KPI(主要業績評価指標 )、アラート(Alert:警告)機能: EspressReport ES(ERES)

KPI(主要業績評価指標 )は測定可能な目標に対する進捗状況を視覚的に伝える方法の 1 つです。EspressReport ES(ERES) KPI(主要業績評価指標 )アラート(Alert:警告)の機能が追加されています。アラートは、組織にとって重要な特定のKPI(重要業績評価指標)を常に把握することができる優れた機能です。スマートフォンやタブレット端末の出現により、アラート機能はより適切で望ましいものとなっています。なぜなら、通知されることにより、ユーザは重要な状況に対処するために即座に行動を起こすことができるからです。KPIは財務、マーケティング、営業、製造分野など幅広く使用されています。

アラートは、あらかじめ設定された特定のイベントが発生したときに、ユーザに通知を行います。EspressReport ESでは、KPIの値がある望ましい閾値を上回ったり下回ったりすることが、あらかじめ定義されたイベントになります。例えば、売上目標が計画を下回ったとき、製品の在庫が1日の平均売上を下回ったとき、製品の不良率が2%を超えたときなどにこのアラートが「発動」します。もし指数値がアラート範囲に届いたときに、ユーザへ即時に連絡され、ユーザがタイムリーに問題を解決することができます。

ERES は、ダッシュボードまたは監視アラートと監視アラートの 2 種類の KPI アラートをサポートしています。チャート、レポート、またはマップのアラートを設定し、アラートを監視またはモニタリングすることができます。
ダッシュボードアラートを設定するには、ダッシュボードにアラート設定済みテンプレート(レポート、チャート、またはマップ)が含まれている必要があります。次に、監視するアラートを選択します。アラート(複数可)を監視するには、ユーザは公開されたダッシュボードを実行するだけです。監視しているアラートの少なくとも1つがトリガーされると、レポート、チャート、またはマップが点滅し始め、レポートの場合はアラートをトリガーした値がハイライト表示されます。

●ERESのレポート、チャート、マップに対するアラート設定

レポートのアラーム表示例:赤色がアラートで設定された部分 ( 画像をクリックすると大きくなります。)

●リアルタイム・モニター(Monitor):アラームに監視するように指定したデータをモニターし、確認の時間間隔と周期を指定し、管理者に詳細なEメールを送ることができます。誰もダッシュボードを見ていなくても、アラート・モニターは監視を続けます。

モニターの設定GUI ( 画像をクリックすると大きくなります。)

アラート監視の設定は基本的には、KPI の値を定期的にチェックするバックグラウンド・ジョブです。監視対象のアラートがトリガーされると、レポート/チャートがエクスポートされてディスクに保存されるか、FTPにアップロードされるか、事前に定義された電子メール受信者に電子メールで送信されます。また、アラートが評価されるたびに、新しいログレコードがアラートモニタリングログに追加されます。ログレコードは、評価中にアラートがトリガーされなかった場合にも作成されます。このように、長期間にわたってすべてのKPIを監視することができます。

●ダッシュボード・アラート:指定したアラートがトリガーされたときに観察ユーザに対して適切な行動をとるように指示することができるハイライト・コンポーネント

ダッシュボードでのアラーム表示例:各オブジェクト(レポート、チャート、マップ)でアラートを設定したものがダッシュボードを利用して一元管理することができます。 ( 画像をクリックすると大きくなります。)

KPI = Key Performance Indicator

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Java11を使用したWebサイト構築でのJavaアプレットに替わるチャート・レポートの対応策:QuickDesigner (EspressReport ES)

Javaアプレット(Applet)をJava 11に移行することはできません。Javaプレットユーザは、スタンドアロンのJavaアプリケーションとして動作するようにアプリケーションを書き直す必要があります。この問題はJava 11そのものに起因し、Oracleは何の代替もなくアプレットのサポートを中止しました。

Webサイト上でチャートを動的に使用する必要がある場合は、動的にエクスポートする方法が必要です。

EspressReport ES (ERES)では、アプレットを必要とせずにJSPのウェブアプリケーションとして動作するEspressChart/EspressReportの簡易版のQuickDesignerを提供しています。

QuickDesignerは、ゼロクライアントのブラウザベースのアドホックなレポート/クエリツールで、ユーザはデータビューにクエリを実行し、その結果を素早くレポートやチャートに変換することができるコンポーネントです。 QuickDesignerはOrganizer内の任意のデータソース上でレポートやチャートを実行することができ、ユーザはポイント・アンド・クリック インターフェイスで簡単にクエリーを作成することができます。

ユーザはデータを並べ替えたり、ソートしたり、動的なフィルタリングを実行したりすることができます。 ユーザがクエリの作成を終えると、QuickDesignerにはフォーマット・オプションが用意されており、クエリを洗練されたレポートやチャート、チャート付きのレポートに変換することができます。

QuickDesignerを使用することで、ビジネスユーザは独自のアドホックなレポート要件の多くを処理することができ、レポートの作成や修正のサイクルで開発リソースを縮小することができます。 QuickDesignerを使って作成したレポート/チャートは、メインのリポジトリに保存して、他のアプリケーションのレポートと一緒に公開することができます。

Java11でのWebサイトでの動的チャート・レポートの対応が必要な時はQuickDesignerを活用したEspressReport ES を検討ください。

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BIを活用するうえで、どこまでデータドリブンを目指すのか

唐突ですが、初めに断っておくと、東京オリンピック開催の是非や、非常事態宣言の是非について論じるつもりはありません。そういう場ではないので。

では、なぜ唐突にそういう話題を持ち出したかというと、データアナリティクスの観点から、政府の発表する判断基準にこれまで少し興味深い傾向が見られたので、良し悪しは別にして、少し考察を試みます。

単純に言ってしまうと、data-driven(データドリブン)ではないのに、データにこだわっているところが興味深いなと思いました。

ビジネスインテリジェンス(BI)が各方面に普及し、ビジネスのさまざまな局面でデータがダッシュボード上で可視化され、意思決定の基準とされるようになって久しいですが、その「基準」の定義は曖昧です。あくまで参考にする程度から、data-informed(データインフォームド)レベル、そして完全なデータドリブン体制が確立されている企業まで、いろいろあるようです。

ビジネスインテリジェンスを導入する上での究極の目標はデータドリブンを確立することです。しかし、完全にデータドリブンになるまでの道はけっこう険しくて、100%は無理なんじゃないかという気がします。もし100%なら、すべてAIに決めてもらった方が、必ず良い結果につながることになります。

そうなれないのは、そもそもデータが正しいのか?と言ってしまうと身も蓋もないですが、データが正しいことを基本的な大前提としながらも、100%完全無欠に正しいのか?という疑問があります。たとえば、ソースデータは完全に正しくても、その用意の仕方や仕分け方に、正しいとか間違っているとかではなく、その担当者ごとに微妙なセンスの違いが含まれていないとも限りません。仮にそこもすべてAIでやるとしても、そのAIの設置方法に、担当者ごとに微妙なさじ加減の違いが混じる可能性は否定できません。つまり、いずれかのレベルでは必ず人の手が加わらなければならないので、データの純度を追求したらきりがありません。

言い換えると、人為的な差異の可能性を極力小さくするための体系がより整備されている組織は、よりデータドリブンになることができ、人への依存度が高い組織は、データはあくまで参考程度にとどめることになります。

冒頭に触れた、日本政府のコロナ対策に戻ると、データを駆使しながらもデータドリブンは目指していない、もしくは、目指している人と目指していない人が組織内に混在している可能性があります。もっと穿った見方をすると、そもそもデータドリブンの概念がないのにそういうトレンドに乗せられている可能性すら、部外者からは感じられます。

たとえば、非常事態宣言を終了するタイミングはこれまでずっとdata-drivenではなくdate-driven(日程ベース)です。それが良いか悪いかは別にして、判断基準に見えなくもないデータとともにデータドリブンではない判断を提示すると、提示された側に戸惑いが生じます。提示に関しては、メディアの問題なのかもしれません。

いずれにしろ、データアナリティクスを採用した企業がどこまでデータドリブンを目指すのか、あらためて見つめなおす良い機会を提示してくれていると思います。最後は人間が判断しなければならない状況で、どこまで体系的で自動的な意思決定プロセスを確立するのか。人の介入をなるべく排除するのが正しいのではなくて、人が介入する理由をきちんと整理確認し、それが理に適っているのなら、人が介入する仕組みも体系的なプロセスの中に組み込むべきです。暗黙の了解で人が介入するようなことは絶対に避けなければなりません。それができないと、データアナリティクスの効果がビジネスに反映されなくなります。

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Espressシリーズ Ver7.0 update 11 リリースノート

●Published Fileでデータベース以外のレポートが表示される問題を修正
●QuickDesignerの3Dチャートの凡例で、背景が透明でない場合の問題を修正
●古いQuickDesignerレポートにおけるセキュアパラメータの問題を修正
●QuickDesignerでデータベーステーブルのカラムヘッダが表示されないことがある問題を修正
●バージョン6.6で作成されたレポートのパラメータ名を変更する際の問題を修正
●クエリのFROM句とWHERE句の間にある1行のコメントに関する問題を修正(大幅なパフォーマンスの向上)
●「1つの凡例セット 」機能が有効になっているチャートの前方互換性の問題を修正
●ドリルダウンを含むチャートの保存時に表示されるログのエラーメッセージに関する問題を修正
●グラフの後方互換性に関する問題を修正 - 軸のフォントが異なっていた
●チャートの null データの破線が細すぎることがあった問題を修正。
●Stack Column チャートのデータマッピングに関する問題を修正
●チャートの新機能。”スタックカラムのチャートでゼロデータの表示/非表示を切り替えることができます。
●新機能:パラメータ化されたサマリーブレークレポートで、レポートバーストを使用できるようになりました
●スケジューラーの「Excelセル分割の制限」オプションのバグを修正
●レポートスクリプティングで、数式パラメータの参照が無効になるバグを修正
●レポートのFormulaで.getScriptValue()関数が動作しない不具合を修正
オンラインマップの新機能:時間のズームチャートをツールチップで使用できるようになりました
●レポートのバグを修正:Excel エクスポートでサブレポートオブジェクトにスクリプトが適用されなかった
●Excel エクスポートで、列が255文字以上の場合にログで例外が発生するバグを修正
●ドリルダウンレポートのサブレポートで複数のバグを修正
●ドリルダウンレポートのDHTMLエクスポートのバグを修正
●レポートのバグを修正:パラメータを持つレポートに新しい数式を挿入できない
●データソースでのバグを修正:「データベースへのマップ機能」が正しく動作しないことがありました。
●新機能。Quick Designer のレポートを PAK ファイルにエクスポートし、Report Designer のフルバージョンを使ってスケジュール設定や修正を行うことができます。
●新機能:オーガナイザーでクイック・デザイナー・レポートのURLを生成できるようになりました。
●ダッシュボード・ビルダーの視覚的な改善
●新機能: ダッシュボードでの共有パラメータの自動マッピング
●ダッシュボードのバグを修正:共有パラメータの “List Values “機能がエラーを引き起こす

Espressシリーズ Ver7.0 update 10 リリースノート

・チャートの新機能:チャートのグリッドラインを点線で表示
・チャートの新機能:線とデータ系列を1つの凡例ブロックに表示(または別々に描画
・レポートのフッターに「新しいExcelシートに印刷」のオプションを追加
・管理者コンソールにおける CSRF セキュリティの修正
・API機能 – チャートの注釈の枠をコンテンツに対して相対的に移動させる
・新コードサイニング認証
・パラメータ付きのクエリを使用したクロスタブレポートのバグを修正
・ハイ・ローチャートの “固定列 “の凡例を修正
・レーダチャートおよびドーナツチャートにおけるグラフィック上のバグを修正
・QuickDesignerのデータソースマネージャーでのアラビア語フォントに関する問題を修正
・QuickDesignerおよびDashboardsにおいて、セキュリティで保護されたパラメータに関するいくつかの問題を修正
・MS SQLデータソースを使用したQuickDesignerのレポートに関する問題を修正
・データベースのテーブル名が2つに分かれている場合の問題を修正しました。
・結合を含むデータベースクエリにおいて、レポートのソートやグループ化が正しく行われない問題を修正
・スケジューラーのEメールバーストに関するいくつかの問題を修正

アドホッククエリと分析機能【エンタープライズ型チャート・レポートツールEspressReportES】

アドホック・クエリは一度限りの使い捨てのクエリです。これを使えば、カスタマイズされたクエリを簡単に作成することが可能になります。通常、データベースの原理やSQL文を深く理解していなくても、QuickDesignerのような専用のGUIを使って行うことができる環境が提供されています。

EspressReport ESはゼロ-クライアント・ブラウザ・インターフェイスを通して幅広いクエリとレポートが作成できるアドホックなクエリとレポート機能を提供します。EspressReport ESはまた他のツールとは違い、ビジネス・ユーザ向けのシンプルなクエリ・インターフェイスを提供します。これらのツールを使用することで、ユーザはクエリ作成、各種データ・ソースからのレポート作成、特別なトレーニングなく、結果の公開が可能です。
データ・ビュー・インターフェイスは実質的にローカルなスキーマで作成されたテーブル、ジョイン、フィールド、更にフィルタを管理者に前もって定義させることで、データの複雑性をユーザから開放することが出来ます。エンドユーザはデータベース構造の知識が無くとも、単純にフィールド選択、オーダ、ソート、フィルタリング、アグリゲーションの実行が可能です。

QuickDesignerコンポーネントはユーザがクエリ・データのビュー、最終レポートへの結果変換が可能なゼロ・クライアント ブラウザ・ベースのクエリとレポートツールです。

QuickDesignerコンポーネントはユーザがクエリ・データのビュー、最終レポートへの結果変換が可能なゼロ・クライアント ブラウザ・ベースのクエリとレポートツールです。

ユーザはデータをアレンジ、ソート、ダイナミック・フィルタリングの実行が可能です。ユーザが一旦クエリ作成を終了させることで、QuickDesignerは最終レポートに仕上げるためのクエリが可能なフォーマット・オプションを提供します。

QuickDesignerはビジネス・ユーザに対して独自レポートの作成、レポートの作成/変更サイクルから開発リソースの開放を可能とします。QuickDesignerで作成したレポートは中央の保存サイトに蓄積でき、他のレポート・アプリケーションでも使用可能です。

カタログ・技術資料・サイト

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IBM DB2 for i データの見える化を実現-グラフ・レポート・ダッシュボードへ簡単展開

EspressReport ES(以下 ERES、EspressChart/Report/Dashboardも同様に可能)ではデータソースから取り込んだデータをグラフやレポート、ダッシュボードへ展開可能です。データソースはJDBC/ODBCに対応しているDBは基本問題なくご使用いただけます。

今回はIBM DB2 for i (旧DB2/400 )のデータを使用してグラフ・ダッシュボードへ展開する手順をご紹介いたします。
DB2のデータをグラフやレポート帳票へ展開することで、AS/400のデータのWeb・スマートフォンによる見える化・可視化を簡単に実現できます。
ERES+AS400

事前準備

JDBCドライバを予め準備する必要があります。
今回はHiT JDBC/400を使用します。
HiT JDBC/400はAS/400に対応したJDBCドライバです。
使用するライブラリはJDBC本体の「hitjdbc400.jar」とライセンスファイル「hitlicense.jar」です。
HiT JDBC/400を含むAS/400向け.NET・ODBC・OLE DBドライバ群のDB2 Connectivityの詳細はこちら

JDBCドライバの準備が整いましたら、ERESのフォルダに配置します。
ERESの場合は、C:\ERES\WEB-INF\lib(Windows版の場合)となります。
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データソース接続設定(AS/400 DB2への接続設定)

Data Source ManagerにてAS/400へ接続設定を行います。
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※HiT JDBC/400を使用する場合の例です。他のドライバの場合は記述方法が異なります)
Driver List・・・Other
URL・・・jdbc:as400://<IPアドレス>;libraries=<ライブラリ名>
Driver・・・hit.as400.As400Driver
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最後にTest Connectionボタンを押下し、下記のダイアログが表示されれば接続は成功です。
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AS/400のデータをグラフ・ダッシュボードへ展開

OracleやSQL ServerなどのDBと同様、テーブルデータからグラフを作成します。AS/400 DB2のデータはERESからも下記のように確認可能です。
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グラフのデザインや見栄えは画像編集ソフトの間隔でチャートデザイナーで簡単に調整可能です。
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ERESでは作成したグラフやレポートをプロジェクト単位で個々に管理可能となっております。
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ERESでは作成したグラフやレポートをダッシュボードビルダーにてダッシュボードを簡単に作成展開し、Webからの閲覧やスケジュールでのメール配信等も可能です。

スマートフォン・タブレットからのアクセスにも対応

ERESではiOS/Android/Windows Phoneなどにも対応しており、タブレットやスマートフォンからのWebアクセスは自動で最適化されます。また、専用アプリからアクセスすることでより簡単にアクセスすることも可能です。
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コロナ以後のビジネスにおける拡張データアナリティクスの意義

Big Dataという、ひと頃は一世を風靡した言葉も最近はあまり聞かれなくなってきました。と言っても英語の話です。日本語の「ビッグデータ」なら、先日もNHKスペシャルで連呼されていたし、相変わらず、よく耳にする言葉です。英語で聞く機会が減ったのは、もはや当たり前すぎて敢えて言う意味がなくなったせいかな、と想像します。

データが多すぎるのはもう至極当然のことなので、取捨選択の重要性が叫ばれて久しいです。企業にとって、データは血液のようなもの、という巧い表現を見かけました。その循環がビジネスに不可欠で、生命線とも言える反面、質の悪化や滞りが命取りにもなるという譬えです。

データサイエンティストの役割の変化

そこで活躍するのがデータサイエンティストで、データを浄化したり(=データ クレンジング)仕分けしたりします(=データラベリング)。悪いデータを精緻に分析して、ダッシュボードにわかりやすく可視化したら、経営者はすばらしい見識を得た!と勘違いして、経営が悪い方向に進み、気付いたときには手遅れ、なんてことも起こり得ます。いくら、分析システムが優秀で、ダッシュボードの利便性が高くても、大元のデータの質が良くなければ何の意味もありません

だから、優秀なデータサイエンティストの活躍が不可欠ですが、いくら優秀なサイエンティストでも所詮は人間です。作業にはそれなりの時間もかかるし、間違いも決してないとは言えません。もっと心配なのは人間本来の先入観です。こればかりは、人間が人間たる所以でもあって、完全消去は無理です。

たとえば、新型コロナウイルスの話題でも、ありとあらゆるデータの中から、自分が信じている方向に多少なりとも寄っているデータを無意識に選り抜いて分析し、世間に公表している人が大勢います。それについては、別の記事(データには幾つもの顔がある)でも触れました。

AIの新しい成長分野

データサイエンティストの手作業を自動化し、ミスと先入観のリスクを最小限に抑えてくれるのが、Augmented Data Analytics(拡張データアナリティクス)です。これまで、AI(人工知能)やML(機械学習)のビジネス活用は、チャットボットなど、顧客対応の情報スクリーニングが主流でしたが、今後は、このデータ管理におけるAIとMLの活用が急成長すると見られています。

データサイエンティストによるデータ管理/処理の効率化と高速化に加え、拡張データアナリティクスにはシステム上の利点もあります。多岐にわたるデータソースを仮想環境に一元化してアナリティクス エンジンと統合し、一連のプロセスをシームレスにすることで、データソースだけでなく、データアナリティクス全体の管理が効率化されます。この「管理」には、コンプライアンスやガバナンスの徹底のほか、セキュリティやアクセス管理も含まれ、コロナ以後の新しい仕事形態にも適合します。

このようなプラットフォームの代表例としてはSAS やDatabricksが挙げられ、特にDatabricksは外部のBIツール(TableauやEspressReport ES)との統合が容易な点からも、近年、急成長を遂げています。

データの民主化とコロナ後の世界

さらに、このようなデータ管理プラットフォームが整備されると、いわゆるData Democratization(データの民主化)が促進され、企業全体におけるデータの有効利用が進むという利点もあります。Citizen Data Scientist(市民データサイエンティスト)という言葉もあるぐらいで、拡張データアナリティクスによる一貫したプロセスの確立で一般ユーザーが高度なデータサイエンティストの役割を担えるようになり、深刻な人材不足も解消されます。

ただし、データの民主化には当然、責任がともなうのでセキュリティの強化と全社員のセキュリティ意識の強化も、コロナ禍をきっかけにリモートワークが急激に普及した今、さらなる重要課題になるでしょう。

いずれにせよ、拡張データアナリティクスが、コロナ以後の仕事のあり方に大きく影響することは間違いなさそうです。

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可視化/分析/共有 Espress製品の活用、課題解決例をご紹介[活用例シリーズ まとめ]

Espress製品(EspressChart、EspressReport、EspressDashboard、EspressReport ES)はPure Java製品であり、製品によって機能差異はありますが、共通してJDBCドライバでテキストデータやデータベースなど様々なデータソースからデータを取得し、各種グラフやレポートの作成、GoogleマップやSVG画像との対応付け、それらを組み合わせたダッシュボードの作成が可能です。

このダッシュボード等でどのような分析が可能か活用例をシリーズで紹介してきました。今回はそれらのまとめ記事となっています。

マーケティングや営業での使用例をご紹介[ Espress製品:活用例①]

マーケティング、営業 担当向けの顧客、市場分析や Web制作担当向けのWebサイトデータやキャンペーンデータの可視化といった活用例を紹介

経営や会計、マネジメントでの使用例をご紹介[ Espress製品:活用例②]

経営層やマネジメント層、マーケティング、営業担当向けの様々な角度からの売上/粗利分析、開発や生産担当向けのライン、シフト、品番毎の設備稼働、生産実績、不良率等の分析などの活用例を紹介

社内情報の可視化、共有、業務効率化での使用例をご紹介[ Espress製品:活用例③]

全社員向けの経営情報の共有活用例や、人事、生産、調達、IT管理者といった各部署が管理する勤怠データ、製品品質、IT資産、クラウドサービス利用状況などの可視化活用例を紹介

機器監視やアクセス解析、サービスでの使用例をご紹介[ Espress製品:活用例④]

ITインフラ担当や運用担当向けの監視活用例やエンドユーザ、アプリケーション開発者、営業担当向けのシステム、サービス可視化活用例を紹介

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機器監視やアクセス解析、サービスでの使用例をご紹介[ Espress製品:活用例④]

Espress製品の活用例を紹介するシリーズ4回目の今回は、各種機器監視やセキュリティ解析での活用例をご紹介していきます。

  • 負荷状況の監視:サーバやサービス の負荷状況 を監視、正常性維持などに活用できます。
    [主な利用者] ITインフラ担当、サービス運用担当
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