9-1. 2つのSemantic Layerを比較する
| 観点 | Snowflake Semantic View | Power BI Semantic Model |
|---|---|---|
| 主目的 | データの業務意味をSnowflake上で定義し、Cortex Analyst等から利用 | BIレポート・DAX分析の共通モデル |
| 主要計算 | SQLベースのFact / Metric | DAX Measure |
| 利用先 | CoWork / Cortex Analyst / Snowflake | Power BI Report / Excel / MCP等 |
| 権限 | Snowflake RBAC | Power BI/Fabric権限・RLS |
| モデルの場所 | Snowflake Schema | Power BI Service / Fabric |
9-2. 競合ではなく役割分担
「どちらか一方に統一しなければならない」と考える必要はありません。Power BIはBIのSystem of Record、Snowflake Semantic ViewはAI・Snowflake分析のSystem of Recordとして共存できます。
flowchart TD
D[Snowflake Data]
P[Power BI Semantic Model]
S[Snowflake Semantic View]
R[Power BI Report]
C[CoWork]
D --> P --> R
D --> S --> C
9-3. 重複定義が最大のリスク
同じ「売上」を両方で管理する場合、更新同期が必要です。定義変更の責任者と変更手順を決めます。
悪い状態：Power BIの売上定義は改定済み、Snowflake Semantic Viewは旧ロジックのまま。→ AIとダッシュボードの数字が一致しなくなります。
9-4. 指標管理表を作る
| 指標 | 正定義 | Power BI | Snowflake | 責任者 |
|---|---|---|---|---|
| 売上金額 | 返品除外・税抜 | [売上金額] | sales_amount | BI責任者 |
| 粗利率 | (売上-原価)/売上 | [粗利率] | gross_margin_rate | 経営管理 |
| 在庫金額 | 月末在庫×評価単価 | [在庫金額] | inventory_value | SCM |
9-5. 選択基準
Power BIを優先
既存DAX資産が多い、ダッシュボード数値との完全一致を最優先。
Snowflakeを優先
AI分析をSnowflake中心に統合、複数BIから共通利用したい。
併用
既存BI資産を活かしつつ、Snowflake側でもAI向けSemantic Layerを育てる。
この章で理解したこと
- Power BI Semantic ModelとSnowflake Semantic Viewは目的が異なる
- 共存可能だがMetric二重管理に注意
- 指標ごとに正定義・責任者を明確化する
- 直接Power BI参照を使うとDAX再利用がしやすい