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概要
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A Yellowfin View is a metadata layer that sits between the Source Connection and the Report Builder. It's used to define relationships between tables, identify fields to be accessed by report writers, and define default formatting for these fields. A report writer will use the relationships and fields defined in the view to base their reports on, without having to understand the underlying logic.
See View Creation for more information.
Who is the view Administrator?
Views are created by an administrator. There is no standard profile for a view administrator. Within a company, the person designated as the view administrator may be the database administrator, an applications manager or developer, a project manager, or a business user who has acquired enough technical skills to create views for other users.
A view administrator should have the following skills and level of technical knowledge:
Skill/Knowledge | Description |
|---|---|
Ability to analyse user needs | The view administrator must have the skills to conduct user needs analyses to create categories and fields that are relevant to the user vocabulary, and to develop views that meet the needs of the user community. |
Database knowledge | A View administrator needs to have a good working knowledge of the company’s database management system (DBMS), how the databases are deployed, the logical database structure, and the type of data stored in company databases. |
Structured Query Language (SQL) | A working knowledge of SQL is necessary. |
詳細については、ビュー作成を参照してください。
ビューの管理
ビューは管理者によって作成されます。どんな人がビュー管理者になるかについて基準はありません。たとえば社内のデータベース管理者やアプリケーションマネージャー、あるいはプロジェクトマネージャーなど、あるいは十分な技術力のあるビジネスユーザーが他のユーザーのためにビューを作成することになるでしょう。
ビュー管理者には、以下のような技術的なスキルと知識が必要です：
スキルと知識 | 説明 |
|---|---|
ユーザーのニーズを分析する能力 | ビュー管理者には、ユーザーのニーズを分析して分かりやすいカテゴリーやフィールドを定義し、ユーザーコミュニティの要件を満たすようなビューを作成できる能力が必要です。 |
データベースの知識 | ビュー管理者は会社のデータベース管理システム（DBMS）に関する実用的知識が必要です。データベースの運用状況やその論理的構造、そしてデータベースに収められているデータに関して熟知していなければなりません。 |
SQL（Structured Query Language） | SQLの実用的知識が必要です。 |
ビューの要素
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A view contains the following structures:
The purpose of field categories is to provide logical groupings of fields within a view. The name of a category should intuitive to the business user and provide an indication of the fields that it is likely to contain. | |
A field is a named component that maps to data or a derivation of data in the database. The name of a field should be drawn from the business vocabulary of the targeted user group. |
Field Types
When creating a VIEW, you define and categorise fields. The definition of a field reveals how it can be used in analysis and reports. A field can be defined as a dimension or a metric. Each type of field serves a different purpose:
| Dimension fields retrieve the data that will provide the basis for analysis in a report. Dimensions typically retrieve character-type data (employee names, company names, etc.), or dates (years, quarters, etc.) |
| Metric fields retrieve numeric data that is the result of calculations on data in the database. Metrics tend to be dynamic: the values they return depend on the dimensions they are used with. For example, if you include Person and Age in a query, Age per person is calculated. |
| View Geography Fields are fields linked to a GeoPack. |
| Pre-Defined Filters are fields where a set of conditions have been set up when the view was created. This assists users to limit the data returned in a query to only the expected results. For example if the filter is called ‘United States’ then only data from the united states would be included in the results. |
| Parameters are fields which are used to capture user defined values and pass them into calculated fields or filters. These parameters can assist in conducting what if analysis. |
| View Filter Groups are sets fields to be used as filters, reused multiple times. Filter Groups can contain filter dependency hierarchies, as well as cached values. These only have to be set up once, rather than for each report. |
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フィールドカテゴリーの目的は、ビューに含まれるフィールドを論理的グループに分類することです。カテゴリーの名称はビジネスユーザーにとって直観的で、それに含まれるフィールドが想像できるようなものであるべきです。 | |
フィールドは、データベース内のデータあるいはデータからの派生物を示す構成要素です。フィールド名にはビューを使うユーザーグループの使用するビジネス用語をあてるべきです。 |
フィールドタイプ
ビューを作成するには、フィールドを定義および分類します。この定義はそのフィールドがレポートでどう扱われるかを既定するもので、フィールドは、ディメンション（次元）またはメトリック（数値）のどちらかに定義されます。その用途を以下の表に示します：
| ディメンション（次元）フィールドはレポートにおける分析の基盤となるデータを取得します。一般的に文字データ（社員名、会社名など）、あるいは期間（年、四半期など）です。 |
| メトリック（数値）フィールドはデータベースのデータの計算結果である数値データです。メトリック（数値）データは変動し、その値は、共に使われるディメンション（次元）に依存します。たとえばクエリーに人物と年齢を指定すれば、年齢は人物ごとに計算されます。 |
| ビューの地理フィールドは、ジオパックにリンクされているフィールドです。 |
| 定義済みフィルターはビューの作成時に設定された条件セットです。これはユーザーがクエリーの結果を絞り込むのに役立ちます。たとえば「United States」というフィルターを使うと、アメリカ合衆国からのデータのみがクエリーの結果として返されるといった具合です。 |
| パラメーターは、ユーザー定義の値を取り込むために使用されるフィールドで、計算フィールドまたはフィルターに渡されます。このパラメーターは、What-If分析（仮説分析）を実行する際に役立ちます。 |
| ビューフィルターグループは、フィルターとして使用するフィールドのセットであり、複数回再利用されます。フィルターグループには、フィルター従属関係階層、およびキャッシュされる値を含めることができます。これらのグループの設定は1回だけで済み、レポートごとに設定する必要がなくなります。 |
ビューの使用
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Views are used by Yellowfin report writers. The view meta-data is stored within the Centralised Yellowfin repository. An end user connects to a view via a web browser when running a report.
By using a view, the end user automatically has access to data within your source system. Access to data is restricted by the fields that are available in the view. These fields have been created by the administrator based on the report users needs.
Assisting Data Analysis
A view can represent the data needs of any specific application, system, or group of users. For example, a view can contain fields that represent the data needs of the Marketing or Accounting departments in a company.
A view can also represent the data needs of a section within a department or any set of organized procedures such as a payroll or inventory system.
Who uses views?
Yellowfin report writers use views for reporting and analysis. The view should provide them with categories and fields relevant to their business domain.
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ビューを使うことで、エンドユーザーは自動的にソースシステムのデータにアクセスします。データへのアクセスは、ビューで利用可能なフィールドにより制限されます。管理者はレポート使用者の必要に合わせてこれらのフィールドの定義を行います。
データ分析の補助
ビューは必要に応じてどんなアプリケーション、システム、ユーザーグループに対してもデータを提供できます。たとえば、会社においてマーケティング担当部署や会計部署が必要とするフィールドを含めることができます。
ビューはまた、部署内にあるセクションや、給与支払いや在庫管理のシステムといった組織化された処理のニーズにも応えられます。
ビューの利用者
レポート作成者は、レポートや分析のためにビューを使います。ビューは、作成者が必要とするカテゴリーとフィールドを提供しなければなりません。
ビューの設計
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- ビジネス上の要件を分析し、それに応えられるビューを計画する
- ビューを構築する
- フィールドを定義し、計算フィールドを作成する
- ビューをユーザーに公開する
各実装フェーズは、最初の計画フェーズを完了していることが前提となります。
- ビューを設計する
ユーザー要件の分析とデザインは、最も重要なステージです。ビューで使用するフィールド名にユーザーが使うビジネス言語を使い、データアクセスに関して彼らのニーズを満たすためには、この段階でユーザーにかなり関与してもらわなければなりません。
このステージがきちんと実行できれば、実装は非常に速くまた簡単に行えます。それには以下の点に注意すべきです：- データを分析し、ユーザーのレポートに対する要求を完全に理解しなければなりません。利用可能なカラムから機械的にフィールドを作成するのではなく、ユーザーのニーズを分析した結果としてそのカラムが必要であることを確認してください。
- ソースシステムの持つデータとユーザーが要求するフィールドを作成するために必要なビジネスルールを理解してください。
- ビューを構築する
ビューの背後にあるデータベース構造に対して、テーブル間の結合定義を行います。データベース内のテーブルとカラムを選択し、リンクされるべきものを結び付けてください。 - フィールドを定義する
ソースシステムのテーブルからカラムを選び、それらをカテゴリーに分類します。これらのフィールドは、ユーザーのレポートに対するニーズの分析から特定されたものであるはずです。またレポートの有用性を拡張し、クエリー実行のパフォーマンスを向上させるために、必要に応じて計算フィールドやフィルターを追加することもできます。
定義が済んだらビューに対してテストを行います。ビューを使用して実際にレポートを作成するテストも行わなければなりません。 - ビューを公開する
まずは少数のユーザーに対して試験的にビューを公開します。徐々にビューにアクセスするユーザーの数を増やして修正を繰り返し、実際の業務に供します。
以下の表は、一般的なビュー開発の主な段階を示したものです：
開発フェーズ | 説明 |
|---|---|
準備 | ビューを作成するデータソースの内容を精査して、その構造に精通してください。 |
分析 | ユーザーがどんな情報を必要とするかを把握してください。要求される標準的なレポートはどんなものであるかを把握してください。 |
実装 | データベース上で、あるいはYellowfinのビュービルダーを使ってビューを構築します。 |
テスト | できれば、ビューからどのような情報が得られるかについて若干の知識を有するパワーユーザーの小さなグループを編成してください。 |
運用 | ビューをテスト環境から本番環境に移してください。 |
改善 | データソースやユーザーニーズの変化や拡大に応じて、ビューの更新やメンテナンスを行います。 |
注意：ビューのデザインは、常にデータベースの構造ではなく、ユーザーの要求に沿って行われなければなりません。
The view design methodology consists of four stages:
- Analysis of business problem and planning the view solution
- Building the view
- Defining fields and Creating Calculated Fields
- Publishing the view to users
Each implementation phase is based on an assumption that you have completed an initial planning phase.
- Plan the view
The analysis of user requirements and design are the most important stages in the process. Users must be heavily involved in the development process if the view is going to fulfil their needs both with the business language used to name fields and the data that can be accessed.
Implementation will be very quick and easy if this stage is carried out properly. You should note the following points:- You must fully understand the data analysis and reporting needs of the target audience for the view. Do not create fields by looking at the columns available in the database, but identify columns that are required as a result your user needs analysis.
- Understand the source system data and business rules required for generating the required fields for users.
- Building the view
You create an entity relationship diagram for the underlying database structure of your view. This includes the selecting the appropriate tables and columns of the source database and the joins by which they are linked. - Defining Fields
Select columns form your source system tables and organise these fields into categories. These are fields that you have identified from an analysis of user reporting needs. You can create additional calculated fields and filters to enhance user reporting capabilities and optimise query performance.
Test the integrity of your view structure. You should also perform tests using the report writer on the view. - Publish the View
You can publish your view to users for testing, and eventually for production use, by expanding the number of users that have access to the view.
The table below outlines the major phases in a typical view development cycle:
Development phase | Description |
|---|---|
Prepare | Identify the target data source and become familiar with its structure. |
Analyse | Identify what information the users need. Identify what standard reports they require. |
Implement | Build the view either on the database or through the Yellowfin view builder. |
Test | Form a small group of users, preferably power users who have some knowledge of what information they expect to get from the view. |
Deploy | Migrate the view from your Test to Production environments. |
Evolve | Update and maintain the view as the data sources and user requirements change and grow. |
Note: View design should always be driven primarily by user requirements and NOT the data source structure.
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