導入および保守にかかる労力を最小限に抑える。
Contosoがデータ分析要件および一般的な要件を満たすためにバージョン管理を使用できることを確認する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

ホットスポットに関する質問
Fabric ウェアハウスには Sales.Orders という名前のテーブルがあります。Sales.Orders には次の列が含まれています。

以下の列を返すT-SQLクエリを作成する必要があります。

コードをどのように完成させればよいでしょうか？回答するには、回答欄で適切な選択肢を選んでください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

Fabricテナントには、Model1という名前のセマンティックモデルが含まれています。Model1には、FactSalesという名前のファクトテーブルが含まれています。FactSalesは、OrderDateという名前の列で、DimDateという名前のディメンションテーブルと関連付けられています。
FactSalesテーブルに対して、ShippedDateという名前の列に基づいて、FactSalesテーブルとDimDateテーブルの間に2つ目のリレーションシップを追加します。
新しいレポートでは、出荷日(ShippedDate)を使用してフィルタリングする必要があります。この解決策は、既存のレポートの機能に影響を与えてはなりません。
どの2つの行動をとるべきでしょうか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

事例研究1 - コントソ
概要
Contoso, Ltd.は、米国に拠点を置く健康補助食品会社です。Contosoには、営業部門と研究部門の2つの事業部があります。営業部門は、オンライン販売部門と小売販売部門の2つの部署で構成されています。研究部門は、社内で開発された製品ラインを、研究者とアナリストからなる個別のチームに割り当てています。
既存の環境
アイデンティティ環境
Contosoは、contoso.comという名前のMicrosoft Entraテナントを所有しています。このテナントには、ResearchReviewersGroup1とResearchReviewersGroup2という2つのグループが含まれています。
データ環境
Contosoは以下のデータ環境を備えています。
・営業部門はMicrosoft Power BI Premiumの機能を使用しています。
オンライン販売部門のセマンティックモデルには、インポート処理を使用する「注文」という名前のファクトテーブルが含まれています。元のシステムでは、OrderIDの値は注文が作成される順序を表します。
研究部門は、オンプレミス型のサードパーティ製データウェアハウス製品を使用しています。
- Contoso.comではFabricが有効になっています。
- storage1 という名前の Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントには、Productline1 という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが含まれています。 - データはデルタ形式です。
- storage2という名前のData Lake Storage Gen2ストレージアカウントには、Productline2という名前の製品ラインに関する研究部門のデータが格納されています。データはCSV形式です。
要件
計画されている変更
コントソ氏は以下の変更を計画している。
- 営業部門が使用する Power BI Premium 容量で Fabric のサポートを有効にする。
- 営業部門と研究部門のすべてのデータをFabricで利用できるようにする。
- 研究部門向けに、Productline1wsとProductine2wsという名前のFabricワークスペースを2つ作成します。
- Productline1ws で、Lakehouse1 という名前の湖畔の家を作成します。
- Lakehouse1 に、ResearchProduct という名前の storage1 へのショートカットを作成します。
データ分析の要件
Contosoは、以下のデータ分析要件を特定しました。
営業部門と研究部門のすべてのワークスペースは、すべてのFabricエクスペリエンスをサポートする必要があります。
研究部門のワークスペースは、分単位で課金される専用のオンデマンド容量を使用する必要があります。
研究部門のワークスペースは、部門名に基づいてOneLakeデータハブのフィルタリングをサポートするために、論理的にグループ化する必要があります。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup1 のメンバーは、SQL エンドポイントを使用して、lakehouse および warehouse のデータとショートカットを読み取ることができなければなりません。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup2 のメンバーは Lakehouse Explorer を使用して Lakehouse データを読み取ることができなければなりません。
研究部門で使用されるすべてのセマンティックモデルとレポートは、ブランチングをサポートするバージョン管理システムを使用する必要があります。
データ準備要件
Contosoは、以下のデータ準備要件を特定しています。
- 製品ライン1の研究部門データは、ファブリックノートブックを使用してレイクハウス1から取得する必要があります。
- 湖畔の家々にある研究部門のすべてのデータは、湖畔の家エクスプローラーで管理テーブルとして表示されなければなりません。
セマンティックモデルの要件
Contosoは、セマンティックモデルの実装と管理に関して、以下の要件を挙げています。
- 更新時に注文テーブルに追加される行数を最小限に抑える必要があります。
研究部門のワークスペースにおけるセマンティックモデルは、Direct Lakeモードを使用する必要があります。
一般要件
Contosoは、すべてのソリューションにおいて考慮すべき以下の高レベル要件を特定しています。
適用可能な場合は、最小権限の原則に従うこと。
可能な限り、導入および保守にかかる労力を最小限に抑える。
ホットスポットに関する質問
製品ライン1の研究部門のデータを移行する必要があります。ソリューションはデータ準備要件を満たしている必要があります。
コードをどのように完成させればよいでしょうか？回答するには、回答欄で適切な選択肢を選んでください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

FabricワークスペースにWorkspace1という名前があり、その中にLakehouse1という名前で湖畔の家があります。
Workspace1で、Pipeline1という名前のデータパイプラインを作成します。
AzureストレージアカウントにCSVファイルが保存されています。
Pipeline1に、CSVファイルからLakehouse1にデータをコピーするアクティビティを追加する必要があります。
このアクティビティは、Power Query M 数式言語の式をサポートしている必要があります。
どのような種類の活動を追加すべきでしょうか？

DAX Studioの主な用途は何ですか？また、Power BI Desktopにおいて、表形式エディターはどのようにDAX Studioの機能を補完するのでしょうか？