NoSQL DBのデータも利用できる!―FineReportをMongoDBに接続する方法

以下はFineReportブログに掲載された記事です。

 

  • 1. MongoDBをインストールする
  • 2.FineReportをMongoDBに接続する

 

MongoDBは、オープンソースのドキュメントデータベースです。ドキュメントDBはNoSQLデータベースの一種で、JSONスキーマ定義なしで格納することができます。DBランキングサイトDB-Engines では、OracleMySQLSQL Serverなどの関係型データベースに続き、第5位になっており、最有力のNoSQLといえます(2019年4月現在)

 

MongoDB

 

FineReportはV8.0以降、MongoDBに接続するプラグインを提供するので、ユーザがFineReportでMongoDBのデータを帳票作成と可視化に利用できるようになります。

以下はMongoDBのインストールそしてFineReportでの接続方法を説明していきます。

 

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5つのステップでExcelより便利な帳票を作成!

 

 

エンタープライズ用の帳票を開発するには、なぜSQL帳票ツールが必要なのか

 

 すべての企業に帳票を作成する必要があって、中小企業ならまだExcelで済ませますが、大手企業の場合、ERPCRMなどのシステムから取り出した大量データを帳票にして、経営層に報告するので、帳票ツールを利用しなければいけません。

 

 それに、データの価値がますます重視されるにつれて、ニーズも多様化しているので、問題を発見するには帳票とレポートを通す必要とされます。さらに、帳票製品は人件費を下げて、開発の効率を向上させることができます。データポータルがあれば、データをオープンに利用可能になります。

 

なぜExcel VBAを利用したり自分で開発したりしないのか

 

 私から見れば、VBAがごく少数のニーズしか満足できません。一方、データベースに基づくアプリケーションシステムの開発にはたくさんのjspaspphpコードを書く必要があります。

 

 データの表示、絞り込みと入力を実現できるWebページのコードを書くのは、開発の効率が低いだけでなく、プロジェクト引き渡し後のメンテナンスの負荷も重くて、コードの修正に手間がかかります。

 

FineReportなどの帳票作成ツールのメリット

 

 帳票ツールを利用すれば、データの表示、絞り込みと入力を実現するWebページの作成時コードを書く必要がありません。FineReportのデザイナを介して、ドラッグアンドドロップ操作だけで絞り込む機能を備えるWeb帳票、データ入力フォームおよび可視化レポートを作成し、FineReportサーバの指定したディレクトリに保存できます。

 

 ユーザがテンプレートにアクセスする時、FineReportサーバが自動的にそのテンプレートをWebページに解析し、ブラウザで直接表示します。

 

FineReportの特徴

 

Excelライクのデザイナ、コーディングが不要で、簡単に帳票設計
②無限の行と列の展開、クロスシートの計算にExcelの数式と完全に互換性がある
③既存のExcelシートのフォームとデータをインポートし、デザインがそのまま利用可能
④データ入力と帳票出力の両方に対応

 

5つのステップでExcelより便利な帳票を作成!

 下図は簡単な絞り込む機能とグラフを含める帳票です。地域別の販売状況を検索できるだけではなく、グラフとテーブルのデータもに従って変化します。

 

 以下はFineReportによるこの帳票の作成方法を解説します。

 

 

ステップ1: FineReportインストールと起動

 FineReportの公式サイトからインストールファイルをダウンロードし、無料でアクティベーションコードを取得し、Finereportをアクティベーションします。(個人用の場合無料、最大2ユーザ同時利用)

 

 インストールが簡単で、完了後下図の画面が表示されます。

 

帳票開発

 

 

ステップ2: テンプレートとデータセットの新規

 Excelでsheetを新規作成するように、テンプレートを追加します。

 

帳票開発

 

 データセットは、FineReport専有のデータ接続を通じてデータベースから取り出したデータです。データセットは二次元のデータ表で、データセット中のフィールドとデータを直接に見られます。

 

 左下にテンプレートデータセットパネルがあって、このテンプレートに使用できるすべてのテンプレートデータセットが表示されます。

 

帳票開発

  

 データソースが一般的にデータベースです。ここはFineReportビルトインのデータベース「FRDemoJP」を利用するので、データベースクエリ「ds1」を追加します。

 

帳票開発

 

 SQLSELECT * FROM 販売量 WHERE 地域 = ‘${地域}と入力します。これはパラメータを含むSQL文で、パラメート名は「地域」です。

 

帳票開発

 

 下のパラメータリストの更新ボタンをクリックすると、データセットパラメータを取得できます。それからSQL入力欄上の一番左のプレビューボタンをクリックします。

 

帳票開発

 

「OK」ボタンをクリックすると、「関東」地域のデータが表示されます。

 

帳票開発

 

 

ステップ3: 帳票の設計

 作成したテンプレートの効果は下図のようになります。

 

帳票開発

 

タイトル:A1~D2セルを結合し、「販売実績分析」と入力します。

 

フレーム:まずA3~D5のエリアを選択し、ツールバーの枠線ボタンをクリックします。内部と外部の枠をつけます。

 

斜線:A3とB3セルを結合し、A3セルをクリックしてツールバーの斜線を選択すると、斜線編集のダイアロが表示されます。入力欄に斜線に入れたい内容「製品 |販売員|地域」を入力します。スペースを入力することで、文字の位置を調整できます。

 

帳票開発

 

 データ列をセルにドラッグし、セルの属性を設定します。下図のように位置と方法を設定します。

 

帳票開発

 

 

ステップ4: パラメータパネル(絞り込み機能実装)

 絞り込み機能を実装するには、パラメータの使用が必要です。

 

帳票開発

 

 パラメータパネルのペンボタンをクリックし、パラメータを編集します。

 

 定義されたすべてのパラメータは、パラメータ設定画面の上に表示されます。「すべて追加」をクリックすると、既定の設定によってパラメータパネルになります。必要に応じてパラメータパネルを調整することができます。

 

帳票開発

  

 パラメータ「地域」のウィジェットをプルダウンボックスに設定します。

 

帳票開発

 

  プルダウンボックスを選択し、右上の属性表にプルダウンボックスの「データ辞書」を設定します。「データベース表」⇒「FRDemoJP」⇒「販売量」を選択し、実際値と表示値を「列名」の「「地域」フィールドと設定します。

 

帳票開発

 

 

ステップ5:グラフの設計

 A7~D18セルを結合し、ツールバーのグラフをクリックすると、グラフタイプのダイアログが表示されます。ここでは、「縦棒グラフ(新機能)」⇒ 「縦棒グラフ」を選択し、「OK」をクリックします。

 

 

 A7セルを選択し、右上の「セル要素-データ」を選択します。グラフデータソースはセルデータを使用します。

 

 分類名に数式「=B4」を入力します。「系列名」と「系列値」に「=C3」、「=C4」を入力します。

 

帳票開発

 

 A7セルを選択し、右上の「セル属性—展開」で下左と上の親セルを「なし」と設定します。

 

帳票開発

 

 「改ページプレビュー」を直接クリックすると、ブラウザで効果を見ることができます。ここまで、帳票の作成が完了です。

 

帳票開発

 

 

最後に

 一つの実例だけではFineReportのすべての機能を説明しきれません。スキルをマスターすれば、FineReportで驚かせた効果を実現できますよ。デモサイトに示すように、FineReportはデータの価値を掘り出して、販売、生産、財務、物流、IoTなどのさまざまな業務シーンに運用されています。

 

帳票開発

 

 

 興味があれば、デモを体験するか、FineReportを試してみましょう。(ダウンロードはこちらへ
 また、フリー利用のヘルプドキュメントチュートリアルビデオとも公式サイトにあるから、いつでも安心して勉強できますよ。


01 FineReportのインストール

簡単最速!North Star Metricsを中心に可視化ダッシュボードの作り方

 下の二つの可視化ダッシュボードについて、みなさんどう思いますか?一目で見ると、チャートと指標が多すぎて、指標の間にも関連がなさそうです。データの変化がリアルタイムに見えますが、ほしいデータの結果がどこかと、何を中心にデータを分析すべきかはわかりません。原因として、ダッシュボードにNorth Star Metrics(道しるべの指標)がないからです。

 

 オシャレなダッシュボードを上司などに呈すると、いい仕事をしてたって褒められるかもしれません。とはいえ、上司(経営層、業務担当者、管理職層などいろいろ)にとって、一目瞭然の指標から業務本質を見抜き、意思決定を助けるダッシュボードは一番有用なのではありませんか?

 では、どのような指標はダッシュボードに必要ですか?

 

 

ダッシュボード①

 

 

ダッシュボード②

 

1. いい指標についての考え

 

 「Lean Analytics. Use Data to Build a Better Startup Faster」という本にいい指標の評価方法が述べられます。

1)比較可能性(英語Comparability)。各時間範囲の指標(ユーザグループ、競合製品の売上など)を比べることで、商品の動きを見通せること。

 

2) わかりやすい。チームあるいは会社のすべての人がその指標を覚えられること。例えば、増加率、利益率、支払率など。

 

3)指標が比率で表示。比率は行動を導く指標だといえます。例えば、毎月のユーザ増加率によってユーザの状況を判断できます。ユーザ増加率の急増から重要な活動が行われたことがうかがえます。

 

2. 正しい指標を見つける

 

1)定量的指標と定性的指標

 定性的指標より定量的指標を優先するのは一般的です。定量的指標は店舗の売上、年間契約率など数字で表示する指標です。定性的指標は過去経験に基づき、数値化が難しい指標(ポジション、顧客満足度)です。

 

2)経営目標に直結した指標と経営目標からかけ離れた指標

 指標は部署と会社の目標に関するものでなければなりません。さもなければ、行動の道しるべになれないし、部署と会社の成長に何の役にも立ちません。

 

3)現状指標と予測指標

 現状指標は現状を把握するための指標であるのに対して、予測指標は未来に何が起こるか予測する指標のこと。現状指標と予測指標が会社の運営状況によって設定されます。

 

4)相関関係指標と因果関係指標

 相関関係と因果関係は統計学の二つの分析手法です。相関関係とは「一方の変数の増減にあわせて、もう一方の変数も増減する」関係のこと。こういう関係がある指標を一つのグラフ(例:折れ線グラフ+棒グラフ)に表示できます。一方、因果関係とは「Aが原因となってBという結果が起きる」関係のこと。こういう関係がある指標を一つのグループに表示したほうがいいです。

 

3. North Star Metrics(道しるべの指標)を中心にダッシュボードを作成

 以下はある不動産会社の販売状況を例として道しるべの指標を中心にダッシュボードを作成します。複数のデータソースを統合し、データをリアルタイムにリフレッシュすることを実現したいので、BI可視化ツールFineReportを利用します。

ステップ1:道しるべの指標を決める

  経営層の意思決定を助けるダッシュボードには「XXX不動産会社販売状況」のような明確なテーマがあります。このようなダッシュボードの指標を指標を立てる際に、North Star Metricsを分解してみましょう。

 

 「North Star Metrics」(道しるべの指標)を決めると、それはダッシュボードの中心になって、北極星のように方向を導きます。このダッシュボードの道しるべの指標は同不動産会社の営業部が一番関心を寄せるもの——2018年売上高です。

 

ステップ2:道しるべの指標を分解する

 

 経営層に道しるべの指標の深層を理解できるように、その指標の値を分解する必要があります。

 

1)時間
 複合グラフ(折れ線と棒グラフ)で月ごとの売上高の推移を表示します。

 

2)場所
 同会社のプロジェクトが全国に分布しているので、地図マップで地方ごとの売上高を表示する必要があります。

 

 

3)割合

 経営層に指標の達成度合いがわかるように、ここはメーターで目標達成率を表示しています。場合によっは進捗率なども使います。

 

4)部署、支社、プロジェクト別

 一般的に、会社が複数の部署、支社あるいはプロジェクトを含め、これらの指標が全体的な指標を組み立てるでしょう。ここはプロジェクトと支社によって売上高を降順で並べ替えることで、ランキング上位のプロジェクトと支社を見ることができます。

 

 

5)直結した指標

 売上高=総契約金額、実際の売上高=総支払い金額。

 ここは折れ線グラフで売上高に直結した指標の契約金額と支払い金額を表示しています。

 

まとめ

 簡単にいうと、North Star Metricsを中心にダッシュボードの作成は、「道しるべの指標の設定→相関関係と因果関係による指標の分解」二つのステップに分かれます。ピラミッド原則に似っているのではないでしょうか?どんなダッシュボードでもこのような原則に従って素早く設計できるはずだと考えられます。

 

 最後に、ここで利用したFineReportにご興味のある方は公式サイトでダウンロードできます!

http://www.finereport.com/jp/products/trial/

【BIツール比較】FineReportとTableauって本当に似っている?

 このころ、よくFineReportとTableauはどこが違いますかって聞かれていますが、今日は簡単に二つの製品を比べて説明します。

 FineReportとTableau、二つともデータ分析ツールですが、利用シーンとユーザーが違います。TableauはOLAP製品である一方、FineReportはOLTP製品です。

 簡単にいうと、データの分析が食事と似っており、Tableauはバイキングで、FineReportは定食です。

 

 

BIツール

 

 

 IT部門がチェフで、食べ物がデータ分析の結果で、業務部門、管理者や上司などがお客様で、つまりデータ分析結果の利用者です。

 バイキングのメリットはシェフがまず食材を取り扱って、お客様がいつでもどこでも好きな食べ物を組み合わせられることですが、おいしいかどうかはお客様の選択次第です。 したがって、企業にプロのデータアナリストまたは、ピボットテーブルなどが必要な管理者と業務スタッフがいる場合、Tableauのようなセルフサービス型のBIツールはとてもそのような企業に向いています。

 バイキングに反して、用意してある定食のほうが時間を節約し、お客様がどのような味を好むかを事前にチェフと言っておけば済みます。しかし、チェフがお客様の好みに合わせて満足していただける料理を出せないこともあるので、正しく自分の好みをチェフに伝えるのは大事です。

 以上の説明でみんなに理解していただけるだろうと思います。つまり、Tableauはデータ分析に熟すデータアナリスト向けのBIツールであるのに対し、FineReportはIT部門主導のBIツールで、IT部門によって分析される結果を業務部門と管理者に提供するのです。以下で詳しく説明していきます。

1.データ統合

 TableauとFineReportの両方とも、SQLservermysqloracledb2などのデータベース、そしてExcel、txt、xmlなどのファイルデータソースを含む多種類のデータベースのデータを統合するデータ処理ソフトウェアです。とはいえ、統合の方式が違います。

 Tableauでは、主にテーブルを関連する形で異なるデータソースを統合します。

 FineReportでは、柔軟なSQL文とダイナミックパラメータを通じて、マルチデータソースを一つのテンプレートに繋げます。

BIツール

     From  FineReport 

 

2.テーブルの表現形式

 フロントエンドの分析ツールとしてのTableauは、アプリケーションフレームワークに限られるので、リスト、クロスタビュレーション、ピボットテーブルの3種類しか提供しません。でも、 企業が実際に応用する時、複雑なグラフ別テーブルとクロスタビュレーションも必要です。この場合、Tableauでは満たせません。

 帳票作成·BIツールとしてのFineReportは、さまざまなExcelテーブルスタイルを柔軟に設定できるExcelライクの操作画面なので、複雑な帳票とレポートの処理に適しています。

 

BIツール

    From  FineReport 

 

3.グラフのタイプ

 グラフ上で、FineReportとTableauはそれぞれのメリットがあります。

 Tableauの豊富なビジュアルチャートは、一般ユーザーのUIおよびUX設計に近くて、ドラッグ&ドロップによって作成できます。

 FineReportは同じく豊な可視化グラフがあります。APIインターフェイスと条件属性設定の二つの方式によって、チャートのスタイルをカスタマイズできます。

(下図はFineReportデモサイトより)

 

BIツール

 

 

4.ダッシュボード

 気軽にダッシュボード帳票を作成できるのはTableauの利点ですが、テーブルと同様に複雑なカスタムスタイルと形式を実現できないのは問題です。

 FineReportは個性的なダッシュボードの開発が得意で、スタイルをカスタマイズできます。

 (下図はFineReportデモサイトより)

BIツール

 

 

5.統計モデル

 フロントエンドのデータ分析ソフトウェアとして、統計と分析はTableauの強みです。 Tableauは非常に豊富なモデルをサポートます。比較的に専門な財務統計機能を提供する上で、R言語もサポートします。

 FineReportは統計モデルという点で弱くて、SQL、STORE PROCEDURE、JAVAおよびExcel関数と組み合わせる必要があります。

6.データ入力

 日常の経営では、データの統計と表示に加えて、企業はしばしばデータの追加、変更、削除などをして、データをデータベースに入力することがあります。また、企業によっては、Excelのデータをデータベースにインポートすることもあります。例えば、倉庫の品目をスキャンしたり、毎日店舗の運営状況を入力したり、顧客情報をリアルタイムに入力したりするさまざまな応用シーンです。

 ユーザーはTableauで統計と分析のためにデータソースからデータを取り出せますが、データの追加や削除などデータベースへのデータ入力を実現できません。

 FineReportの強みはデータ入力です。ユーザーはWebページとアプリで関連型データベース(MySQLOracleSQL Server)にデータを入力できます。 また、データの検証、保存、送信、承認、却下などの完全な流れも提供されます。 Excelの一括インポートもサポートし、大量のExcelデータをデータベースに取り込むことができます。

BIツール

 

7.データ管理ポータル

 Tableauの企業データプラットフォームは、タスクスケジューラー、レポートのオンライン分析、ダッシュボード、権限制御などの基本機能を備えており、データアナリストに適しています。

 FineReportの管理ポータルは、タスクスケジューラー、オンラインレポート分析、ダッシュボード、権限管理、Active Directory統合、各種レポートの印刷などをサポートしており、機能がより豊富です。 これは、簡単なテーブルから複雑な意思決定ダッシュボードまで、会社部門のあらゆるレベルの応用シーンに満たします。

(下図はFineReportポータル)

BIツール

 

 

8.多次元分析

 Tableauは柔軟なOLAP分析機能を持っており、多次元分析の操作が便利です。

 FineReportも多次元分析をサポートしますが、Tableauほど柔軟ではありません。多次元分析する際、階層ごとに帳票とレポートを作成する必要があります。

9.印刷

 Tableauでは、desktopのみが印刷をサポートし、そして印刷についての設定が少ないです。serverは、ブラウザ側でデータを表示するときに直接の印刷をサポートしていません。さらに、 レポートを改ページ表示できないため、印刷の際にページ番号を追加できません。

 FineReportは強力な印刷機能を持ち、PDF印刷、applet印刷、flash印刷のみならず、ブラウザ側で直接の印刷をサポートしてます。印刷の際に、オフセット、ページ番号、背景、用紙の向きなどを設定できます。請求書、領収書、見積書などの印刷が必要な企業にとって、FineReportの印刷機能は手間を省きます。

10.権限管理

 企業によって権限管理のニーズが違います。

 Tableauでは、ワークブックの権限をviewによって割り当てます。

 FineReportでは、ユーザの役職や役割により、権限を付与し、セルまで管理できる上、同じ帳票を閲覧するとき、異なるユーザに対し、見るデータの制限も可能です。さらに便利なシングルサインオンもサポートします。

11.モバイル端末

 Tableauのモバイル端末はデータの分析と表示に重きを置きます。

 FineReportのモバイル端末によって、管理ポータルのすべての帳票とレポートを表示する上に、データ入力、バーコードリーダー、画面ハードコピー転送と撮影アップロードことも実現できます。

 

BIツール

 From FineReport

12.業務システム連携

 TableauはTableau Serverで生成したJavascriptコードを介して、完成したテンプレートをほかのWebアプリケーションにインテグレーションします。

 FineReportはjavajavascriptAPIインターフェースがあって、ERP/OA/MESなどのシステムあるいはアプリに連携できます。そして、企業のニーズに応えてカスタマイズ開発できます。

 

BIツール

 最後に、トライアルに関しては、Tableauは個人用14日の体験版があります。
 FineReportの体験版は期限切れなし、無料で全機能を提供しています。ただ、最大2ユーザが使用できます。

 PS:うちの製品FineReportのダウンロード大歓迎!

まとめ

 TableauとFineReportはそれぞれの利点と欠点があります。どちらを選択するかは企業の実際状況によって決められます。スタッフのデータ分析能力、企業の計画そして現在システムとの統合などは考えるべき要素と思います。

データアナリストに必要なPCスキル

 

基礎編

  • Excelを使いこなす

 Excelは簡単に見えるものではありません。Excelで2次元テーブル、複雑な埋め込み型テーブルだけではなく、折れ線グラフ、縦棒グラフ、棒グラフ、面グラフ、円グラフ、レーダーチャート、コンボチャート、散布図などを作成し、 ピボットテーブル(BIに似ている多次元分析モデルCube)やVlookupなどの複雑な関数を含む高度な機能も実現できます。100万回以内のデータの処理も問題なく済ませます。そして、多くの高度なツールには、AI Machine Learning開発ツールなどのExcelプラグインもあります。

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 データアナリストですが、できるだけITエンジニアとITツール(BIの多次元分析モデルなどでほしいデータを取得できないこともあります)に依存し、データを取得しないほうがよいです。複雑のSQLステートメンにjoin, group by, order by, distinct, sum, count, average,さまざまな統計関数が含められます。

 例えば、CognosやFinreportなどで、それは企業の使用するツールに決められます。FineReportがあらゆるデータベースに接続できるほど強大なデータ接続機能を持っています。コーディングが不要なExcelライクの画面で、数式もExcelと同じです。Excelを習熟すれば、FineReportでデータ可視化をやってみましょう。

  分析レポートに以下のようなグラフがあると、目上の注目を集め、一目で理解させ、業務の本質を把握させられます。 その上、専門アナリストにとって、多次元分析モデルCubeで帳票を簡単にカスタマイズでき、効率を大幅に向上させることができます。

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 FineReport無料ダウンロード


要約:

 以上のスキルの80%をマスタリングすると、合格するアナリストになれるといえます。 この段階のデータアナリストは、ツールを使用しデータを処理できる上に、業務シーンによって基本的な問題を分析し解決する方法を知る必要があります。 データアナリストにとって最も重要な点は、業務知識を身につけるすることです。業務を理解ことで、分析のロジックは明確になり、無駄なトライルも排除します。 時間が長ければ長りほど、知っている業務のデータを比較すれば、すぐ問題がどこに起こるかわかるようになります。
 その後、もっと技術を深く研究すると、データサイエンティストの方向へ発展することまでできます。

 

上級編

 純粋な機械学習アルゴリズムの予測と実現を強調しますが、統計は常に「解釈の可能性」を強調しています。 たとえば、今日のinstagramの株価が20%上昇している場合、株価を予測するモデルをfacebookに使用し、上司に報告します。 統計学はこのような役割を果たしています。

  1. データマイニングに関連する統計方法(多次元ロジスティック回帰分析、非線形回帰分析、判別分析など)
  2. 定量的分析手法(時系列解析、確率モデル、最適化)
  3. 意思決定分析(多目的意思決定分析、意思決定ツリー、影響図、感度分析)
  4. 競争優位性を立てる分析(プロジェクトや成功事例を通し、基本的な分析コンセプトを学ぶ)
  5. データベースエントリ(データモデル、データベース設計)
  6. 予測分析(時系列分析、主成分分析、ノンパラメトリック回帰、統計的プロセス制御)
  7. データ管理(ETL(抽出、変換、ロード)、データガバナンス、管理責任、メタデータ
  8. 最適化と経験則(整数計画、非線形計画法、局所探索、スーパーインスピレーション(シミュレーテッドアニーリング、遺伝的アルゴリズム))
  9. ビッグデータ分析(非構造化データコンセプトの学習、MapReduce技術、ビッグデータ分析手法)
  10. データマイニングクラスタリング(k-平均法、セグメンテーション法)、関連ルール、因子分析、生存時間分析)

 その他、以下から任意な二つ選んでください。

  1. 確率モデル(ソーシャルネットワーク、テキスト分析、Web分析、財務分析、サービス業界の分析、エネルギー、ヘルスケア、サプライチェーン管理、統合マーケティングコミュニケーション)
  2. リスク分析と運用分析のコンピュータシミュレーション
  3. ソフトウェアレベルの分析(組織レベルの分析課題、ITおよびビジネスユーザー、変更管理、データ課題、結果のプレゼンテーションおよびコミュニケーション)

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 伝統的なBI分析は、過去に何が起こったのか、現在何が起こっているのか答えられますが、将来についての問題はアルゴリズムに依存する必要があります。市場のセルフサービスBIツールに一部の分析モデルが組み込まれているとしても、全面的な深層分析にはPython / Rのようなデータマイニングツールが必要です。さらに、従来のツールによる手作業の分析では、ビッグデータ間の隠れた関係を掘り出すことはできません。この時、アルゴリズムに任せると、驚く結果が出るに決まっています。

 その中で、統計分析向けのオープンソースプログラミング言語および運行環境「R」が注目されています。 Rの強みは、豊富な統計分析ライブラリを含めるだけでなく、結果を可視化し、簡単なコマンドを実行することで高品質なグラフ生成機能も備えています。そのうえ、標準状態でサポートされていない関数やデータセットを使用できるためのCRAN(Comprehensive R Archive Network)というパッケージ展開メカニズムを備えています。 R言語は強大な機能を持っていますが、しかし学ぶのは挑戦的で、pythonからスタートするとお勧めします。

 

 

データ分析ツール

 

 最後に、なんといっても、業務分析とデータ分析の価値はビジネス価値にあり、データ人材の最終的に企業運営の方向と戦略スタッフに成長するわけです。たとえば、データストラテジストはIT知識と経験を使用しビジネス上の意思決定を行うことができ、データサイエンティストは専門知識とIT技術を結びつけ、複雑なモデルやアルゴリズムを開発でき、分析コンサルタントは実用的な業務知識と分析経験を結合し、次の業界ヒットに集中できます。

 

 まとめ

 要するに、コミュニケーション能力、マネジメントスキルそしてビジネスの考えが必要とされます。特定のポジションに限定されるものではなく、より高いポジションから考え、会社のために利益を求めるべきです。その同時に、どうすれば「データ分析」で価値を発揮し、企業運営を推進するかを考えるのも大事です。

 

 

 

オシャレなBIダッシュボードってどうな感じ?

 多くのお客様からオシャレで見やすいBIダッシュボードを求める声が強まりそうです。FineReportが大量の調査を行った結果、以下の結論を出します。

  1. データ可視化のBIダッシュボードに関心を寄せるユーザーの年齢層にバランスがとれており、20~40歳の間に分布しています。 ゆえに、BIダッシュボードをデザインする時、一つのスタイルに偏らないほうがいいと考えられます。
  2. 「オシャレ&クール」と「シンプル&直感」についての嗜好調査によりますと、両方も選択したユーザーはほぼ60%に達多ました。つまり、ほとんどのユーザーが二つのスタイルの間に揺れているのです。
  3. 「オシャレ&クール」では、大部分のユーザーは「青緑系、動的エフェクト、フレキシブル、変化が多い」という特徴を選択する傾向にあります。可視化ダッシュボードの作成において、配色と動的エフェクトは一番重要な要素だと言えます。

 以上に基づいて、帳票作成とBIツールのFineReport 10.0で斬新なビジュアライゼーションエフェクトが導入されます。合わせて大型スクリーンの3Dエフェクト10種類、動的ローディングアニメーション15種類あります。オシャレな効果をもたらすうえで、データを見やすく反映させることもできます。

 臨場感のあるBIダッシュボードの体験に合わせて、新しい可視化グラフはデフォルトで暗い背景と蛍光色の配色が用いられます。また、「カルーセル」と「リフレッシュ」の2つのアニメーションの表現形式が提供されるので、ユーザーが業務シーンに応じて選択できます。より素敵な体験を確保すために、帆軟のチームはwebglなどの技術に従ってつねにアニメーションを調整して最適化していきます。

3Dエフェクトコンポーネント

 新しく設計されたカルーセルgisポイントマップは、ユーザーの事前に入力したデータに基づいて、各ポイントの関連情報を順番に再生します。

 

データ可視化ツール

 

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From FineReport

 シンプルな形でデータを表示するには、新しく追加されたインジケータカードで、カルーセルパーティクルカウンターなどのさまざまななエフェクトが導入されます。

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From FineReport

 

ほかにいろいろなエフェクトがあります。ここで一一挙げません。

ローディングアニメーション

 

 オシャレなBIダッシュボードのデザインには、可視化グラフに加えて、動的エフェクトも重要です。 FineReport10.0では、ダッシュボードの各コンポーネントの動的効果が改善され、15種類のローディングエフェクトが追加されました。

 

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From FineReport

 

 さらに、コンポーネントによるローディングエフェクトはモニタリングリフレッシュ機能と組み合わせることができます。 

初期化 ->  ローディングエフェクト-> データがタイムアウトかどうかを判断する->  消えるエフェクト-> エフェクト終了->  新しいデータを取得する

 

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From FineReport

 

 オシャレで見やすいBIダッシュボードはこんな感じです!いかかでしょうか? 

 

 FineReport10.0日本語バージョンは間もなく発売します!ご期待ください!

 無料ダウンロード:http://www.finereport.com/jp/products/trial/