アナリティクスアプリケーションの開始方法
このガイドでは、具体的な例とベストプラクティスを通じて、Data Platformを使用してアナリティクスプロジェクトを作成する方法を学習します
何を構築するか
このガイドでは、具体的な例とベストプラクティスを通じて、Data Platformを使用してアナリティクスプロジェクトを作成する方法を学習します。このチュートリアルの終了時には、完全に自立できるようになります。高度なデータ処理を備えた独自のカスタマイズされたアナリティクスアプリケーションを作成してデプロイできるようになります。
開始する前に。 Data Platformへのアクセスは組織ごとに1回設定されます:サインアップとサインインを参照してください。その後、プロジェクトを作成します。プロビジョニングには約8分かかります。以下のチュートリアルでは、両方が完了していることを前提としています。
このガイドでは、サンプルデータを使用し、シカゴ市の地下鉄の交通量を天候変数と年間の時期と相関させた予測的な洞察を提供するアナリティクスアプリケーションを構築する方法を示します。
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このガイドでは、サンプルデータに接続してから完成したアプリケーションをデプロイするまでのプロセスをステップバイステップで説明します。
このガイドの完了には約1時間かかります。
Chromeをデフォルトブラウザとして使用することをお勧めします。異なるブラウザを使用している場合や問題が発生した場合は、サポートポータルへのリンクを確認してください。
環境の設定
データを扱う前に、作業用のプロジェクト環境を設定する必要があります。作業環境はプロジェクトと呼ばれます。これは、アナリティクスアプリケーションを構築するために必要なすべてのツールと専用のコンピューティングおよびストレージリソースを含みます。
質問が表示されたら、エンドツーエンドプロジェクトを作成するためのテンプレートを選択します。これにより、プロジェクトで使用できるようにするために、Platform上のすべてのサービスがインスタンス化されます。
作成を進めます。プロジェクトを起動したら、最初のアプリケーションの作成に進むために開きます!
Platform上でアナリティクスアプリをゼロから構築する
このチュートリアルの目的は、Platformに慣れ、できるだけ早く独自のアプリケーションを作成できるようにすることです。
1時間以内でデータ可視化アプリを構築するための主要なステップを説明します。
このチュートリアルの終了時には、シカゴの鉄道駅での乗車を可視化するアプリケーションが完成します。
Platformが提供するサンプルデータセットとすべての機能、および事前記述されたコードを使用します。
6つの簡単なステップ
プロジェクトを作成した後、データアプリケーションは6つの簡単なステップで作成されます。
データソースを定義、分析、クリーンアップ
コネクタでソースに接続
データモデルを作成して構築
Lakehouse Managerでデータを整理
データのインポートと変換プロセスを設定
Data Processing Engineでデータを準備
データモデルからデータを取得するためのカスタムクエリを作成
Analytics Managerでクエリを実行
プロジェクト専用のAPIをデプロイしてデータを公開
APIを通じてデータを公開
フロントエンドアプリケーションを作成してデプロイ
APP Managerで可視化
さらに深く掘り下げる
トレーニングや技術的なアシスタンスが必要な場合は、営業担当者に連絡するか、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リクエストし、専門家にプロジェクトを分析してもらいます。
質問をする、フィードバックを提供し、Data Platformを構築するチームと直接やり取りするには、専用のDiscordチャネルにアクセスしてください。
OVHcloudサービスについてサポートが必要な場合は、ヘルプセンターでリクエストを作成してください。
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