データからチャートへ：Yellowfinでダッシュボードを構築する方法

もし車に燃料計がなければ、給油のタイミングを勘に頼ることになります。それは危険です。ガソリンが空になり、人気のない道路で立ち往生してしまうかもしれません。

同じ原則は、私たちが日常的に使用するソフトウェアにも当てはまります。アプリにアナリティクス（チャート、グラフ、レポート、ダッシュボード）を組み込むことで、ユーザーはリアルタイムデータの高速かつ強力な可視化に基づいて意思決定を行うことができます。

例としてBooking.comを挙げてみましょう。同社は可視化を活用し、物件オーナーに対して、潜在的な宿泊客がいつその都市を訪れようとしているのか、どのくらいの期間滞在する予定なのか、旅行需要が自分たちの予約状況と比べてどうなのかといった情報を提供しています。オーナーはまた、どの国からゲストが予約しているのかを一目で把握でき、旅行の目的についての理解も深めることができます。

優れたアプリは、内部データとより広範な市場インサイトを組み合わせたコンテキストアナリティクスを提供します。将来のブログ記事でそのようなものを一緒に構築してみることもできますが、まずは基本を押さえるために、内部ダッシュボードのみに焦点を当てましょう。

私たちがフードデリバリーアプリを開発しており、レストランオーナーがインサイトを得るために利用できるダッシュボードを組み込みたいと想像してみましょう。高速で安全かつ堅牢なデータベース管理のためにInterBaseを、強力なアナリティクス機能を持つYellowfinを使用します。

ステップ1：データセットの生成

まず必要なのはデータです。今回は学習目的なので、ChatGPT AIを使って合成データセットを作成します。

使用するAIプロンプトは次のとおりです。

「フードデリバリーアプリ用のデータベースを作成してください。注文を行ごとに並べ、フィードバック（1〜10）、リピーター顧客（0/1）、注文金額、注文タイプ（料理の種類）、注文時間、調理時間などの変数を含む列構成にしてください。CSV形式で10,000行を出力してください。実際にアプリから取得できるような形式にしてください。」

ステップ2：ライブデータベースの設定とビューの作成

そのCSVファイルをそのままYellowfinにアップロードすることも可能ですが、データのリアルタイムな変化と、それがアナリティクスにどのように反映されるかを再現するために、新規注文を処理できる軽量データベースであるInterBaseを使用します。

Yellowfinのビューでは、元データのプレビュー、メトリクスやディメンションの変更、計算フィールドの追加など、分析準備に必要なさまざまな設定を行うことができます。

ステップ3：データ分析の楽しい部分 ― Yellowfinに質問する

アクティブなViewを作成したら、分析を開始できます。ここが最も興味深い部分です。というのも、閲覧者、この場合はレストランオーナーにとってどのような情報が最も重要かを主体的に考える段階だからです。

従来であれば、ユーザーは答えを得る前に、チャート、フィルター、ディメンションについて理解している必要がありました。しかし、Yellowfinは別の選択肢を提供します。それが自然言語クエリー（NLQ）です。

NLQを使えば、ユーザーは平易な言葉でデータに関する質問を入力し、即座に回答を得ることができます。レポートを最初に構築する代わりに、レストランオーナーは「今日の注文数は？」「注文タイプ別の平均調理時間は？」といった質問をそのまま入力できます。Yellowfinはこれらの質問を背後でデータベースクエリに変換し、結果をテーブルやチャートとして返します。

簡単でしたね。では、さらにいくつか質問してみましょう。

今日の注文数は？

今日の純売上は？

同じ方法で結果が得られ、それらをダッシュボードの「ヒーロー」セクションにまとめることができます。

これでレストランオーナーは、ビジネスの状況をリアルタイムで把握できるようになりました。彼女にとって最も有用な、具体的で意味のある数値が表示されています。バックエンドにはInterBaseを使用しており、すべての変更はリアルタイムで同期されます。

次にレストランオーナーが役立つと感じるのは、日別の純売上の内訳でしょう。Yellowfinで「日別の純売上を表示して」と質問すれば、このようなチャートが表示されます。

さらに、顧客フィードバックと調理時間の関係を見ることで、待ち時間がレビュー評価にどの程度影響しているかを確認することもできます。そして、注文タイプ別の平均調理時間を比較すれば、どのメニューが調理プロセスの最適化によって改善できるかが見えてきます。

この可視化から、ピザの調理に最も時間がかかっていることが分かります。そして、調理時間が長いほど顧客の満足度が下がる傾向があることもすでに分かっています。今こそ、より良いピザ窯に投資するタイミングかもしれません。

まとめ

ここまでで、レストランオーナーが実際に必要としそうなチャートをいくつか作成しました。

• 注文のライブビュー
• キッチンのパフォーマンス状況の把握
• 日別売上の内訳

Yellowfinを使えば、自然言語で質問することと、その回答をダッシュボード向けのビジュアルへと洗練させることを、ライブデータベース上で簡単に行き来できます。

フードデリバリーアプリであれ、予約プラットフォームであれ、その他どのような製品であれ、パターンは同じです。ユーザーが最も知りたい重要な問いを考え、その答えを彼らの業務の場に直接届けることです。あるいは、さらに良い方法として、ユーザー自身に質問させることです。

正しく実装できれば、アナリティクスはユーザーが毎日頼りにする存在となり、製品やサービスに価値を付加するものになります。

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