Power BIのOLS（オブジェクトレベルセキュリティ）とは？テーブル/列を見せない設計の基本
Power BIでレポートを全社に展開していくと、ある段階で必ず壁になります。「同じデータセットを使わせたい。でも、全員に全部の“項目”を見せたくない」。たとえば人事データの給与列、取引先の個人情報、原価や粗利、監査用のログ、社内だけの管理キーなどです
Power BIでレポートを全社に展開していくと、ある段階で必ず壁になります。「同じデータセットを使わせたい。でも、全員に全部の“項目”を見せたくない」。たとえば人事データの給与列、取引先の個人情報、原価や粗利、監査用のログ、社内だけの管理キーなどです
Power BIで「同じレポートなのに、見る人によって表示されるデータが違う」状態を作りたい場面は多いです。たとえば営業部は営業部の数字だけ、東日本支社は東日本だけ、担当者は自分の顧客だけ、マネージャーは配下メンバー分まで――こうした見せ分けを、レポー
BIが現場に浸透するほど、データ活用は速くなります。一方で「見ていい人が増える」「データが外へ持ち出されやすくなる」という現実も同時に進みます。たとえば、レポートを共有したつもりがリンク転送で想定外の人に届く、ExcelやPDFにエクスポートしたファイ
Power BIで「同じレポートを配りたいけれど、部署や担当者ごとに“見えてよいデータだけ”を出したい」という場面はよくあります。そんなときの基本解がRLS（行レベルセキュリティ）です。この記事では、power bi rls 設定の手順をただ並べるだけ
Power BI を組織で使い始めると、最初に伸びるのは「レポートの数」です。現場のスピード感は上がりますが、一定規模を超えると別の問題が必ず起こります。 同じ売上なのに、部署ごとに数字が違う 似たようなセマンティックモ
Power BI を使い始めた直後は、レポートが増えること自体が成果に見えます。ところが運用が進むほど、別の悩みが必ず出てきます。 似たようなレポートが増えて「どれが正しいの？」となる 誰かがデータセット（セマンティック
SharePointに置いたExcelをそのまま集計や可視化に使えるようにすると、入力はExcelで手軽に、レポートはPower BIで安定運用できます。一方で、接続の仕方を間違えると更新が失敗したり、列名の変更ひとつでレポートが壊れたりします。ここでは powe
大規模データでレポートが重くなる原因は、だいたい同じです。見たいのは「月別売上」「店舗別粗利」「カテゴリ別前年差」など、集計で済む画面がほとんどなのに、裏では毎回“明細レベル”を取りに行ってしまう。結果、ビジュアルのたびに待ち時間が増え、スライサーを触
Power BI を導入すると、最初は「レポートが作れた」「ダッシュボードが動いた」で達成感があります。ところが数週間〜数か月経つと、別の課題が出てきます。 作ったレポートが、本当に見られているのか分からない 閲覧者が増
「毎朝レポートを開いて確認しているけど、忙しいと見落とす」「数字が崩れたときだけ知らせてほしい」「異常が起きた瞬間に、担当者へ自動で連絡が飛ぶ仕組みにしたい」こうした“監視”の悩みをシンプルに解決してくれるのが、Power BI の データアラートです。ダッシュボード上の数値