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。

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。

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。

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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。

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。

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ユーザーガイドで、さらなる詳細をご確認いただけます。

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。

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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。

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。
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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。

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。

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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

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。

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。

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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。