Yellowfin 説明ガイド

Yellowfinは、エンタープライズアナリティクス、および組み込みアナリティクス両方のユースケースで使用され、独自のアナリティクスアプリケーションを構築します。本ガイドを活用することで、Yellowfinが要件に対して技術的に最適であるかどうかを確認できます。

データの管理

  • データの管理

    Yellowfinは、データをインポートする必要がなく、既存のデータソース内のデータで機能します。また、4つの主要なタイプのデータストアをサポートしています。

    • SQL Server、Oracle、Exasol、Snowflake、Redshiftなど、JDBC準拠のデータベース
    • Microsoft Analysis Services、SAP BW、Oracle Essbaseなど、XML/A準拠のキューブ
    • (リレーショナルデータベースにロードされる)CSVファイル
    • Salesforce.com、Google Analyticsなど、多数のアプリケーションを含む、サードパーティ製ソース

    Yellowfinは、各データソースに適した、最適化されたクエリーを生成するために、メタデータを使用します。データは、テーブルオブジェクトを出力する、ストアドプロシージャから取得することもできます。さらに、複数のデータソースからのデータを組み合わせてレポートを作成することもできます。

    Yellowfinは、Salesforce、Google Anlaytics、Facebookなど、一般的なサードパーティ製アプリケーションに接続する、様々なコネクターを提供します。さらに、Yellowfinの拡張可能なプラグインフレームワークにより、あらゆるソースからデータを取得できます。この場合、現在サポートされていないデータソースに接続するために、カスタムコネクターを作成することができます。

     

  • データ接続とクエリー管理

    Yellowfinがサポートするクエリー言語は何ですか?

    Yellowfinは、メタデータレイヤー定義や、接続しているデータソースに基づき、自動的にクエリー構文を生成します。大部分のデータソースは、SQLを使用します。Yellowfinは、必要に応じて、データベースベンダー間の違いにより、SQL構文を調整します。

    Yellowfinは、MS Analysis Services、Oracle Essbase、SAP BWのようなキューブに保存されているデータにアクセスするために、XML/Aを生成します。

     

    どのようにしてクエリーパフォーマンスを最適化できるでしょうか?

    Yellowfinのメタデータレイヤーには、クエリー最適化の仕組みが組み込まれているため、作成された各レポートに対して、必要なフィールドのみを取得するように最適化されている一方で、ビューに公開されたデータモデル全体を返すようになっています。

    Yellowfin内のクエリーパフォーマンスをさらに最適化したい場合は、以下を実行します。

    • 計算フィールドを介して、ビューレベルで、ネイティブのデータベース関数を公開する。
    • 仮想テーブルを使用して、ビュー内にフリーハンドSQLクエリーを作成する。
    • 特定のレポート作成事例に、フリーハンドSQLビューを記述する。これは、上記のオプションと比べて、柔軟性に欠ける点に注意してください。
    • ひとつのレポートデータセットから複数のグラフを作成し、実行されるクエリー数を最小化する。

    Yellowfin外部では、以下を実行します。

    • Yellowfin メタデータレイヤーが呼び出すデータベースビューを作成する。
    • ストアドプロシージャをデータベースプロバイダーとして使用する。しかし、これはクエリーの柔軟性を制限します。
    • レポート作成のために、データベースのデータ構造やインデックスを最適化する。
    • または、Exasol、Redshift、Google Big Queryのような、高パフォーマンスアナリティクスデータベースを使用する。

     

    どのようにしてコネクションプールを制御できますか?

    Yellowfinは、データベース接続を管理し、可能な場合はこれを再利用するために、コネクションプールを使用します。各接続には、コネクションプールの制限とサイズを個別に設定できます。コネクションプールは、Yellowfinからのレポートクエリーでデータベースが氾濫するのを防ぐために使用できます。コネクションプールの設定は、管理コンソールから管理できます。

     

    どのようなデータソースに接続できますか?

    4つの主要なタイプのデータストアをサポートしています。

    • SQL Server、Oracle、Exasol、Snowflake、Redshiftなど、JDBC準拠のデータベース
    • Microsoft Analysis Services、SAP BW、Oracle Essbaseなど、XML/A準拠のキューブ
    • (リレーショナルデータベースにロードされる)CSVファイル
    • Salesforce.com、Google Analyticsなど、多数のアプリケーションを含む、サードパーティ製ソース

     

    Yellowfinはデータのコピーを取得しますか?

    大部分の場合、Yellowfinは、選択したデータストアに直接接続します。Yellowfinは、メタデータ定義を使用して、データソースに最適なクエリー構文を生成します。データは、ユーザーが閲覧できるように、ライブ形式でレポートに返されます。

    これらにはいくつかの例外がありますが、ユーザーの判断で使用されるオプションです。

    • Yellowfinは、CSVのようなデータファイルを読み込み、これを基にレポートを作成できます。ファイルは新しいデータソースとして構成され、データは選択したデータソースに読み込まれ、保存されます。Yellowfinはデフォルトで、独自のリポジトリにファイルを保存します。
    • Yellowfinは(以下に示すように)、パフォーマンス向上のためにデータをキャッシュします。これは特に、リアルタイムのレポート作成をサポートする適切なクエリーパフォーマンスを発揮できない、大規模で複雑なデータストアに有効です。
    • バッチモードでレポートを実行すると、レポートのコピーがリポジトリに保持されます。自動的にデータをパージするために、アーカイブルールを設定できます。

     

    APIを使用して、アプリケーションデータに直接接続できますか?

    できます。Yellowfinは、一般的なアプリケーションに対応した各種コネクターを提供しています。特定のアプリケーションがサポートされていない場合は、コネクタープラグインフレームワークを使用して、カスタムコネクターを構築できます。

     

    YellowfinにJDBCドライバーを追加できますか?

    できます。プラグイン管理から、新しいJDBCドライバーをアップロードできます。Yellowfinは、データソースに対して、標準的なSQL構文を生成します。ベンダー固有のSQL拡張子については、フリーハンドSQLを使用するか、Yellowfinによるデータベースの認証を依頼できます。

     

    Yellowfinにはキャッシュレイヤーがありますか?

    クエリーパフォーマンスを加速させるために、数多くの方法を使用できます。

    • ビューのキャッシュ:ビュー定義全体からのデータをキャッシュできます。すべてのデータは事前に結合され、単一の平滑化されたテーブルに保存されます。データをキャッシュするデータベースはどれか、データ更新の頻度は、増分または完全更新は必要かなど、様々なオプションを設定できます。ビューに対するクエリーは、キャッシュされたデータが使用可能な場合には、これを使用するよう自動的にリダイレクトされます。
    • 定期的なレポートの更新:レポートの公開時に、定期的にデータを自動更新するように設定できます。これはレポートを開いた時に、既にデータが入力されていることを意味します。
    • レポートのブロードキャスト:レポートは、事前に定義したスケジュールに基づき、自動的に実行できます。これは、Yellowfinシステムを通して、または電子メールの添付ファイルとして配信するか、ファイルシステムに保存することができます。
    • データのキャッシュ:Yellowfinは、頻繁に実行するレポートのデータをメモリにキャッシュすることができます。これは、同時接続ユーザーが同じコンテンツを閲覧している場合に、パフォーマンスを向上させます。データキャッシュは、特定の時間帯にソースデータベースに対して、同様のクエリーが実行されるのを停止します。

     

    Yellowfinは、データストリームからレポートを作成できますか?

    ストリーミングデータに接続し、ビジュアライゼーションを作成するには、2つの方法があります。

    Yellowfinは、JDBCドライバーを提供するストリーミングデータベースに接続できます。レポートは、定期的に更新するように設定することで、ユーザーには常に最新のデータが表示されます。この場合、グラフはプルスケジュールの頻度に基づき更新されます。

    二つ目として、Yellowfinのコードモードを使用することで、サーバから送信されるデータを取得し、リアルタイムでJavaScript グラフを更新できます。この場合、グラフはサーバからデータが送られる頻度に基づき更新されます。

     

    データ接続についての詳細は、こちらを参照してください。

    データソース接続方法のすべての一覧は、こちらを参照してください

    独自のコネクターを開発する方法は、こちらを参照してください。

    現在サポートしているサードパーティ製コネクターについては、Yellowfin 担当者にお問い合わせください。

     

  • データストレージ

    Yellowfinはデータのコピーを取得しますか?

    大部分の場合、Yellowfinは、選択したデータストアに直接接続します。Yellowfinは、メタデータ定義を使用して、データソースに最適なクエリー構文を生成します。データは、ユーザーが閲覧できるように、ライブ形式でレポートに返されます。

    これらにはいくつかの例外がありますが、ユーザーの判断で使用されるオプションです。

    • Yellowfinは、CSVのようなデータファイルを読み込み、これを基にレポートを作成できます。ファイルは新しいデータソースとして構成され、データは選択したデータソースに読み込まれ、保存されます。Yellowfinはデフォルトで、独自のリポジトリにファイルを保存します。
    • Yellowfinは、パフォーマンス向上のためにデータをキャッシュします。これは特に、リアルタイムのレポート作成をサポートする適切なクエリーパフォーマンスを発揮できない、大規模で複雑なデータストアに有効です。
    • Yellowfinは、キャッシュされたデータを独自のリポジトリに保存するように設定できます。
    • バッチモードでレポートを実行すると、レポートのコピーがリポジトリに保持されます。自動的にデータをパージするために、アーカイブルールを設定できます。
    • Yellowfinには、レポートデータのスナップショットを保存する機能があります。これは、基になるデータが定期的に更新されるが、特定の時間のレポートデータのコピーを保存しておきたい場合(例:ストーリーに挿入する場合)に有効です。

     

    Yellowfinは、どのようにしてレポートパフォーマンスを向上させるのでしょうか?

    大容量で複雑なデータベーススキーマの場合、最適なユーザーエクスペリエンスを提供するために、高パフォーマンスデータベーステクノロジーの使用を推奨します。クエリーパフォーマンスが最適ではない場合、Yellowfinは、次のオプションを使用して、パフォーマンス向上をサポートします。

    • ETL:最適化されていない形式でデータが保存されている場合、Yellowfin ETL機能を使用して、データを最適化された形式に変換できます。これには、詳細なトランザクションデータを、小さなサマリーテーブルに集約することから、正規化されたデータを、スター・スキーマのようなレポートに最適化されたスキーマに完全に再フォーマットすることまでが含まれます。
    • ビューのキャッシュ:ビュー定義全体からのデータをキャッシュできます。すべてのデータは事前に結合され、単一の平滑化されたテーブルに保存されます。データをキャッシュするデータベースはどれか、データ更新の頻度は、増分または完全更新は必要かなど、様々なオプションを設定できます。ビューに対するクエリーは、キャッシュされたデータが使用可能な場合には、これを使用するよう自動的にリダイレクトされます。
    • 定期的なレポートの更新:レポートの公開時に、定期的にデータを自動更新するように設定できます。これはレポートを開いた時に、既にデータが入力されていることを意味します。
    • レポートのブロードキャスト:レポートは、事前に定義したスケジュールに基づき、自動的に実行できます。これは、Yellowfinシステムを通して、または電子メールの添付ファイルとして配信するか、ファイルシステムに保存することができます。
    • データのキャッシュ:Yellowfinは、頻繁に実行するレポートのデータをメモリにキャッシュすることができます。これは、同時接続ユーザーが同じコンテンツを閲覧している場合に、パフォーマンスを向上させます。データキャッシュは、特定の時間帯にソースデータベースに対して、同様のクエリーが実行されるのを停止します。

     

    Yellowfinは機密性の高い顧客データを保存しますか?

    デフォルトでは、Yellowfinは既存のデータを保存しません。

    上述したように、ユーザーの判断に応じて設定できるオプションがあり、これによりデータが保存されることになります。どのデータベースにデータを保存するのかを含め、ユーザーはこれを完全に制御できます。

     

    Yellowfinはハイブリッドクラウドモデルをサポートしますか?

    Yellowfinは、オンプレミスにも、クラウドにも導入することができ、任意のデータソースに接続できます。クラスタ構成に導入する場合は、異なるYellowfinノードを、異なる場所に配置することもできます(例:オンプレミス、またはクラウドにまたがるクラスタ化が可能です)。

     

    Yellowfinでどのようにしてストアドプロシージャを使用できますか?

    ストアドプロシージャは、これがテーブルを返す場合にデータソースとして使用できます。Yellowfinでは、ドラッグ&ドロップインターフェース内でのビュー構築を推奨しますが、ストアドプロシージャの外部でビューを作成することも可能です。新規ビューの作成時に、「ストアドプロシージャ」オプションを選択します。ストアドプロシージャまたは関数が値を返す場合、特定のストアドプロシージャや、大部分のデータベース関数は、フリーハンドSQL計算フィールドを使用して、標準レポート内で呼び出すことができます。

     

    既存のデータベースビューをメタデータレイヤーに使用できますか?

    データベースビューは、Yellowfinのメタデータレイヤー内で標準テーブルとして表示されます。これらの多くはアプリケーションデータベースで使用され、トランザクションデータモデルの最上位にレポート構造を提供します。

     

    Yellowfinはどのようなデータベースをサポートしますか?

    • SQL Server、Oracle、Exasol、Snowflake、Redshiftなど、JDBC準拠のデータベース
    • Microsoft Analysis Services、SAP BW、Oracle Essbaseなど、XML/A準拠のキューブ
    • (リレーショナルデータベースにロードされる)CSVファイル
    • Salesforce.com、Google Analyticsなど、多数のアプリケーションを含む、サードパーティ製ソース

     

  • データの分析準備

    既存のデータを独自の形式に移動する必要がありますか?

    Yellowfinは、選択した任意のデータベース内のデータから直接レポートを作成します。そのため、レポート作成のために特定の形式にデータを移動したり、変換する必要はありません。

     

    Yellowfinで使用するためにデータを準備する必要がありますか?

    Yellowfinは、サポートしている形式で保存されたデータにアクセスするために、クエリーを生成することができます。データウェアハウスやデータレイク、データマートなど、一部のデータベースアーキテクチャーは、レポーを作成するために最適化されています。これらのアーキテクチャーは、大容量のアナリティクスデータへのクエリー発行を簡素化し、スピードアップするために、異なるモデルや最適化技術を採用しています。これには、スター、またはSnowflakeスキーマのような特定のモデルへのデータ変換や、数多くのレコードを集約テーブルに要約することが含まれます。

    大容量のデータを分析し、エンドユーザーに迅速な応答時間の提供を求める場合は、専用の分析データベース管理システムと組み合わせて、これらのアーキテクチャーのいずれかを調査し、投資をすることを強く推奨します。

     

    Yellowfinはどのようにしてデータの分析準備をサポートしますか?

    最適化されていない形式でデータが保存されている場合、Yellowfin ETL機能を使用して、データを最適化された形式に変換できます。YellowfinのETLモジュールは、サポートされている任意のソースからデータを取得し、様々なトランスフォーメーションステップを使用してデータを変換して、サポートされている書き込み可能なデータベースに出力を書き込みます。例えば、次の実行が含まれます。

    • 異なるデータソースからのデータを、単一の物理的なテーブルに統合します(例えば、3NFモデルからスター・スキーマにデータを変換したり、パフォーマンス向上のためにデータを集約したりします)。
    • データ要素を、カラム(列)のデータ型を変換したり、カラム(列)内のデータを操作したり、計算フィールドを作成したりすることで、より有効な形式に変換します。
    • 例えば、外部データ(天気やジオコーディングポイントなど)を追加したり、データサイエンスモデルを呼び出して予測を計算するなど、カスタムトランスフォーメーションステップを呼び出してデータを拡張します。
    • 完了したETLジョブは、トランスフォーメーションフローと呼ばれます。これらのジョブは定期的に実行するようにスケジュールでき、Yellowfin web サービスを使用して外部イベントから開始できます。

    データの物理的な構造が確定すると、Yellowfinメタデータモデル作成レイヤーを使用して、データのさらなる分析準備を整えることができます。Yellowfinは、基になるデータの技術情報や、ビジネス情報を取得するために、包括的なモデル作成レイヤーを提供します。Yellowfinはこの情報を使用して、エンドユーザーにビジネスフレンドリーなレイヤーを提供する一方で、技術情報を使用して関連するクエリーを生成します。

    メタデータモデル作成は、使いやすいドラッグ&ドロップインターフェースを使用して実行します。レポート作成に関連するデータを定義したり、データ型や結合条件などの技術的情報を定義したり、ビジネス名や定義、デフォルト書式を適用し、データのグループ化や複雑な計算式など、追加情報を取得することもできます。

    Yellowfinは、基礎となるデータを分析し、分析のためのデータ準備にどのステップを実行すべきかについて、推奨を生成することができます。

    定義が完了すると、このメタデータは、他のすべてのYellowfinプロセスの基礎になります。これは、一度定義するだけで、すべてのユーザーに共有できます。これは、システム全体でのデータ使用に、一貫したアプローチを保証します。

     

    スプレッドシートからレポートを作成できますか?

    Yellowfinでは、区切り形式(カンマ、タブ、カスタム)のファイルをアップロードできます。これらの形式で保存されていない場合は、ソースアプリケーションからスプレッドシートをCSVファイルとして保存します(Excel、またはシートとして保存)。CSVファイルはデータソース管理から、またはレポート作成時にアップロードできます。ユーザーは、ファイルを書き込む書き込み可能なデータソースを制御できます。この時点から、データをレポート作成に使用したり、ビュー内で他のデータと組み合わせたりすることができます。

    または、ファイルをアップロードすることで、ETLジョブを作成できます。この強みは、データの変換方法に優れた柔軟性を提供することであり、ジョブはファイルの増分を定期的にロードするように設定できます。

     

    データを変換して、分析で使用する準備をするために、Yellowfinはどのようなツールを提供していますか?

    2つの主要なカテゴリーのツールを利用できます。

    データを物理的に変換する必要がある場合、つまり、データがデータソースから読み取られ、何らかの方法で操作または変換され、新しい形式に保存される場合、Yellowfinのデータトランスフォーメーションツールを使用する必要があります。

    データが現在の形式で保存されている場合は、Yellowfinのメタデータレイヤーを使用して、データ上に論理的なビジネスレイヤーを作成できます。これには、フィールド名の変更、値の書式設定、新しい即時計算の作成が含まれます。メタデータレイヤーは、データを物理的に移動したり、複製したりすることなく、データをより分析に適したものにする機能を提供します。

     

    データ準備のためにスケジュール設定されたジョブを実行できますか?

    できます。ETLジョブは、スケジュールを設定して定期的に実行することができます。Yellowfinは、非常に柔軟なスケジュール設定オプションを提供します。スケジュールは、Webサービスを介して開始することもできるので、サードパーティ製のスケジュール設定ツールを統合することもできます。

     

    データ準備やETLにサードパーティ製ツールを使用できますか?

    できます。Yellowfinは、様々なETLおよびデータインテグレーションプロバイダーをサポートし、連携しています。ETLプロセスの最終出力が、サポートしている多数のYellowfinデータソースのひとつのデータに保存されていれば、任意のツールまたはプログラミング言語を使用して、分析目的でデータを変換できます。

     

    データベース関数を使用できますか?

    データベースが特定の関数をサポートする場合、以下のいずれかの方法で追加することができます。

    1. 計算フィールドビルダーを使用します。計算フィールドビルダーにはフリーハンドSQLオプションがあり、既存のデータベースと互換性のある任意の構文を入力できます。
    2. または、Yellowfin カスタム分析関数機能を使用することもできます。

     

    より詳細な情報は、こちらを参照してください。

    ETL ユーザーガイドは、こちらを参照してください。

    独自のカスタムトランスフォーメーションステップを開発する方法は、こちらを参照してください。

    ファイル操作についての詳細は、こちらを参照してください。

     

  • メタデータモデル作成

    Yellowfinは単一バージョンの真実を達成するために、どのようなサポートができますか?

    Yellowfinは単一で、共有されたメタデータリポジトリを統合します。このリポジトリは、データベース接続に関連するすべての情報と、これらのデータベースに保存される関連データの構造を集中的に保存しています。テーブルの結合方法や、データの集約方法、様々な計算式などのビジネルルールはこちらで定義されます。メタデータは一度公開するだけで、権限を付与されたすべてのYellowfinユーザーや、Yellowfin機能に共有することができます。これにより、すべてのユーザーが一貫した定義セットから作業できるようになります。

    さらに、メタデータを作成または編集する権限が複数のユーザーに分散されている場合は、承認ルールを定義して、新規または変更された定義が承認ワークフローを通過してから、より広範な使用のために公開されるようにすることができます。これにより、必要な確認とバランスが取られ、システム専門家が使用されるすべてのメタデータを確認し、承認したことを保証します。

     

    メタデータレイヤーはどのようにして再利用と一貫性を促進しますか?

    Yellowfinのすべてのレポートコンテンツは、確立されたメタデータレイヤーの上に構築する必要があります。これにより、社内の異なるユーザーが、異なるまたは一貫性のないルールや定義を構築することで、レポートに矛盾や不一致が発生するのを防ぎます。

     

    Yellowfinはどのようにして複雑なスキーマを制御しますか?

    Yellowfinは、非常に複雑なスキーマ定義を作成することができます。単一のビューで定義することのできるテーブルやカラム(列)の数や、選択されたデータソースに対して作成できるビューの数に制限はありません。レポート作成ビューを慎重に計画してデザインし、ベストプラクティスデザインの原則を用いてレポート作成データベース自体をモデル化および構造化をするように注意しなくてはいけません。

    相関するサブクエリーや結合などの複雑な結合条件は、ドラッグ&ドロップビュービルダーを使用してデザインできます。また必要に応じて、フリーハンドSQLを直接入力することも可能です。

    複数のファクトテーブルを持つスター・スキーマのような複雑なスキーマ型は、結合パスがあいまいになる可能性があります。これらは、仮想テーブルオブジェクトを使用して、Yellowfin内で管理することができます。このオブジェクトはビュービルダーで使用することができ、仮想的にファクトテーブルを結合し、これらのテーブル型に正しく、最適な結合パスを強制します。

    さらに、サブクエリーを使用して、異なるデータソースからのデータを結合することができます。サブクエリーのすべてのパーツが同じデータソースに基づく場合、SQLとそれに続くプロセスは、データベースに送られます。クエリー要素が異なるソースに基づく場合、Yellowfinはクエリーを完了するために、中間結果セットをメモリに引き出します。

     

    異なるソースからのデータをどのように結合できますか?

    これには、複数の方法があります。

    • ETL:複数のインプットステップを使用して、トランスフォーメーションフローを構築できます。各インプットステップはまったく異なるデータソースや、ファイルから使用できます。それから、マージステップを使用して、データを結合できます。トランスフォーメーションフローからの結果は、書き込み可能なデータソース内の新規、または既存テーブルに書き込まれます。結果テーブルは、Yellowfinのレポート作成に使用できます。
    • レポート作成:高度なサブクエリー機能を使用することで、異なるソースからのデータを組み合わせることができます。追加、結合、マイナス、交差を含む、様々なタイプのサブクエリーをサポートしています。サブクエリーデータは任意のビューから使用することができ、そのビューは、異なるデータソースから構築することができます。異なるデータソースからのデータは、Yellowfinサーバ内のメモリで結合されます。
    • ダッシュボード:異なるデータソースからのデータは、異なるビジュアライゼーションオブジェクトとして、ダッシュボード上で組み合わせることができます。これらのオブジェクトは、共通のフィルターセットを使用して動作し、別のオブジェクトのドリルおよびブラッシングに自動的に応答するように設定できます。

     

    既存のSQLを使用してメタデータレイヤーを生成できますか?

    できます。フリーハンドSQLやストアドプロシージャを使用して、ビュー内のデータを定義することができます。この方法を使用してビュー内のデータを取得する場合は、追加でメタデータの書式設定や準備を実行できます。

     

    メタデータレイヤーを作成するためのベストプラクティスは何ですか?

    Yellowfin ビューの目的は、セルフサービスデータ分析や自動分析、シグナル検出をサポートすることであるため、ビューの開発に取り組むときには、実行したい分析の範囲や深さを考慮する必要があります。

    原則として、ビューは次のようにあるべきです。

    1. ひとつのクエリーだけでなく、数多くの可能性のあるクエリーをサポートする
    2. データの複雑さを簡素化することで、セルフサービスレポート作成を有効にする
    3. ガバナンスとデータセキュリティを保証する

    特に、特定分野のニーズを網羅するのに十分広範なビューを作成することを推奨します。例えばファイナンスでは、これは請求分析になるでしょう。顧客、販売された製品、店舗またはチャネルなどに関する属性を含めることで、エンドユーザーは、様々な次元で請求データを分析できるようになります。

    情報ドメイン全体を、ひとつのビューにモデル化するのは推奨されません。技術的には実現可能ですが、100種類以上の属性を持つビューをエンドユーザーが使用するのは非常に困難です。複数のビューからのデータを結合する必要がある場合、これはYellowfin レポートビルダーで高度なサブクエリーを使用することで実現できます。

    セルフサービスレポートを簡単に作成するには、できるだけ多くの作業を事前に行い、新規コンテンツの作成が迅速かつ簡単になるようにすることで、レポート作成を容易にする方法を検討しなくてはいけません。これを実現するには、次の方法が含まれます。

    1. 属性を共通のビジネス用語に翻訳する
    2. ビジネスユーザーに関連するフォルダーにフィールドをカテゴリー分けする
    3. メトリック(数値)フィールドのデフォルト集約や書式を定義する
    4. 財務比率など、共通して使用される計算フィールドを作成する
    5. 共通して使用されるフィルターを含める
    6. データベースコードを人間が読める値に変換する参照コードを作成する
    7. 機密性の高いフィールドやデータにセキュリティを適用する

     

    メタデータレイヤー内でどのようにして2つのファクトテーブルを結合できますか?

    場合によっては、スター・スキーマデータモデルが定義されており、2つのファクトテーブルからのデータを、ひとつのレポートに統合したい場合があるでしょう。これは、トランザクションタイプなどにより、ファクトテーブルが任意に分割されている場合に発生することがあります。または、共通のディメンション(次元)を持つ、別々のファクトテーブルの異なるタイプのデータを統合する場合です。

    これに対応するには、様々な方法があります。

    • 両ファクトテーブルからのデータを物理的に単一テーブルに統合します。
    • テーブルを統合するデータベースレベルのビューを作成します。
    • Yellowfin ビュービルダーで仮想テーブルを使うことで、2つのテーブルをひとつに結合し、ひとつのテーブルとしてビュービルダーに表示できます。これにより、常に結合プロセスが最初に実行され、不正なSQLが生成されないようにします。
    • レポートビルダーで高度なサブクエリー機能を使用することで、2つのテーブルを結合できます。

     

    より詳細な情報は、こちらを参照してください。

    ユーザーガイドは、こちらを参照してください。

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