EspressReport Enterprise Server (ERES)でのシステムを利用開始から最終的なアウトプットまでの作業プロセス

EspressReport Enterprise Server (ERES)」でのユーザがシステムを利用開始(データ接続)してから最終的なアウトプット(レポートの公開・配信)を得るまでの作業プロセスを可視化します。

ERESの最大の特徴である「プログラミング不要(ノンコーディング)」と「一元管理」を軸に、以下のような4つのフェーズで進行します。

📊 EspressReport ES(ERES) 利用スタートからアウトプットまで遷移図

各フェーズにおける具体的な作業内容と使用する機能は以下の通りです。

【フェーズ1】 データ接続・準備 (Data Connection)

まずは、企業内に散在する様々なデータソースをERESに連携し、レポート作成の基盤を作ります。

  • データソースの接続:
    • JDBCを用いたリレーショナルデータベースへの接続や、XML、SOAP、Salesforce、Javaオブジェクトなど多彩なデータソースをシステムに登録します。
  • クエリの作成とデータビュー定義:
    • SQLを書ける開発者は、完全なSQL制御でデータを抽出します。
    • データビュー機能: SQLを知らない一般ユーザ向けに、データベース構造を意識せずにデータを抽出できる仮想ビュー(データビュー)を管理者が事前に準備します。

【フェーズ2】 デザイン・構築 (Design & Build)

準備されたデータをもとに、用途に応じた視覚的なコンテンツを作成します。基本的にすべてドラッグ&ドロップなどのUI操作(ノンコーディング)で行います。

  • 定型レポート・チャートの作成:
    • Report Designer: 5つの基本レイアウト(シンプルカラム、クロスタブなど)からウィザード形式で帳票やレポートを作成します。
    • Chart Designer: 30種類以上の2D/3Dチャートを作成します。
  • マップ・ダッシュボードの構築:
    • Map Designer: GoogleマップやSVGマップとデータを紐付け、地図ベースのレポートを作成します。
    • Dashboard Builder: 作成したレポート、チャート、マップを一つの画面に配置し、ダッシュボードを構築します。
  • エンドユーザーによるアドホック作成:
    • QuickDesigner: 開発者ではなく、現場のエンドユーザー自身がWebブラウザ上からその場で必要なデータを選び、即座にレポートを作成します。

【フェーズ3】 分析・動的設定の付加 (Refinement)

作成したレポートやダッシュボードを、より実践的でインタラクティブなものに仕上げます。

  • ドリルダウンの設定:
    • 大まかな集計データ(例:年間売上)から、クリック一つで詳細データ(例:月別、店舗別売上)へ掘り下げる設定をコーディングなしで追加します。
  • パラメータや条件の設定:
    • ユーザが閲覧時に「期間」や「地域」などを指定してデータを絞り込めるよう、パラメータ化を行います(サブレポートや内蔵スクリプトの活用)。

【フェーズ4】 出力・公開・自動配信 (Output & Delivery)

完成したコンテンツを、適切なフォーマットと方法で対象者に届けます。

  • 多彩なフォーマット出力:
    • HTMLブラウザでの閲覧に加え、PDF、Excel、Word、CSV、XMLなど、用途に応じた形式でエクスポートします。
  • ポータルでの共有とセキュリティ適用:
    • ERESのレポーティングポータルにレポートを公開します。
    • ※この時、ロールベースセキュリティが働き、閲覧者の役職や権限に応じて表示されるデータ範囲(行・列)が動的に制限・最適化されます。
  • スケジュール配信とバースティング:
    • スケジューラ: 毎朝9時、月末など指定した日時にレポートを自動生成し、メール送信、FTP転送、またはネットワークプリンタへの直接印刷を実行します。
    • バースティング機能: 1つの巨大なレポートをシステムが自動的に分割し、「A支店にはA支店のデータだけ」「B支店にはB支店のデータだけ」を仕分けて一斉配信します。これによりシステム負荷と作業時間を大幅に削減します。
  • 他システムへの組み込み(API連携):
    • 自社のWebアプリケーションやポータルサイトの一部としてレポートをシームレスに組み込むため、Java APIを利用して統合します。

全体を通した注目点:

この遷移において、システム基盤は「Pure Javaアーキテクチャ」で支えられており、数千人規模のユーザーアクセス(フェーズ4)が発生しても、クラスタリング(負荷分散)によって安定して処理できる仕組みが裏側で機能します。

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