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何を解決するか

Semantic Link Labs は、Microsoft Fabric 内のデータモデル、レポート、インフラストラクチャの管理と最適化を簡素化する Python ライブラリです。セマンティックモデルの移行、モデルのパフォーマンス分析、Lakehouse テーブルの管理といった技術的タスクを自動化することで、ユーザーは手動の設定ではなく、高レベルのデータエンジニアリングと分析に集中できます。

仕組み

このライブラリは、コアの Semantic Link 機能を拡張し、Python ラッパー関数とツールのセットを提供します。Microsoft Fabric ノートブックに直接統合され、Power BI、Fabric、Azure、Microsoft Graph API に対してプログラムで操作を行い、一括更新、移行、システム監査を実行できます。

対象ユーザー

Microsoft Fabric エコシステム内で複雑なセマンティックモデルや大規模なデータ環境を管理するデータエンジニア、Power BI 開発者、Fabric 管理者向けに設計されています。

主な特徴

• セマンティックモデル管理: Direct Lake 移行を自動化、一括でメジャーの説明を生成、ワークスペース間でのバックアップ、復元、デプロイメントのためのツールを提供。
• Lakehouse の最適化: Lakehouse テーブルの最適化とバキューム、ソフト削除されたオブジェクトの回復機能を備えています。
• レポート分析 (uma Report Analysis): レポートおよびセマンティックモデル向けのベストプラクティス分析（BPA）機能、Power BI レポート内の破損したビジュアルを特定します。
• インフラストラクチャ制御: Fabric キャパシティのプログラムによる作成、更新、一時停止を可能にします。
• API 統合: Power BI、Fabric、Azure、Microsoft Graph API の簡易ラッパー関数を提供します。