Looker–Power BI コネクタ

Looker–Power BI コネクタを使用すると、Microsoft Power BI Desktop を使用して Looker Explore のデータに接続できます。

Looker–Power BI コネクタは、Power BI の DirectQuery モードで使用するように設計されています。

DirectQuery モードで Looker - Power BI コネクタを使用する場合、Power BI はデータをインポートまたはコピーしません。代わりに、Power BI はすべてのビジュアリゼーション、フィルタ、DAX 計算に対して Power Query M 式を生成します。Looker - Power BI コネクタは、Looker API を使用してこれらの式をライブクエリに変換します。

このプロセスは Power BI クエリの折りたたみに依存しています。Looker–Power BI コネクタがサポートしていない関数をクエリで使用すると、クエリの折りたたみは停止します。クエリの折りたたみ処理が停止すると、Power BI はすべてのデータをダウンロードして結果をローカルで計算するため、レポートの読み込みが遅くなり、ネットワークの使用量が増加します。

Looker に接続するための Power BI Desktop の設定

Looker–Power BI コネクタを使用する一般的な手順は次のとおりです。

  1. 要件を確認します。
  2. Looker インスタンスでコネクタを有効にします
  3. コネクタ ファイルをダウンロードして保存する: Looker–Power BI コネクタにアクセスする各ユーザーは、looker_1.4.3.mez ファイルをダウンロードしてパソコン上の特定のディレクトリに保存する必要があります。
  4. カスタム コネクタ用に Power BI Desktop を設定する: 各 Power BI ユーザーは、認定されていないカスタム コネクタを使用するように Power BI Desktop セキュリティ設定を構成する必要があります。

このページの各セクションでは、これらのステップについて詳しく説明します。

Looker を Power BI デスクトップに接続する手順を完了したら、Power BI から Looker データに接続して、Power BI でレポートを公開できます。必要に応じて、Power BI サービス(Power BI オンライン)を使用して、ウェブブラウザで Looker レポートを操作できます。行レベルのセキュリティを使用して Power BI サービスでレポートを公開することもできます。

要件

Looker–Power BI コネクタを設定するには、次のものが必要です。

  • パソコンにインストールされた Microsoft Power BI Desktop。
  • explore 権限を持つ Looker インスタンスの Looker ユーザー アカウント。これは Looker の Explore にアクセスするために必要です。5,000 行を超えるクエリを操作するには、download_without_limit 権限も必要です(ダウンロードの上限については、クエリの行数制限をご覧ください)。

また、Looker インスタンスは次の要件を満たしている必要があります。

Looker インスタンスでコネクタを有効にする

Looker–Power BI コネクタで使用する Looker インスタンスは、Microsoft Power BI コネクタに対して有効になっている必要があります。

  • Looker(Google Cloud コア)インスタンスの場合、BI コネクタはデフォルトで有効になっています。
  • Looker(オリジナル)インスタンスの場合、BI コネクタはデフォルトで無効になっています。

Looker 管理者は、Looker の [管理者] メニューの [プラットフォーム] セクションにある BI コネクタパネルで BI コネクタを有効にできます。

コネクタ ファイルをダウンロードして保存する

コネクタ ファイルをダウンロードするには、Microsoft Power BI Desktop がインストールされているパソコンで次の操作を行います。

  1. コネクタ ファイルをダウンロードするには、次のリンクをクリックします: looker_1.4.3.mez
  2. ダウンロードが完了したら、looker_1.4.3.mez ファイルをディレクトリ [Documents]\Microsoft Power BI Desktop\Custom Connectors に移動します。(まだ作成していない場合は、パソコンにフォルダを作成します)。

カスタム コネクタ用の Power BI Desktop の設定

Looker - Power BI コネクタを Power BI Desktop 側で設定するには、Microsoft Power BI ウェブサイトのカスタム コネクタの手順を行います。

手順に沿って [Data Extensions] の下にある [(Not Recommended) Allow any extension to load without validation or warning] オプションを選択します。[OK] を選択して、Power BI デスクトップを再起動します。

Power BI Desktop から Looker のデータに接続する

looker_1.4.3.mez コネクタ ファイルをダウンロードし、カスタム コネクタ用の Power BI Desktop アプリケーションを設定したら、Power BI Desktop を使用して Looker インスタンスのデータに接続します。

  1. Power BI Desktop のツールバーで、[データを取得] > [その他] を選択します。
  2. [データを取得] ダイアログで、検索フィールドに「Looker」と入力します。
  3. 検索結果で、[Looker] エントリをクリックし、[接続] をクリックします。
  4. [サードパーティ サービスへの接続] ダイアログで、[続行] をクリックします。
  5. Power BI Desktop に Looker のログイン ダイアログが表示されます。[ホスト] フィールドで、インスタンスの URL を入力します。例: example.cloud.looker.com
  6. 必要に応じて、[詳細オプション] をクリックしてセクションを開き、次の追加オプションを構成します。

    • [非表示の Explore とフィールドを表示] プルダウンを使用して、LookML で非表示として構成されている Explore とフィールドを含めます(詳細については、非表示(Explore の場合)非表示(フィールドの場合)のドキュメントをご覧ください)。
      • FALSE(デフォルト): 非表示フィールドは抑制されます。
      • TRUE: 非表示フィールドが表示されます。
    • [ロギングを有効にする] プルダウンを使用して、トラブルシューティングのためにコネクタ内の診断ログを有効または無効にします。詳細については、Power BI Desktop のデバッグ ロギングを有効にするをご覧ください。
  7. [DirectQuery] オプションを選択して、Looker 上のデータへのライブ接続を作成します。

  8. [OK] をクリックします。

  9. [Looker] ダイアログで [ログイン] をクリックします。

  10. Looker のログイン画面で、Looker インスタンスにログインします。

  11. Power BI Desktop が Looker のログイン ダイアログに戻り、ログインしていることを示すメッセージが表示されます。[接続] をクリックします。

  12. Power BI Desktop には、アクセス可能な Looker モデルのリストがフォルダごとに表示されます。アクセスする Looker モデルをクリックし、Power BI Desktop に読み込む Looker Explore の横にあるチェックボックスを選択します。モデルを表示するには、モデルを含むモデルセットに対する Looker ユーザー アクセス権またはグループ アクセス権が必要です。Explore にアクセスするには、Looker の explore 権限が必要です。

  13. [読み込み] をクリックします。

Power BI Desktop の [データ] ペインに、選択した Explore のフィールドが入力されます。その後、Explore から Looker のデータを使用して Power BI Desktop でレポートを作成できます。Looker–Power BI コネクタによる Looker 要素の表示方法については、Power BI Desktop で Looker 要素を表示するをご覧ください。

フィールド名は ViewName.FieldName 形式で 1 つのリストに表示されます。

Power BI Desktop で Looker 要素を表示する

Power BI Desktop から Looker のデータに接続すると、Power BI Desktop の [データ] ペインに、選択した Explore のフィールドが入力されます。

Looker - Power BI コネクタは、次の形式を使用して Looker フィールドを Power BI Desktop に表示します。

ViewName.FieldType.FieldName

  • ViewName の値は、フィールドが定義されている LookML ビューです。
  • FieldType の値は、Looker – Power BI コネクタでサポートされている次のいずれかの型になります。
    • dim: ディメンション。属性、ファクト、値(日付、名前、ID など)を表すフィールド。ディメンションは、基盤となるデータテーブルの列に対応することがよくあります。LookML では、ディメンションは dimension パラメータで定義されます。
    • mea: メジャー。合計、カウント、平均、最小値、最大値など、データに関する測定可能な情報を表すフィールド。LookML では、メジャーは measure パラメータで定義されます。
    • fil: フィルタ。Explore クエリでフィルタを作成する場合にのみ使用されるフィルタ専用フィールドです。フィルタ フィールドはクエリの結果セットに含まれません。LookML では、フィルタは filter パラメータで定義されます。
    • par: パラメータ。Explore クエリでフィルタを作成する場合にのみ使用されるフィールドです。パラメータ フィールドはクエリの結果セットに含まれません。{% parameter parameter_name %}parameter_name._parameter_value の Liquid 変数で定義されたパラメータは、インタラクティブなクエリ結果、ラベル、URL などを生成できます。LookML では、パラメータは parameter パラメータで定義されます。
  • FieldName 値は、Looker Explore に表示されるフィールドの名前です。

Power BI Desktop には、Looker の要素が Looker Explore で表示されるのと同じように、大文字と小文字の区別や単語間のスペースも同じように表示されます。たとえば、Looker Explore で LookML ディメンションが Order Items として表示されるビューから Created Date として表示される場合、Power BI Desktop ではこのフィールドが Order Items.dim.Created Date として表示されます。

Looker のディメンションと measure を使用してクエリを作成する

Looker–Power BI コネクタを使用すると、Looker のディメンションと measure を使用して Power BI Desktop でクエリを作成できます。

Looker のディメンションと measure を使用して Power BI Desktop でクエリを作成する手順は次のとおりです。

  1. Power BI Desktop から Looker のデータに接続し、Power BI が選択した Looker Explore のフィールドを [データ] ペインに読み込むまで待ちます。
  2. Power BI の [データ] ペインで、クエリに含める Looker のディメンションまたは measure ーのチェックボックスをオンにします。

各ディメンションまたは measure を選択すると、レポート キャンバスに表示されるクエリが更新されます。

Looker のフィルタとパラメータを使用してクエリをフィルタリングする

Looker - Power BI コネクタを使用すると、Looker Explore の LookML パラメータフィルタ限定フィールドを使用して、Power BI レポートにフィルタを追加できます。

Looker パラメータとフィルタ限定フィールドを使用して Power BI Desktop でレポートをフィルタリングする手順は次のとおりです。

  1. まだ行っていない場合は、Power BI Desktop から Looker データに接続し、Power BI が選択した Looker Explore のフィールドを [データ] ペインに読み込むまで待ちます。

  2. Power BI の [データ] ペインで、パラメータまたはフィルタ限定フィールドの名前を [フィルタ] ペインの [このページのフィルタ] または [すべてのページのフィルタ] の [ここにデータ フィールドを追加] ボックスのいずれかにドラッグします。Power BI でレポートにフィルタを追加する方法について詳しくは、Power BI のドキュメントをご覧ください。

Power BI で Looker パラメータとフィルタ限定フィールドを使用する際の注意点は次のとおりです。

  • LookML で suggestions パラメータまたは suggest_dimension パラメータを使用して構成されたフィルタ限定のフィールドの場合、Power BI は候補値を取得し、[フィルタ] ペインの [基本フィルタリング] オプションに表示します。
  • LookML で allowed_value 属性を使用して構成されたパラメータの場合、Power BI は、LookML でパラメータ用に構成されたすべての使用可能な値を取得し、[フィルタ] ペインの [基本的なフィルタリング] オプションに表示します。

Looker–Power BI コネクタで DAX を使用する

DAX(Data Analysis Expressions)は、Power BI でカスタム計算を作成するために使用される数式言語です。

Power BI は DAX クエリを Power Query M 式に変換し、Looker - Power BI コネクタに送信します。Looker - Power BI コネクタは、これらの M 式を Looker API 呼び出しに変換します。

DAX 関数または Power Query M 関数がサポートされていない場合、クエリの折りたたみが停止します。この場合、Power BI はオペレーションをローカルで処理するために Looker から未加工のテーブル全体を取得するため、パフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。サポートされている関数の一覧については、サポートされている Power Query M 関数をご覧ください。

メジャーと列

Power BI には、DAX を使用して新しいデータを作成する主な方法が 2 つあります。新しいメジャー新しい列です。

  • 新しいメジャー: Power BI は、ビジュアリゼーションで使用されるときに、この動的な値をその場で計算します。このモデルはこの値を保存しません。メジャーは主にデータの集計に使用します。
    • 例: Total Sales = SUM('Sales'[Revenue])
  • 新しい列: Power BI は、この静的な値を行ごとに計算します。データが更新されたときにのみ更新されます。モデルはこの値を保存します。列は主にデータの分類に使用します。
    • 例: Profit = 'Sales'[Revenue] - 'Sales'[Cost]

新しいメジャーを作成する

Power BI で新しいメジャーを作成する手順は次のとおりです。

  1. [データ] ペインで、メジャーを追加するテーブルを右クリックします。
  2. [新しい指標] を選択します。
  3. 数式バーに DAX 数式を入力します。Measure は、選択した指標名に置き換えます。

新しい列を作成する

Power BI で新しい列を作成する手順は次のとおりです。

  1. [データ] ペインで、列を追加するテーブルを右クリックします。
  2. [新しい列] を選択します。
  3. 数式バーに DAX 数式を入力します。Column は、選択した列名に置き換えます。

DAX クエリの例

次の表に、一般的な集計の DAX クエリの例を示します。詳細については、DAX のドキュメントをご覧ください。

次の表に、一般的な集計の指標を作成する方法の例を示します。

集計タイプ
SUM Total Sales = SUM('The Look E-Commerce'[Order Items Ecomm.dim.Sale Price])
AVERAGE Average Sale Price = AVERAGE('The Look E-Commerce'[Order Items Ecomm.dim.Sale Price])
MIN Minimum Sale Price = MIN('The Look E-Commerce'[Order Items Ecomm.dim.Sale Price])
MAX Maximum Sale Price = MAX('The Look E-Commerce'[Order Items Ecomm.dim.Sale Price])
COUNT Order Count = COUNT('The Look E-Commerce'[Order Items Ecomm.dim.Order ID])
DISTINCTCOUNT Distinct Order Count = DISTINCTCOUNT('The Look E-Commerce'[Order Items Ecomm.dim.Order ID])

次の表に、基本的な算術演算の実行方法を示します。

集計タイプ
加算 Total Orders = [Shipped Orders] + [Pending Orders]
減算 Total Profit = [Total Sales] - [Total Cost]
乗算 Total Sales with Tax = [Total Sales] * 1.05
部門 Profit Margin = DIVIDE([Total Profit], [Total Sales])
電源 Sales Squared = POWER([Total Sales], 2)
または
Sales Squared = [Total Sales] ^ 2
平方根 Square Root of Sales = SQRT([Total Sales])
モジュラス Order ID Type =
IF(
MOD('The Look E-Commerce'[Order Items Ecomm.dim.Order ID], 2) = 0,
"Even",
"Odd"
)
絶対値 Absolute Profit = ABS([Total Profit])

サポートされている Power Query M 関数

DirectQuery モードで Looker - Power BI コネクタを使用すると、Power BI はすべてのビジュアリゼーション、フィルタ、DAX 計算に対して Power Query M 式を生成します。Looker - Power BI コネクタは、Looker API を使用してこれらの式をライブクエリに変換します。

テキスト

  • Text.From
  • Text.At
  • Text.Combine
  • Text.ContainsText.Contains では大文字と小文字が区別されます)
  • Text.End
  • Text.EndsWith
  • Text.Length
  • Text.Lower
  • Text.Upper
  • Text.Middle
  • Text.PositionOf
  • Text.Range
  • Text.RemoveRange
  • Text.Replace
  • Text.Start
  • Text.StartsWith
  • Text.Insert
  • Text.Split
  • Text.FromBinary

リストと表

  • Value.Equals / Value.NullableEquals
  • Table.RowCount
  • Table.First
  • Table.FirstN
  • Table.SelectRows
  • Table.Sort
  • List.Sum
  • List.Average
  • List.Max
  • List.Min
  • List.Count
  • List.Distinct
  • List.Select
  • List.Contains
  • List.AnyTrue

数値

基本的な算術
  • Value.Add
  • Value.Subtract
  • Value.Multiply
  • Value.Divide
科学技術計算と高度な数学
  • Number.Power
  • Number.Sqrt
  • Number.Exp
  • Number.Ln
  • Number.Log10
  • Number.Log
  • Number.PI
数値プロパティ
  • Number.Sign
  • Number.IsEven
  • Number.IsOdd
  • Number.Abs
除算と剰余
  • Number.Mod
  • Number.IntegerDivide
乱数の生成
  • Number.Random
  • Number.RandomBetween
型変換

コネクタは、可視化内での次の数値変換関数の使用をサポートしていません。

  • Byte.From
  • Currency.From
  • Decimal.From
  • Int8.FromInt16.FromInt32.FromInt64.From
  • Number.FromNumber.FromText
  • Single.FromDouble.From

数値の丸め

  • Number.Round
  • Number.RoundDown
  • Number.RoundUp
  • Number.RoundTowardZero
  • Number.RoundAwayFromZero

次の表に、各丸め演算の例を示します。

入力 Number.Round Number.RoundDown Number.RoundUp Number.RoundTowardZero Number.RoundAwayFromZero
2.7 3 2 3 2 3
2.5 3 2 3 2 3
2.2 2 2 3 2 3
0 0 0 0 0 0
-2.2 -2 -3 -2 -2 -3
-2.5 -3 -3 -2 -2 -3
-2.7 -3 -3 -2 -2 -3

日時

現在の日時を取得する
  • DateTime.LocalNow
  • DateTime.FixedLocalNow
  • DateTimeZone.UtcNow
  • DateTimeZone.FixedUtcNow
  • DateTimeZone.LocalNow
  • DateTimeZone.FixedLocalNow
日時型の変換
  • DateTime.FromText
  • DateTimeZone.FromText
  • DateTime.From
  • DateTimeZone.From
  • Date.FromText
  • Time.ToText
日付の算術演算
  • Date.AddDays
  • Date.AddMonths
  • Date.AddYears
日付と時刻の部分を抽出する
  • Date.Day
  • Date.Month
  • Date.Year
  • Time.Hour
  • Time.Minute
  • Time.Second
  • DateTime.Time
日付と期間の境界
  • Date.StartOfDay
  • Date.StartOfYear
  • Date.EndOfDay
  • Date.EndOfYear
  • Time.StartOfHour
  • Time.EndOfHour

高階関数

Looker – Power BI コネクタは、ネストされたオペレーションもサポートしている場合に、次の高階関数をサポートします。

  • Table.AddColumn

    • 制約: Looker–Power BI コネクタは、columnGenerator パラメータで定義されている関数をサポートする必要があります。
    • 例: Looker–Power BI コネクタはネストされた関数 Text.Length をサポートしているため、次のクエリは機能します。 powerquery Table.AddColumn(LookerTable, "NewColumnName", each Text.Length([lookerTextDimensionColumn]))
  • Table.Group

    • 制約: Looker–Power BI コネクタは、aggregatedColumns リストで使用されるすべての集計関数をサポートする必要があります。
    • 例: Looker–Power BI コネクタはネストされた関数 List.Sum をサポートしているため、次のクエリは機能します。 powerquery Table.Group(LookerTable, "CustomerID", {"total", each List.Sum([price])})

DirectQuery モードで Power BI で Looker の measure を使用する

列グラフ、棒グラフ、折れ線グラフを使用する Power BI のビジュアリゼーションの多くでは、Y 軸に集計値が必要です。Power BI では、列の高さや線の位置など、データポイントをプロットする場所を決定するために単一の値が必要です。集計がないと、可視化はレンダリングされません。

たとえば、次の図は、アイテムあたりの合計費用を示す Looker メジャー type: sum のビジュアリゼーションです。

アイテムあたりの合計費用の Looker 可視化

集計を適用しない限り、ほとんどの視覚化で type: sum メジャーは表示されません。合計を表示するには、Power BI の集計を [合計] に設定します。合計集計を使用した Power BI の結果の可視化は次のとおりです。

Power BI の合計の可視化

同様に、Power BI の合計集計を使用して、次のタイプの集計を使用する Looker メジャーを可視化できます。

Looker - Power BI コネクタで Power BI 機能を使用する

以降のセクションでは、さまざまな Power BI 機能に対する Looker–Power BI コネクタのサポートについて説明します。

スパークライン

テーブルまたはマトリックスの可視化にスパークラインを追加します。詳細については、Power BI スパークラインのドキュメントをご覧ください。

条件付き書式

条件付き書式は、テーブル ビジュアリゼーションまたはマトリックス ビジュアリゼーションに適用できます。Looker–Power BI コネクタは、数値列の条件付き書式をサポートしていますが、テキスト フィールドの条件付き書式はサポートしていません。一般的な設定手順については、Power BI のドキュメントをご覧ください。

型変換

Looker-Power BI コネクタは、可視化内で列を数値または日付に変換することをサポートしていません。ただし、コネクタは列をテキストに変換し、そのフィールドを可視化内で使用することをサポートしています。

Excel との接続

Looker から Excel for Desktop または Excel for web にデータを直接読み込むことができます。設定手順については、Power BI のドキュメントの Excel を Power BI データセットに接続するをご覧ください。

Excel で Looker–Power BI コネクタを使用する場合、Power BI の DirectQuery モードと同様に機能します。データをフィルタすると、コネクタはデータを Excel に読み込む前に、ソースでフィルタを適用します。

Excel で次のいずれかの方法を使用してデータに接続できます。

ピボット テーブルを挿入する

データセットに直接接続されたピボットテーブルを挿入する手順は次のとおりです。

  1. [挿入] タブを選択します。
  2. [ピボットテーブル] > [Power BI から] を選択します。

データを取得する

[データ] リボンを使用してデータをインポートする手順は次のとおりです。

  1. [データ] タブを選択します。
  2. [データを取得] > [Fabric と Power Platform から] > [Power BI から] を選択します。

Looker–Power BI コネクタのモニタリング

Looker 管理者は、System Activity History ExploreQuery API Client Properties グループを使用して Looker–Power BI コネクタの使用状況を確認できます。新しいクエリが実行されるたびに、[History] Explore にエントリが作成されます。

[Query API Client Properties] フィールド グループの [API クライアント名] に、Looker–Power BI コネクタのエントリを識別するための Power BI 値が表示されます。

以下に、Power BI の使用状況を示すシステム アクティビティ URL の例を示します。<instance_name.looker.com> をインスタンスの URL に置き換えます。

https://<instance_name.looker.com>/explore/system__activity/history?fields=query_api_client_context.name,user.name,history.created_date,history.created_time_of_day&f[query_api_client_context.name]=Power+BI&sorts=history.created_time_of_day+desc&limit=5000

Power BI サービス

Power BI から Looker データに接続して Power BI でレポートを公開したら、必要に応じて Power BI サービス(Power BI オンライン)を使用して、ウェブブラウザで Looker レポートを操作できます。

行レベルのセキュリティを使用して Power BI サービスでレポートを公開することもできます。

行レベルのセキュリティを使用した Power BI サービスでのレポートの公開

Looker - Power BI コネクタを使用して Power BI Desktop でレポートを公開したら、必要に応じて Power BI サービスを使用してウェブブラウザからレポートを操作できます。

Power BI Desktop では、行レベルのセキュリティ(RLS)を使用して、特定のユーザーのデータアクセスを制限できます。Power BI Desktop 内でロールとルールを定義する手順とロールを検証する手順については、Power BI のドキュメントをご覧ください。

Power BI デスクトップでロールを定義すると、Power BI サービスでロールとルールをオンラインで使用できます。

行レベルのセキュリティを使用して Power BI サービスでレポートを公開する手順は次のとおりです。

  1. Power BI デスクトップでレポートを開き、ウィンドウの上部にある [ホーム] メニューを選択します。
  2. [Home] メニューから [Publish] オプションを選択します。
  3. プルダウン メニューからワークスペースを選択し、[Select] をクリックします。Power BI デスクトップに、Power BI でレポートを開くためのリンクを含む成功のメッセージが表示されます。
  4. リンクをクリックして Power BI を開きます。
  5. Power BI サービスで [Workspaces] に移動し、レポートを公開したワークスペースを選択します。
  6. レポートのデータセットのリストを見つけます(レポート自体ではありません)。
  7. データセットのリストで、3 つの点からなる [その他のオプション] メニューをクリックし、[セキュリティ] を選択します。

Power BI に [Row-Level Security] ウィンドウが表示されます。ここから、Power BI Desktop で作成したロールを選択し、ロールに属するユーザーまたはグループを追加して、Power BI サービスのロールを検証します。

これで、作成したロールに基づいて、レポートを共有したユーザーには、そのユーザーに許可されたデータのみが表示されるようになります。

Power BI Desktop のデバッグ ロギングを有効にする

問題をトラブルシューティングまたは診断するには、Power BI と Looker 間の接続のロギングを有効にします。

次のセクションで説明するように、接続と Power BI 自体のロギングを有効にする必要があります。

コネクタレベルのロギングを有効にする

問題をトラブルシューティングするには、Looker–Power BI コネクタ内で診断ロギングを有効にします。

Power BI Desktop から Looker データへの新しい接続を作成する場合は、次の手順に沿ってロギングを有効にします。

  1. Looker 接続ダイアログで、[詳細オプション] を開きます。
  2. [Enable Logging] プルダウン メニューから [TRUE] を選択します。

Power BI Desktop から Looker データへの接続をすでに作成している場合は、次の手順に沿って Power Query エディタ内でクエリを手動で編集する必要があります。

  1. Power BI Desktop で、[データの変換] を選択します。
  2. [ホーム] リボンで、[詳細エディタ] を選択します。
  3. Source = Looker.DataSource で始まる行を探します。
  4. 関数の 2 番目の引数を更新して、EnableLogging=true を含めます。

    Looker.DataSource("instance.looker.com", [EnableLogging=true])
    
  5. [完了] をクリックします。

Power BI レベルのトレースを有効にする

Power BI Desktop から Looker データへの接続でロギングを有効にするだけでなく、次の手順に沿って Power BI Desktop からのトレースも有効にする必要があります。

  1. [ファイル] > [オプションと設定] > [オプション] を選択します。
  2. [オプション] ダイアログで [診断] を選択します。
  3. [診断オプション] で [トレーシングを有効にする] を選択します。
  4. ログファイルを表示するには、[クラッシュ ダンプ/トレース フォルダを開く] を選択します。

注意点

クエリの行数制限

Looker ユーザー アカウントに download_without_limit 権限がない限り、Looker–Power BI コネクタからのクエリには LIMIT 5000 ステートメントが自動的に含まれます。Looker ユーザー アカウントに download_without_limit がある場合、Looker–Power BI コネクタのクエリにはクエリ行の上限は適用されません。

探索の絞り込み

Looker Explore が always_filter または conditionally_filter LookML パラメータで定義されている場合、フィルタが Power BI に表示されなくても、Looker–Power BI コネクタのクエリにはフィルタが適用されます。

サポートされるディメンション グループのタイムフレーム

type: timedimension_group では、datetime のタイムフレームのみが Looker–Power BI コネクタでサポートされています。他のタイムフレームは非表示になります。

Looker–Power BI コネクタで System Activity Explore が表示されない

System Activity Explore は、Looker–Power BI コネクタに表示されません。Looker 管理者は、Looker UI で System Activity Explore を直接表示できます。

型変換の制限事項

可能な場合は、LookML ビュー内で列の型を設定することをおすすめします。

既知の制限事項

Looker–Power BI コネクタを使用する場合は、次の制限事項に注意してください。

データ モデリングとモード

  • 数値ディメンション: 数値ディメンションとメジャーの両方が Power BI でメジャーとして表示されます。数値ディメンションをディメンションとして使用するには、Power BI Desktop でデフォルトの集計を [集計しない] に変更する必要があります。
  • インポート モード: 最適なパフォーマンスを得るには、DirectQuery モードを使用します。Power BI のインポート モードを使用している場合は、次の制約事項に注意してください。
    • パフォーマンス: 大規模なモデルにアクセスするレポートの読み込みに時間がかかることがあります。
    • タイムアウト: [データの取得] プロセスがハングアップまたはタイムアウトした場合は、DirectQuery モードに切り替えます。
    • フィールドの制限: インポート モードでは、フィルタ限定のフィールドとパラメータ フィールドが無効になります。
    • 測定値の評価: インポート モードでは、Looker が Explore 内の測定値を評価できなくなるため、レポートの精度に影響する可能性があります。

集約

Power BI は、Looker の指標に独自の集計を適用します。これにより、特にマトリックス ビジュアルでエラーや不整合な結果が発生する可能性があります。

  • サポートされているタイプ: averagecountcount_distinctmaxminsum のみを使用します。
  • サポートされていない型: コネクタは、標準偏差、分散、アルファベット順の最初または最後の文字列の集計のクエリをサポートしていません。
  • 中央値のパフォーマンス: Power BI は、すべての値を取得して中央値をローカルで計算します。大規模なデータセットでは処理が遅く、タイムアウトする可能性があります。

フィルタリングと並べ替え

  • 非表示のフィールドで並べ替え: ビジュアリゼーションに含まれていないフィールドで並べ替えることはできません。フィールドで並べ替えるには、そのフィールドをビジュアリゼーションに追加します。
  • 高度なフィルタの制限事項: Power QueryLooker フィルタ式の違いにより、次の制限が適用されます。
    • テキスト: 複数のテキスト フィルタはサポートされていません。
    • 日付: 日付フィールドと日時フィールドでは、isis notis on or afteris before のみがサポートされています。
    • 複数の数値フィルタは、次の場合にのみサポートされます。
      • 不等号と不等号(小なりと大なりなど)。
      • 不等式または不等式(たとえば、次の値より小さい、または次の値より大きい)。
      • is OR is。
    • 複数の日付と日時フィルタは、次の場合にのみサポートされます。
      • is on or after AND is before
      • is or is

Power Query 関数

次の表関数は折りたたむことができません。

  • Table.Distinct
  • Table.Join
  • Table.NestedJoin
  • Table.Skip

トラブルシューティング

以降のセクションでは、一般的な問題とその解決策について説明します。

Looker - Power BI コネクタが Power BI の [データを取得] リストに表示されない

[Documents]\Microsoft Power BI Desktop\Custom Connectors ディレクトリに looker_1.4.3.mez ファイルが含まれていることを確認します。

  1. Power BI Desktop で、セキュリティ設定を確認します。
  2. [ファイル] > [オプションと設定] > [オプション] を選択します。
  3. [Security] を選択します。
  4. [Data Extensions] で、[(Not Recommended) Allow any extension to load without validation or warning] を選択します。
  5. [OK] をクリックします。
  6. Power BI Desktop を再起動します。

エラー: フィールド名に使用できるのは、英字、数字、アンダースコアのみです

データを更新したり、変更を適用したりする際に、次のエラー メッセージが表示されることがあります。

DataSource.Error
Message: A LookML model issue has occurred.
Details: Invalid field name "...". Field names may only include letters, numbers and underscores and must start with a letter or underscore for Google BigQuery Standard SQL

このエラーは、列名に基盤となるデータベース(BigQuery など)でサポートされていないスペースや特殊文字が含まれている場合に発生します。

この問題を解決する手順は次のとおりです。

  1. エラーの原因となっている列を特定します(通常はエラー メッセージの Details セクションで参照されます)。
  2. 列の名前を変更して、英数字とアンダースコアのみを使用します。
    • 不正解: Custom Column Name
    • 正しい例: Custom_Column_Name

エラー: このビジュアルのデータの取得中にエラーが発生しました

場合によっては、Power BI で認証エラー(Looker database authentication required など)が表示され、OAuth の失敗や認証情報の問題が示されることがあります。

このエラーが表示された場合は、Looker アカウントにデータベース接続に必要な OAuth 認証情報がありません。この問題を解決する手順は次のとおりです。

  1. Looker インスタンスにログインします。
  2. ユーザー プロファイル アイコン > [アカウント] を選択します。
  3. [OAuth 接続の認証情報] セクションに移動します。
  4. アクセスしようとしている接続を見つけて、[ログイン] を選択します。
  5. Power BI Desktop に戻り、データを更新します。

Looker–Power BI コネクタの変更ログ

以降のセクションでは、Looker–Power BI コネクタの各バージョンの更新内容を示します。

バージョン 1.4.3

Looker–Power BI コネクタのバージョン 1.4.3 には、次の更新が含まれています。

  • コネクタ ラベルにコネクタのバージョン番号が含まれるようになりました。
  • トラブルシューティングのためにコネクタ内で診断ログを動的に有効にする新しい [ロギングを有効にする] オプションを追加しました。
  • [非表示の Explore とフィールドを表示] オプションを新たに追加しました。有効にすると、非表示のデータ探索とフィールドが表示されます。これは、以前の [非表示フィールドを表示] オプションに代わるものです。

Looker–Power BI コネクタのバージョン 1.4.3 では、次のバグが修正されました。

  • 文字列連結 DAX 演算子(&)が失敗する問題を修正しました。
  • Power BI のメジャーを Looker のメジャーに適用するとエラーが発生する問題を修正しました。
  • [Credential Configuration] メニューに Looker アイコンが再び表示されます。

バージョン 1.4.2

Looker–Power BI コネクタのバージョン 1.4.2 には、次の更新が含まれています。

  • [Disable Preview Optimization] 接続設定が削除されました。
  • [非表示フィールドを表示] 接続オプションが [詳細オプション] セクションに移動しました。
  • ベータ版のフラグが削除され、Power BI でコネクタがベータ版として表示されなくなりました。

Looker–Power BI コネクタのバージョン 1.4.2 では、次のバグが修正されました。

  • Power BI でブール値スライサーと日付スライサーが失敗する回帰エラーを修正しました。
  • dates フィルタで is-not フィルタが機能しない問題を修正しました。

バージョン 1.4.0

Looker–Power BI コネクタのバージョン 1.4.0 には、次の更新が含まれています。

  • インポート モードのサポートを追加
  • データ プレビューを有効にしました
  • SELECT * クエリ実行時の動作を改善
  • Looker のキャッシュ ヒット率の向上
  • フィルタ候補の取得のパフォーマンスを改善

Looker–Power BI コネクタのバージョン 1.4.0 では、次のバグが修正されました。

  • フィルタ フィールドとパラメータ フィールドに値が渡されたことを Looker が検出しないバグを修正しました
  • スライサーにパラメータの候補値が表示されないことがあるバグを修正しました
  • LookML ステートメントで Liquid 変数が無視されるバグを修正しました
  • Power BI マトリックス ビューで個別のカウント メジャーの値に一貫性がないバグを修正しました

バージョン 1.3.1

Looker–Power BI コネクタのバージョン 1.3.1 には、次の更新が含まれています。

  • 非表示フィールドを表示するオプションを追加

Looker–Power BI コネクタのバージョン 1.3.1 では、次のバグが修正されました。

  • ビジュアルとレポートの両方にフィルタが存在する場合にビジュアルが失敗するバグを修正しました

バージョン 1.3.0

Looker–Power BI コネクタのバージョン 1.3.0 には、次の更新が含まれています。

  • 日時形式の簡素化
  • サポートされていないテキスト式に関する検出の改善
  • エラー メッセージのレポート機能を改善

Looker–Power BI コネクタのバージョン 1.3.0 には、次のバグ修正が含まれています。

  • フィルタ値のエスケープ文字のサポートを改善

バージョン 1.2.0

Looker–Power BI コネクタのバージョン 1.2.0 には、次の更新が含まれています。

  • パラメータとフィルタ限定のフィールドがサポートされるようになりました
  • テキスト、数値、日付、日時のタイプのフィルタ限定フィールドに対する高度なフィルタのサポート
  • Looker の候補値を利用したフィルタ限定のフィールドの基本的なフィルタのサポート