Yellowfin 評価ガイド

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。

Yellowfinの機能

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    Updated 6 10月 2020
  • はじめに

    Yellowfin アプリケーションは、一連のモジュールにより構成されており、様々なアナリティクスコンテンツをエンドユーザーに作成し、共有することができます。これは、エンタープライズアナリティクスのソリューションとして、組み込みアナリティクスのOEM BIツールとして、またはデータソリューションに特化した単独のアナリティクスアプリケーションとしての提供が可能です。本項目では、各主要なコンポーネントを、関連するユースケースと合わせて紹介します。

     

     

     

  • データ接続

    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のデータで機能します。また、主要なタイプのデータストアを複数サポートしています。

    • SQL Server、Oracle、Exasol、Snowflake、Redshiftなどのような、JDBC準拠のデータベース
    • Microsoft Analysis Services、SAP BW、Oracle Essbaseのような、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や、Google Analyticsのような数々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、各データソースタイプに適切で、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。さらにレポートは、複数のデータソースからのデータを組み合わせて作成することができます。

    Yellowfinのサードパーティ製Java APIを導入することで、任意のソースからデータを取得することができます。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できます。

     

    さらに詳細な情報は、こちらを参照してください。

    データ管理項目へ
    データソース接続方法のすべての一覧は、こちらで紹介しています。
    独自のコネクター開発方法は、こちらからご確認いただけます。
    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、弊社担当者までお問い合わせください。

     

  • データトランスフォーメーション

    Yellowfinは、完全なETLモジュールを搭載しており、サポートし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、サポートしている書き込み可能なデータベースに出力を書き込むことができます。この機能は、アクセスしているデータの分析準備を整えるために、任意の操作や拡張が必要な場合に有効です。例えば、以下のような作業を含みます。

    • 異なるデータソースからのデータを、ひとつの物理的なテーブルにまとめます(例えば、3NFモデルからのデータを変換して、スター・スキーマに統合、または高速パフォーマンスのためのデータ集約、など)。
    • カラム(列)のデータ型の変換や、カラム(列)内データの操作、計算フィールドの作成など、データ要素をより有効な形式に変換します。
    • カスタムトランスフォーメーションステップの呼び出しにより、データを拡張します。例えば、外部データ(天気やジオコーディングポイント)の追加や、予測を計算するデータサイエンスモデルを呼び出すことができます。

    カスタムトランスフォーメーションステップを作成し、Yellowfinにインポートすることもできます。

     

    さらに詳細な情報は、こちらを参照してください。
    データの分析準備項目へ
    ETLユーザーガイドには、こちらからアクセスできます。
    独自のカスタムトランスフォーメーションステップの開発方法は、こちらからご確認いただけます。

     

  • データサイエンス統合

    カスタマイズして開発されたデータサイエンスモデルは、ETLフローを使用したり、直接レポートに挿入することで、Yellowfinに統合できます。これにより、予測のような新しいデータを、アナリティクスソリューションに統合することが可能です。

    Yellowfinは、R、H2O.ai、AWS Sagemakerにホストされているモデルにライブ接続でき、PMMLやPFA形式でエクスポートされたモデルを実行できます。

    モデルは、ステップとしてETLフローに組み込むことができます。この場合、モデルから出力される予測値を、選択したデータベースに一度だけ書き込むことができます。または、高度な関数を使用することで、レポート内でライブ実行することもできます。

    ETLステップと、高度な関数のどちらも拡張可能です。既存のモデル作成プラットフォームが現状サポートされていない場合は、独自のコードを作成して、プラグイン管理からインポートすることができます。

     

    さらに詳細な情報は、こちらを参照してください。
    データサイエンスインテグレーション項目へ
    ユーザーガイドで、さらなる詳細をご確認いただけます。

     

  • メタデータモデル作成

    Yellowfinは、基礎となるデータの技術、または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。

     

    さらに詳細な情報は、こちらを参照してください。
    メタデータモデル作成項目へ
    ユーザーガイドで、さらなる詳細をご確認いただけます。

     

  • レポート作成

    基礎となるデータソースにメタデータを定義したら、ドラッグ&ドロップレポートビルダーを使用して、レポートを作成できます。レポートビルダーでは、シンプルな表形式レポートから、非常に複雑なクエリー(例えば、相関するサブクエリー、結合、クロス集計など)を作成できます。Yellowfinは、レポート定義を使用して、基礎となるデータソースに適切な言語でクエリー構文を生成します。生成されたクエリー構文にアクセスすることはできますが、結合やその他構文を定義する複雑さは、ユーザーには見えません。必要に応じて、フリーハンドSQLを使用してクエリーを作成できます。

    フィルター、集約、計算式、高度な統計、分析関数のすべてをクエリー内で定義します。レポートは、標準的な表形式レポートや、ひとつ以上のグラフ、またはフリーフォームデザインキャンバス上のオブジェクトの集合(インフォグラフィック)として視覚化できます。

    Yellowfinの自動ディスカバリー機能を使用すると、基礎となるデータに対して統計的なアルゴリズムを実行し、データ内の興味深い相関性や関連性を自動的に特定して、分析を加速させるビジュアライゼーションを自動的に生成することができます。

     

    さらに詳細な情報は、こちらを参照してください
    運用レポート作成項目へ
    広範なレポート作成機能については、ユーザーガイドでご確認いただけます。

     

     

  • データビジュアライゼーション

    Yellowfinは、様々な方法でレポート出力の視覚化をサポートします。これには、表形式やクロス集計レポート、数多くの定義済みグラフタイプ、カスタムJavaScriptグラフなどがあります。

    ユーザーは、階層のドリルダウンや、詳細なレポートへのドリルスルー、フィルター適用による必要なデータの絞り込みや、ツールチップを使用した詳細情報の表示、ブラッシングによる興味深い領域の選択や制限、(ExcelやPDFを含む)サポートされた数多くのソースへのデータエキスポートなど、様々な方法でビジュアライゼーションと対話できます。

    レポートは、他のユーザーと共有したり、スケジュールを設定してブロードキャストしたり、定期的にユーザーへ配信できます。さらに、主要な数値が閾値を超えた場合など、いつレポートを配信するのか、ルールを定義することもできます。

     

    さらに詳細な情報は、こちらを参照してください。
    データビジュアライゼーション項目へ
    サポートしているグラフタイプの詳細については、ユーザーガイドをご確認ください。
    独自のJavaScriptグラフを作成する方法については、こちらをご確認ください。

     

  • ダッシュボード

    ダッシュボードは、特定の目的やビジネスプロセスに関連する重要業績評価指標(KPI:Key Performance Indicators)をひと目で確認することができます。典型的に、複数のレポートやビジュアライゼーションを組み合わせることで、ダッシュボードを構成します。

    Yellowfinは、ダッシュボードの作成に2つの主要な方法を提供します。定義済みレイアウト(この場合、レポートやコンテンツを、定義された位置にドラッグ&ドロップできます)、またはキャンバスレイアウト(フリーフォームのレイアウトで、様々なタイプのコンテンツを自由に配置し、豊かなデザインを作成できます)です。レポートやグラフの他に、キャンバスレイアウトでは、テキスト、イメージ、アイコン、フィルターオブジェクト、アクションボタンなど、その他のオブジェクトもサポートします。キャンバスモードでは、コードモードにアクセスすることもできます。コードモードを使用することで、開発者は、カスタムコード(JavaScript、HTML、CSS)によりダッシュボード機能を拡張し、カスタムオブジェクトやナビゲーションエクスペリエンスを作成したり、サードパーティ製アプリケーションの機能に接続したり、呼び出したりすることができます。

    Yellowfin ダッシュボードは、複数のデータソースからのデータを含み、それぞれのオブジェクトを共通フィルターの単一のセットに接続することができます。さらに、ひとつのビジュアライゼーション内のユーザーアクション(ブラッシングやドリル機能)は、他のビジュアライゼーションでアクションを開始するために使用できます(フィルター適用や、ドリル機能)。

     

    さらに詳細な情報は、こちらを参照してください。
    ダッシュボード項目へ

     

     

  • 自動モニタリング&データディスカバリー

    Yellowfinは、ユーザーがAIドリブンなデータインサイトを発見し、解釈する支援をする高度な機械学習機能を開発しました。これらの機能はユーザー機能を強化することで、さらなるデータの解析や、より多くのインサイトの発見、根本原因の理解を可能にします。しかも、人間が実行するよりも格段に速く実現できます。

     

    シグナル

    Yellowfin シグナルは、データの重要なインサイトを発見するプロセスを自動化します。シグナルはメタデータレイヤーを活用し、データを継続的にスキャンして、閾値を超えた変化を特定し、ユーザーにパーソナライズされた通知を送信するように、簡単に構成することができます。

    シグナルは、様々な複雑なアルゴリズムを採用し、データの興味深く、関連する変化を検出します。この自律的な解析には、合計や平均の変化、傾向の方向、変動性、ステップや外れ値の変化(急増や急減)が含まれます。シグナルのアルゴリズムは、データの自然な季節変動を自動的に検出し、許容することができます。シグナルの設定はシンプルですが、必要に応じて、閾値やアルゴリズムパラメーターに、詳細な設定をすることができます。

    シグナルは、複数の数値や次元を同時に監視するように構成できます。そのため、人間が実行するよりも、はるかに多くのデータをスキャンし、検査することができます。シグナルは複雑なランク付けアルゴリズムを採用し、最も関連するデータイベントを特定して、ユーザーの好みや、これまでのシステム使用率を基に、個別のユーザーごとにデータのさらなるランク付けをします。これにより、最も関連し、重要なインサイトのみがユーザーに通知されます。

    シグナルは、タイムラインへの通知や、電子メール、Yellowfin モバイルアプリ経由で通知されます。シグナルが提供されると、Yellowfinは、ユーザーがデータイベントの根本原因を理解するのに役立つ追加情報を提供します。これには、同一、または異なるデータソースから、他の相関性の高いデータイベントの特定も含まれます。

    コラボレーション機能により、シグナルの共有や、これに基づくディスカッション、フォローやデータストーリーへの追加が可能です。シグナルのワークフローは、シグナルにオーナーをアサインしたり、結論に達して、アクションが承認されるまで、ワークフローを介して管理できます。

     

    自動インサイト

    自動インサイト機能は、レポートやダッシュボードで使用することができます。シンプルに右クリックをするだけで、ユーザーは、強力なアルゴリズムを呼び出し、現在閲覧しているデータを自動的に解析して、隠れたパターンや原因を特定できます。例えば、グラフのある期間に急増が見られるとします。自動インサイトを使用することで、この急増を前の期間と比較して解析できます。解析では、これら2つの期間に違いをもたらした主要な原因を特定し、統計的関連性によってランク付されたインサイトとして表示します。各インサイトには、自動的に生成されたビジュアライゼーションと、検出した内容を説明する自然言語が付属します。これらのインサイトは保存し、他のユーザーと共有できます。

    自動インサイトは、簡単な構成ステップにより、ビューレベルで有効にすることができます。

     

    自動ディスカバリー

    Yellowfin レポートビルダーでは、自動ディスカバリーを使用して、自動的にデータを解析することで、重要で関連する相関を特定できます。これは例えば、初めてデータセットを解析するかもしれない、データアナリストの作業を迅速に加速させることができます。

    選択したデータで一連のアルゴリズムを実行することで、インサイトが生成され、自動的に生成されるビジュアライゼーションと自然言語ナラティブのシリーズとして表示されます。アナリストは、最も興味のあるインサイトを選択し、これらを即座にグラフビルダーに追加できます。これらのグラフは共有したり、スケジュールを設定したり、ダッシュボードに組み込むことが可能です。

     

    閾値ベースのアラート

    個別のレポートにスケジュールを設定して実行し、定期的に配信することができます。これらのレポートに対して、いつレポートを送信するか、ルールを定義できます。これにより、特定の数値が事前に定義した閾値を超えたり、下回ったときなど、例外を基にレポートを送信します。ルールは、レポート内の数値の合計値に設定することもできますし、レポート内の任意のロウ(行)が閾値を超過した場合をトリガーにすることもできます。

     

    さらに詳細な情報は、こちらを参照してください。
    自動アナリティクスの項目へ
    アラートベースでレポートにスケジュールを設定するには、ユーザーガイドを参照してください。

     

  • データストーリー&プレゼンテーション

    Yellowfinは、ユーザーにデータを提示し、共有するユニークな方法を提供します。

    Yellowfin ストーリーは、リッチデータコンテンツ(グラフ、レポート)と、非データコンテンツ(テキスト、イメージ、ビデオ)により強化された、長編形式のナラティブの作成を可能にします。データジャーナリズムの領域に触発されることで、ストーリーは、データの完全なるコンテキストの提示を可能にし、格段に関連する情報配信プロセスを提供することで、情報を消費するユーザーにも、同様の理解を保証します。

    ストーリーの作成はシンプルで、ビジネスユーザーを念頭においてデザインされています。これは、共有すべき重要な内容は、通常ビジネスユーザーが持つためです。レポートコンテンツはライブデータ、スナップショット(その時の状態でデータを保存)、またはブックマーク(定義済みフィルターを使用して保存されたレポート)のいずれかの方法で追加できます。完全なデータセキュリティが常に維持されるため、ユーザーはアクセス権を付与されたデータのみを閲覧できます。Tableau、Qlik、PowerBIなど、その他のレポート作成ツールからの組み込み可能なビジュアライゼーションを、ストーリーに含めることもできます。

    ストーリーは、モバイルアプリケーションを使用することで、移動中でも共有や評価、コメントの追加や閲覧ができます。ひとつのストーリー上で複数ユーザーのコラボレーションが可能であり、編集に貢献したすべてのユーザーは、ストーリーのクレジットに表示されます。これにより、ストーリーに透明性や信頼性を追加することができます。

     

    より詳細な情報は、こちらを参照してください
    データストーリー&プレゼンテーション項目へ

     

     

  • モバイル(とコラボレーション)

    Yellowfin モバイルアプリは、移動中でも最新情報を確認できます。

    馴染みのあるソーシャルメディアのように、アプリのエクスペリエンスはフィードに集約されています。フィードには、新しいシグナルや、公開されたストーリーのアラート、ディスカッションスレッド内のメンションや、新しいコンテンツ(レポート、ダッシュボード)の通知を含む、ユーザーに必要なすべての最新情報が提供されます。

    シンプルなセルフオンボーディングプロセスと、携帯端末の生体認証システムにより、簡単で迅速にモバイルアプリを起動し、使用できます。

    モバイルエクスペリエンスは非常にインタラクティブで、組織全体にインサイトを容易に共有できます。リンク、共有、コメント、投稿、接続、他ユーザーのフォローなど、一般的な機能すべてを利用できます。

     

    さらに詳細な情報は、こちらを参照してください
    モバイルアプリの詳細は、こちらを参照してください。

     

     

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