JASが最初の質問に答えるより前に、TURBOARDはいくつかの独自の設計判断をしています。ひとつのチャートをどこまで作り込めるか、期間をどう比較するか、どの言語で計算するか、データにどのような形を求めるか、そしてエンジンが何をメモリに置くべきかをどう判断するか。ここでは、プラットフォームを支える考え方をご紹介します。
インターフェースは、すべての選択肢を一度に並べることはしません。新しいチャートは必要最小限の設定から始まり、設定を確認していくうちに、より詳細な選択肢が現れます。初心者が戸惑うことはなく、熟練者が限界にぶつかることもありません。
月初来の実績を、先月の同じ日数分や前年同期と比べる。これはどの企業でも最もよくある問いのひとつです。多くのBIツールでは、これが数式を組み立てる作業になります。TURBOARDでは、設定ひとつで済みます。
TURBOARDのユーザーの多くは、コードを書くことはありません。ドラッグ＆ドロップと設定だけで完結します。より高度な計算が必要になったときは、データ担当者がすでに使っている言語、つまりSQLとPythonのPandasで記述できます。DAXやLookMLのように、特定ベンダーの製品の中でしか通用しない独自の式言語ではありません。
CASE WHEN channel = 'Online'
THEN 'Digital'
ELSE 'Retail' ENDdf['margin'] = (
df.revenue - df.cost
) / df.revenue「今月の利益率を、先月の同じ日数分と地域別に比較して」
実際の企業データには、ディメンションを共有する複数のファクトテーブルがあります。売上、返品、在庫、目標は、いずれも日付、製品、地域をキーとしています。TURBOARDは、すべてを先にひとつのスタースキーマへ平坦化するよう求めるのではなく、このコンステレーションをそのままモデル化します。
比較は、新たにレポートを作ることではなく、画面上の操作であるべきです。表示中のダッシュボードを複製してフィルターを変え、両者を並べて読み取れます。今年と昨年、ある地域と別の地域、計画と実績。
BIプラットフォームの中には、質問を受け付ける前にすべてをメモリに読み込まなければならないものがあります。TURBOARDは、ライブのデータソース、カラムナストア、キャッシュのいずれにもクエリを実行でき、実際に使われる結果のためにメモリを確保します。ハードウェアの規模は、データ量だけでなく実際の利用状況に応じて決まります。
特許の件数だけでは、多くを語りません。大切なのは、その発明がどのような課題に取り組んでいるかです。
ユーザーごとに、どのレポートや結果が重要かを学習する検索です。新しいものを生成する前に、適切な答えを見つけ出します。
もちろん、基本機能もすべてそろっています。アドオンと表示された項目は、別途ライセンスが必要な追加モジュールです。
JASはこれらに取って代わるものではなく、これらを活用します。同じ統制されたモデル、同じ日付ロジック、同じ計算、同じ権限。自然な言葉で質問すると、このページで紹介したエンジンが回答を組み立てます。だからこそ、その回答は信頼できるのです。
汎用のサンプルデータではなく、貴社のレポート、定義、セキュリティ設定を使ってJASをデモンストレーションします。