#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、即座に実行したり、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、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、1クリックで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インサイトを発見できます。
• 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、編集(1)する
• クエリを複製(1)する
• フォルダにクエリを整理(2)する
• リポジトリのバージョンを管理(3)する

#クエリのバージョン管理

既存のクエリを改良しようとするときは、クエリのバージョンを複数作成するのが最適です。これにより、作業を実験し、テストするために段階的に変化を導入できますが、常に生産環境のバージョンはそのままに保つことができます。

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（例：カラーパレット）だけです。

リポジトリにはすべてデプロイされたバージョンがあり、これはクエリがAPI、アプリケーションなどのダウンストリームプロセスで呼び出されたとき、またはダッシュボードから開かれたとき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された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、デプロイされた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

最初のバージョンがリリースされて以来、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：柔軟性と自動化の出会い。

#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につれ、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。これは以下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
• 集約テーブルまたはリポジトリの追加、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

上記のニーズを満たすために、Analytics Manager は、基盤となるデータセットやスキーマに関係なく、SQLでデータモデルを要求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と、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、以下の手順を実行して最も適した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します）。
2. 必要なすべての属性を持つすべての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

ソリューションの実装に関するトレーニングや技術的なアシスタンスが必要な場合は、営業担当者にお問い合わせください、またはプロフェッショナルサービスページを訪れて見積もりを依頼し、専門家チームにプロジェクトを分析してもらってください。

Data Platform を構築するチームと直接やり取りし、質問をしたり、フィードバックを提供したり、専用のDiscordチャネルで交流したりできます。

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