#目的

Analytics Manager のコア機能は、バージョン管理されたクエリを提供することで、その場で実行したり、ダッシュボード や フロントエンドアプリケーション で使用したりすることができます。クエリは、データを構造化し、外部に表示するための最初のステップを構成します。

クエリを作成、表示、整理、または実行し、どのバージョンをデプロイするかを管理できます。クエリはリポジトリに保存され、整理されます。

クエリの実行パフォーマンスメトリクスとKPIにドリルダウンし、分析システムを簡単に最適化できます。さらに、APIエンドポイントを作成して、データをプラットフォームアプリや外部アプリケーションに公開できます。

#クエリの作成

Analytics Manager には、クエリを作成して実行するための複数のインターフェースがあります。

• ビジュアルビルダー は、シンプルなポイントアンドクリック環境で、データの可視化を通じて洞察を発見できます。
• SQLエディタ は、自由にデータを探索するためにANSI SQLクエリを記述できます。

新しいクエリをクリックして、新しいクエリを作成します。デフォルトでは、ビジュアルビルダーインターフェースを使用します。

ノーコードビルダーを使用してクエリを実行する方法を学ぶ

#既存のクエリの管理

クエリタブから、以下のことができます。

• クエリを作成、削除、または編集 (1) します
• クエリを複製 (1) します
• フォルダにクエリを整理 (2) します
• リポジトリのバージョンを管理 (3) します

#クエリのバージョン管理

既存のクエリを反復処理する場合、クエリの複数のバージョンを作成するのが最適です。これにより、変化を段階的に導入して作業を実験し、テストできます。同時に、常に生産環境のバージョンを保持できます。

このバージョン管理はリポジトリを通じて行われ、クエリとダッシュボードの両方をまとめます。各リポジトリには、含まれるコード（クエリ+ダッシュボード）の複数のバージョンを持つことができます。

• クエリの場合は、クエリパラメータ（またはSQL）およびデフォルトの可視化オプションです
• ダッシュボードの場合は、レイアウト、フィルター、その他の小さなオーバーライド（色パレットなど）のみです

リポジトリにはすべてデプロイ済みバージョンがあり、これはクエリがダウンストリームプロセス（API、アプリなど）で呼び出されたり、ダッシュボードから開かれた際に提供されるバージョンです。

また、アクティブバージョンもあり、これは現在エディターパネルを通じて編集されているバージョンです。

• リポジトリにバージョンが1つだけの場合、アクティブバージョンはデプロイ済みバージョンと同じです。つまり、生産環境でクエリを編集しています。
• リポジトリに2つ以上のバージョンがある場合、デプロイ済みバージョンは編集できません。読み取り専用モードで表示できます。

#クエリの背後にあるデザイン哲学を発見する

最初のバージョンのリリース以来、Analytics Manager の背後にあるクエリ実行をオーケストレーションするコンポーネントは、シンプルなデザイン哲学を保持しています。柔軟性と自動化が出会う場所。

#柔軟なデータモデルの必要性

BIプロジェクトが複雑になるほど、データスキーマとその各属性を理解することが重要になります。

Lakehouse Manager のデータレイク/データウェアハウスは、時間の経過とともに変化する可能性があります。これは次の理由による場合があります。

• 新しいデータソースの追加（新しいビジネスKPIにつながる）
• データスキーマへの変更と最適化
• 集約テーブルやリポジトリの追加、削除、または変更

Lakehouse Manager（属性を含むスキーマ構造を担当）は、クエリを実行する場所と方法を定義するため、フロントエンドインターフェース（フロントエンド）とAPIの開発を担当する人々が心配する必要はありません。 ⭐

#自動化されたマルチベースクエリエンジン

上記のニーズに応えるために、Analytics Manager は、基盤となるデータセットやスキーマに関係なく、データモデルをSQLでリクエストできる、アグノスティックなマルチベースエンジンを活用しています。

ビジュアルポイントアンドクリックインターフェースを使用してクエリを作成する場合、テーブル名を指定する必要はありません。プラットフォームは、次の手順を実行して最適なテーブルを自動的に選択します。

1. クエリを実行するために必要なすべての属性を確認します（仮想属性を必要な属性に翻訳して、この必要なリストに追加することもあります）。
2. すべての必要な属性を持つ候補テーブルを確認します（クエリ可能でないテーブルを除く）。
3. 行数が少ないテーブルを選択します。

#さらに深く掘り下げる

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