Microsoft Power BI ロードマップ
当社は、お客様のデジタル改革を可能にする新しい機能を継続的に開発しています。公開された製品のロードマップでは、次回の更新時に利用可能になる製品をご覧いただけます。
ロードマップの優先事項
セルフサービス BI および エンタープライズ BIのどちらにも適した統合プラットフォーム:
組織が、統一性と拡張性に富み、管理やセキュリティの行き届いたグローバルな BI プラットフォームを作成できるようにします。
Azure を使用したアジャイルかつセルフサービスのビッグ データ準備:
ビジネス アナリスト、データ エンジニアおよびデータ サイエンティスト間のコラボレーションと再利用を促進します。
広がる AI アプリケーション:
気付きにくい分析情報を自動的に発見して重要な要素を特定できるので、ビジネス ユーザーは本当に重要な点を容易に判断することができます。
ロードマップの詳細およびタイムライン
近日公開の機能は以下をご覧ください。これは、ロードマップの優先事項に従って提供するという当社のコミットメントを示すものです。次回の主要な更新で計画される全機能セットの詳細については、お問い合わせください。
リリース ノート
パブリック プレビュー:
一般的な可用性:
| 今後 12 か月間 | ||
|---|---|---|
| Power BI | ||
| 機能 | 公開形態 | |
| 新しい表示、ナビゲーション、およびブックマーク、コメント、検索を含むコラボレーション体験によるユーザー エクスペリエンスの向上 | ||
| 書式設定、ユーザーのフィルター処理、レポート間の移動に適した Power BI Desktop の充実した編集コントロール | ||
| Power BI Desktop のレポート作成者向けのレポート パフォーマンス プロファイルおよび最適化のヒント | ||
| 印刷や PDF、またはメール サブスクリプション経由のスケジュールによるページ分割されたレポートおよびエンタープライズ レポートの配布 | ||
| Power BI により、XML/A のサポートを含むスケーラブルなエンタープライズ セマンティック モデルとしてのサービスを実現 | ||
| 認定済み共有データセットを含む、企業規模のセルフサービス BI を管理する新しい機能 | ||
| データフローを使用したセルフサービスのデータ準備により、アナリスト、データ エンジニア、データ サイエンティスト間のコラボレーションを容易に実現 | ||
| データフローを使用した大規模なデータ処理 | ||
| 視覚的に直観的な方法でもたらされるユーザー エクスペリエンスにより、データフローを使用した複雑な ETL プロジェクトを管理 | ||
| Azure Data Lake Storage の Common Data Model (CDM) 形式によるデータフロー向けの Azure 統合 | ||
| AI 駆動型の BI により、ビジネス ユーザーが重要かつ有用な分析情報を発見できるようサポート | ||
| 改良された Q&A により、対話型の自然言語 BI を実現 | ||
| テキストおよびイメージ データの分析に適した Power Query 機能としての Azure Cognitive Services の公開 | ||
| アナリストは、オンラインの Power Query で事前に作成した Azure 機械学習の機能を検索および利用することが可能 | ||
| 別の Power BI テナントにデプロイできる Power BI アプリの作成体験 | ||
| Power BI の埋め込み時の認証に Azure Active Directory サービス プリンシパルを使用可能 | ||
| データセットの複製および動的バインドによる Power BI Embedded のデータセット デプロイの改善 | ||
| 今後 12 か月間 |
|---|
| Power BI |
| 新しい表示、ナビゲーション、およびブックマーク、コメント、検索を含むコラボレーション体験によるユーザー エクスペリエンスの向上 リリース ノート |
| 書式設定、ユーザーのフィルター処理、レポート間の移動に適した Power BI Desktop の充実した編集コントロール リリース ノート |
| Power BI Desktop のレポート作成者向けのレポート パフォーマンス プロファイルおよび最適化のヒント リリース ノート |
| 印刷や PDF、またはメール サブスクリプション経由のスケジュールによるページ分割されたレポートおよびエンタープライズ レポートの配布 リリース ノート |
| Power BI により、XML/A のサポートを含むスケーラブルなエンタープライズ セマンティック モデルとしてのサービスを実現 リリース ノート |
| 認定済み共有データセットを含む、企業規模のセルフサービス BI を管理する新しい機能 リリース ノート |
| データフローを使用したセルフサービスのデータ準備により、アナリスト、データ エンジニア、データ サイエンティスト間のコラボレーションを容易に実現 リリース ノート |
| データフローを使用した大規模なデータ処理 リリース ノート |
| 視覚的に直観的な方法でもたらされるユーザー エクスペリエンスにより、データフローを使用した複雑な ETL プロジェクトを管理 リリース ノート |
| Azure Data Lake Storage の Common Data Model (CDM) 形式によるデータフロー向けの Azure 統合 リリース ノート |
| AI 駆動型の BI により、ビジネス ユーザーが重要かつ有用な分析情報を発見できるようサポート リリース ノート |
| 改良された Q&A により、対話型の自然言語 BI を実現 リリース ノート |
| テキストおよびイメージ データの分析に適した Power Query 機能としての Azure Cognitive Services の公開 リリース ノート |
| アナリストは、オンラインの Power Query で事前に作成した Azure 機械学習の機能を検索および利用することが可能 リリース ノート |
| 別の Power BI テナントにデプロイできる Power BI アプリの作成体験 リリース ノート |
| Power BI の埋め込み時の認証に Azure Active Directory サービス プリンシパルを使用可能 リリース ノート |
| データセットの複製および動的バインドによる Power BI Embedded のデータセット デプロイの改善 リリース ノート |