OLAPキューブは、データウェアハウスおよびオンライン分析処理（OLAP）アプリケーション用に最適化された多次元データベースです。 OLAPキューブは、一般的にレポートを目的として、データを多次元形式で格納する方法です。 OLAPキューブでは、データ（メジャー）はディメンションによって分類されます。
IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの11回目です。ついに今回が最終回になります。
最終回のトピックは「ピボット・テーブルおよびダッシュボードのエクスポートとパッケージ化」です。これまでに作成したピボットテーブルやダッシュボードをエクスポートして他の環境などに移送するためのテクニックを学びます。
では、早速はじめていきましょう。
IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの10回目です。
今回はチュートリアル最後のページ「ピボット・テーブルおよびダッシュボードの作成とパッケージ化」についてです。
これまでアーキテクトとアナライザを使用してきましたが、今回はユーザポータル画面を使ってダッシュボードを作成していきます。
では、早速はじめていきましょう。
IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの9回目です。
今回は、チュートリアル全6ページのうちの5ページ目、「サブジェクト領域の作成」について試していきます。
「サブジェクト領域」という新しい概念が出てきますが、どんなものかを触りながら理解していきます。
では、早速はじめていきましょう。
IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの8回目です。このシリーズもだいぶ長くなってきました。
今回も、前回に引き続きチュートリアルの「キューブ定義の拡張」ページの内容です。
最後に残った2つのトピックについて進めていきます。では、はじめていきましょう。
タイトルには「置換」とありますが、ディメンジョンのレベルを集約した新しいレベルを作成する方法、と理解していただくのがよいかもしれません。
2回目の記事でちょっとだけ触れた Age Group と Age Bucket レベルを作成していきます。
まず Age Group レベルを作成します。こちらは以下のような3つのグルーピングになります。
IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの7回目です。
今回も、「キューブ定義の拡張」ページのトピックになります。では、早速はじめていきましょう。
IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの6回目です。
今回からは、全6ページのうちの4ページ目「キューブ定義の拡張」に入っていきます。
前回まではメジャーやディメンジョンなど、基本的なキューブの構成要素を作成しましたが、さらにキューブを使いやすくするための機能について学んでいきます。
では、早速はじめましょう。
IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの5回目です。
今回も、前回同様チュートリアルの「キューブの作成」ページになります。
前回はキューブを作成し、そのキューブを使用していくつかのピボットテーブルを作成しました。
その中で気になった点を今回は修正していきます。では、はじめていきましょう。
前回の作業の中で、ピボットテーブル作成時に気になった点は以下のものがありました。
では、これらを解消していきましょう。アーキテクト画面で Tutorial キューブを開きます。
キューブが開いたら、 Age レベルをクリックし、続いて [要素を追加] をクリックします。
要素名に AgeSort と入力し、要素選択は プロパティ を指定します。
AgeSort プロパティができました。
では、AgeSort プロパティの詳細設定を変えます。詳細ペインの [表現] に以下の式を設定します。
$CASE($LENGTH(%source.Age),2:%source.Age,:"0"_%source.Age)IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの4回目です。
今回からはチュートリアルの3ページ目、「キューブの作成」に沿って進めていきます。
では、早速はじめていきたいと思います。
キューブの作成はアーキテクト画面から行います。
管理ポータル画面のメニューで、 Analytics → アーキテクト を選択します。
アーキテクト画面が開きました。1回目の記事の作業のときに Patientsキューブを開いたので、私の環境では再びPatientsキューブが表示されました。
新しいキューブを作成しますので、[新規] ボタンをクリックします。
ダイアログが開いたら、以下のように指定していきます。
IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの3回目です。
チュートリアルの「キューブ要素の概要」ページの続きを行います。
前回同様、アナライザを操作しながらキューブの要素について説明していきます。
では、早速はじめていきましょう。
IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの2回目です。
今回は、前回の作業でセットアップしたサンプルキューブやデータを用いてアナライザを操作します。
アナライザは、IRIS BIのキューブ等を基にピボットテーブルを作成する機能です。Excelのピボットテーブルをご存知でしたらイメージがつきやすいかもしれません。
では、早速はじめていきたいと思います。
まずはアナライザ画面を開きます。管理ポータル画面のメニューから、 Analytics → アナライザ を選択します。
以下のような画面が表示されます。アナライザ画面は大きく3つの領域から成り立っています。
こんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか？
免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。
クリーンなネームスペースを新規に定義することから始めましょう。CODE と DATA データベースを使用します。 すべてを 1 つのデータベースで賄うことはできますが、分割してデータのリフレッシュを実行できるようにすると便利です。
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このヘルプデスクシステムには 3 つの基本クラスが必要です。スタッフアドバイザーユーザーアカウント（UserAccount） と顧客連絡先ユーザーアカウント（UserAccount）間のやり取りを文書化するアクション（Actions）を含められる Ticket オブジェクトです。
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19 行のコードで完全なデータモデルができました！2 つのクラスはデータベースに保存できるように Persistent（永続）に設定し、%JSON.Adapter を継承しています。この継承によって、JSON フォーマットでのオブジェクトのインポートとエクスポートを非常に簡単に行うことができます。テストとして、最初のユーザーをターミナルにセットアップし、保存してから JSONExport が正しく動作することを確認します。
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すべてうまくいったようです。上司から、スタッフと顧客のリストが含まれる csv ファイルを渡されました。これを解析して読み込むコードを書くことは可能ですが、簡単に行う方法はないものでしょうか？
InterSystems IRIS には、CSV ファイルから簡単にデータを読み込み、ヘッダーの解析やフィールド名の変更のオプションも使用できる SQL のLOAD DATA ステートメントが備わっています。使い方も単純です。では、それを使用してユーザーテーブルを読み込んでみましょう。
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ヘッダーラベルを使ってこのデータを抽出し、データベースに読み込みます。
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1 つのコマンドで全 300 行のデータがインポートされました。この 4 行のコードを加えると、合計 23 行のコードが記述したことになります。これらのレコードが正しいことを、基本的な SQL の SELECT を使って素早く確認してみましょう。
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最初のデータを得られました。では、フロントエンドを接続できる基本的な API を作成しましょう。この API は、JSON を送受信する REST サービスとして作成します。
InterSystems IRIS には、%CSP.REST クラスの継承を通じてネイティブの RESTサポートが備わっています。そこで、REST.Dispatch クラスを作成して %CSP.REST を継承することにします。このクラスは、URL と動詞をメソッドにマッピングする XData UrlMap と、これらの URL から呼び出されるメソッドの 2 つのセクションで構成されます。
ここで作成する実用最低限のツールには、スタッフまたは顧客のユーザーリストの取得、発行された最近のチケットの取得、ID 番号による単一のチケットの取得、および新しいチケットの作成の 4 つの演算が必要です。ここで使用する動詞を定義してからメソッドを定義します。
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GetUserList は、直接 JSON にデータを出力する基本的な埋め込み SQL カーソルです。その後で、ネイティブの JSON 機能を使ってこれを解析し、JSON 配列にプッシュして、レスポンス本文として送信することができます。URL から直接クエリにスタッフ変数を渡して、データのコンテキストを変更します。
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TicketSummary はほぼ同じですが、クエリは TICKET テーブルにアクセスします。
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TicketSummary は最もシンプルなサービスです。ID でオブジェクトを開き、組み込みの %JSONExport を出力に書き込みます。オブジェクトが読み込みに失敗する場合、エラーパケットを出力します。
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最後に、UploadTicket は最も複雑なメソッドです。 リクエストオブジェクトからペイロードを読み取り、JSON に解析してから %JSONImport を使って Ticket の新しいインスタンスに適用します。また、入力を待つ代わりに現在の時間から OpenDate と OpenTime も設定します。正しく保存できたら、オブジェクトの JSON 表現を呼び出すか、読み込み失敗する場合はエラーを返します。
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このサービスにより、さらに 60 行のコードが全体に追加されました。これで、このアプリケーションの合計コード行数は、89 行になりました。
次は、セキュリティ > アプリケーションに Web アプリケーションを作成する必要があります。これには REST タイプのアプリケーションに設定し、クラス名を今作成したディスパッチクラスとして設定する必要があります（このアプリケーションがコードとデータにアクセスできるように適切なセキュリティロールを付与する必要があることに注意してください）。保存すると、REST サービスを定義した URL から呼び出せるようになります。
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UserList を呼び出して確認してみましょう。
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これで、データを作成する準備ができました。REST クライアントを使用して、ペイロードをチケット作成サービスに送信してみましょう。Keyword、Description、Advisor、および Contact を提供すると、作成したチケットの JSON が OpenDate と TicketId と共に返されます。
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これで実用最低限のツールが完成しました。任意のフロントエンドフォームビルダーを使用して、REST サービス経由でチケット情報を送受信できるようになりました。
たった 89 行のコードで基本的なチケット管理アプリケーションが完成しました。上司も絶対に驚いたのでは？確かにそうですが、上司から悪い知らせを受けました。要件を逃しているというのです。ウィジェットダイレクトにはフランス語圏での特別な契約があり、フランス語によるチケットはすべて初回レビューを行う Mme Bettie Francis（ベティー・フランシス）を通過しなければならないのです。幸いにも、Robert Luman の Python 自然言語サポートに関する優れた記事を読み、テキストサンプルを受け入れて言語を識別できる REST サービスを作成したことのある同僚がいました。InterSystems IRIS 相互運用性を使用してこのサービスを呼び出し、テキストがフランス語であればアドバイザーを自動的にフランシスさんに更新するようにすることはできるでしょうか？
まずは、リクエストを送受信できるように、メッセージクラスを作成することから始めましょう。チケット ID とサンプルテキストを格納するリクエストと、言語コードと説明を返すレスポンスが必要です。 それぞれ Ens.Request と Ens.Response を継承します。
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さて、さらに 6 行が追加され、合計 95 行のコードとなりました。次に演算を作成する必要があります。同僚のサービスにリクエストを送信して回答を取得する演算です。Outbount Operation を Server と URL のプロパティで定義し、これらを SETTINGS パラメーターに含めてユーザー構成に公開します。こうすることで、サーバーのパスが変更した場合に簡単にリクエストを更新できます。HTTPRequest をセットアップするヘルパーメソッドを作成してから、それを使用してサービスを呼び出し、レスポンスを作成します。
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27 行のコードが追加され 100 行を超え、合計 122 行となりました。次に、このクラスを Ensemble 本番環境内にセットアップする必要があります。相互運用性の本番構成に移動し、「演算」ヘッダーの下にある「追加」を押します。クラス名と表示名で演算をセットアップしましょう。
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次に、それをクリックして設定を開き、サーバー名と URL を入力して演算を有効にします。
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次に、チケット ID を取り、入力されたユーザーアカウント ID をアドバイザーに設定する 2 つ目の演算が必要です。メッセージと演算クラスが必要ですが、この場合レスポンスは返さず、演算はフィードバックなしでタスクを実行します。
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さらに 12 行が追加され、合計 134 行になりました。言語サービスを追加した方法でこの演算を本番環境に追加しますが、この場合、構成を設定する必要はありません。
次に、サービスを呼び出し、レスポンスを評価し、オプションとしてフランス語アドバイザーの演算を呼び出すルーターが必要です。「相互運用性」>「ビルド」>「ビジネスプロセス」に移動し、ビジュアルルールビルダーを開きます。リクエストとレスポンスのコンテキストを設定してから、呼び出しの項目を追加します。作成したメッセージクラスに入力と出力を設定したら、リクエストビルダーを使って入力をマッピングします。「非同期」フラグのチェックがオフになっていることを確認してください。レスポンスを待ってから処理を進めるためです。
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次に「If」項目を追加して、返される言語コードを評価します。「fr」であれば、FrenchAdvisor 演算を呼び出すようにします。
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フランシスさんのユーザー ID は 11 であるため、AdvisorUpdate メッセージを FrenchAdvisor サービスに供給するように呼び出しオブジェクトを設定し、ビルダーを使って、TicketID と固定値 11 を Advisor パラメーターに渡します。
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「プロセス」ヘッダーの下にある「追加」をクリックし、クラスを選択して表示名「FrenchRouter」を指定したら、本番にこれを追加します。
これでルーティングが設定されました。 後は、新しいチケットをスキャンして、ルーターでの処理に送信するサービスが必要です。SQL アダプターに従ってサービスクラスを定義します（さらに 8 行のコードが追加されます）。
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次に、演算オブジェクトとプロセスオブジェクトと同じようにして、これを本番に追加します。SQL アダプターのセットアップが必要です。ODBC DSN を介してローカルデータベースへの接続情報を提供し、CallInterval 設定に設定されたタイマーでチケットをクエリするためにサービスが使用する基本的な SQL クエリを指定します。このクエリはクエリに一意のキーを定義し、送信済みのレコードが再送信されないようにする「キーフィールド名」設定と組み合わされます。
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この設定により、新しいチケットをスキャンし、テキストを外部サービスに渡して言語を解析し、オプションとしてこのレスポンスに応じてアドバイザーをリセットする処理が完成しました。では試してみましょう！英語のリクエストを送信してみましょう。これは TicketID 70 で返されます。数秒待ってから、GetTicket REST サービスを介してこのレコードにアクセスすると、アドバイザーは元のリクエストから変わっていないのがわかります。
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では、フランス語のテキストを使ってみましょう。
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チケット ID 71 をリクエストすると、期待どおり、アドバイザーはフランシスさんに変更されています！ これは相互運用性内で、ビジュアルトレースでメッセージの場所を探し、演算が期待どおりに呼び出されたことを確認すればわかります。
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この時点でのコード行数は 142 行であり、データを永続させ、LOAD DATA でデータを読み込み、データの表示と編集を行える基本的な REST API と、外部 REST サービスへの呼び出しに基づいて意思決定サポートを提供する高度な統合エンジンを備えた InterSystems IRIS アプリケーションが出来上がりました。これ以上のことを求める人はきっといないですよね？
このアプリケーションは大成功をおさめ、データもさらに増えています。この貴重データを利用するには専門知識が必要であり、ウィジェットダイレクトの経営陣はインサイトを希望しています。データへの対話型アクセスを提供できるでしょうか？
InterSystems IRIS Analytics を使用すると、高度なデータ操作ツールを素早く簡単に利用できます。まずは、内部 Web アプリケーションに対し、Analytics サポートを有効化する必要があります。
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これにより、ネームスペースの分析セクションを使用できるようになります。「分析」>「アーキテクト」を開きましょう。「新規」を選択してフォームに入力し、Ticket クラスの分析キューブを作成します。
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次に、ビジュアルビルダーを使って、次元と、基本的なドリルダウンのリストをセットアップします。このビューはドラッグアンドドロップで操作します。リストは、ユーザーがデータポイントを調査する際に表示されるコンテンツをカスタマイズするためのビジュアルエディターででも作成できます。
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基本のセットアップが完了したら、キューブを保存、コンパイル、ビルドできます。これによりすべてのインデックスがセットアップされ、アナライザーでの分析用にキューブが有効化されます。アナライザーを開いてデータを操作してみましょう。例では、アドバイザーを年と四半期の階層に対して比較されており、保存されている連絡先でフィルターされています。セルをクリックすると双眼鏡のアイコンが表示されるため、それをクリックすると作成したドリルダウンリストが呼び出されます。それを使用してさらに分析し、エクスポートすることができます。
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たった 142 行のコードで、基本的ではありながらも機能性のあるモダンなバックエンドアプリケーションを作成しました。アプリケーション間の通信と高度な分析が可能なツールもサポートされています。これは過剰に単純化した実装であり、IRIS でデータベースアプリケーションを構築するために必要最低限の例としてのみ使用してください。この記事の冒頭で述べたように、このコードは本番対応かつ実用できるものではありません。開発者は InterSystems IRIS ドキュメントとベストプラクティスを参考にしながら、自分のコードを堅牢かつ安全で、スケーラブルにしてください（このコードベースはどれにも該当しません）。それでは、コーディングをお楽しみください！
開発者コミュニティのみなさん、こんにちは。
IRISには組み込みのビジネスインテリジェンス機能であるIRIS BIが備わっております。
ただし、使い方がよく分からないということから利用に至ってない方もいらっしゃるのではないでしょうか。
幸いなことに、オンラインドキュメントの中にはIRIS BIの開発者向けチュートリアルのページがあり、それに沿って作業するとIRIS BIの簡単な概要を理解することができます。
ですので、これから数回に分けてチュートリアルを実行した結果を紹介し、IRIS BIの機能や使い方について知っていただければと思います。
初回は、チュートリアル用のネームスペースにサンプルのデータやキューブなどを作成する準備作業について説明します。
なお、使用した環境ですが、Windows PC(OS: Windows 10)にIRIS 2024.1のコミュニティエディション(コンテナ版)で行っております。
DeepSee で階層を設計する場合、子メンバーに 1 つの親しか指定できません。 子が 2 つの親に対応する場合には、信頼性のない結果が得られることになります。 類似する 2 つのメンバーが存在する場合、そのキーがそれぞれ一意になるように変更する必要があります。 これが起きる場合とそれを回避する方法について、2 つの例を見ながら説明します。
（アメリカには）Boston と言う都市がある州がたくさんあります。 私のサンプルデータでは、Boston, MA（マサチューセッツ州ボストン）と Boston, NY（ニューヨーク州ボストン）のレコードがあります。 次元は次のように定義されています。
私の場合、City（都市）と State（州）は単純な文字列です。 キューブにビルドすると、"MA" と "NY" の2 つの州メンバー、"Boston" と "Boston" の 2 つの都市メンバーが得られます。 Boston が 1 つではなく 2 つあるのはなぜでしょうか。 メンバーには 2 つの親メンバーを指定できないため、親ごとに異なるメンバーを作成する必要があります。 残念ながら、1 つのキーが 2 つの異なるメンバーを持っているため、この時点で「不適切な階層」状態になっています。
これを修正するには、キーを一意にしなければなりません。 "City" プロパティをレベルのソースプロパティとして直接使用する代わりに、ソース式を使うとこのメンバーを一意にすることができます。
こうすることで問題は解決されますが、望ましくない副作用が発生する可能性があります。 この式では、ピボットテーブルで以下のような結果になります。
これは表示フォーマットとして適切な場合も、適切でない場合もあります。 この時点ではキーとメンバー名が同じであるため、もう少し手を加えれば "Boston" だけが表示されるようにできますが、その後ろに一意のキーがあります。 詳細は、ドキュメントをご覧ください。
まとめると、異なるメンバーには一意のキーが必要です。 特定のキーを持つ子メンバーに、同じキーを持つ既存の子メンバーとは異なる親メンバーがある場合、そのキーは再利用されますが、新しいメンバーが生成されます。 このため、階層が無効になります。
無効な階層は日付階層によく見られます。 自然と以下の階層を作成する傾向にあります:
Year
Month
Week
Day
*** ここでは、具体的に DeepSee における Year、MonthYear、WeekYear、および DayMonthYear 抽出関数について言及しています。
知っての通り、Week は 2 つの月、さらには 2 つの年に含まれる場合があります。 ここでの他のすべてのレベル（Year、Month、Day）はどれも親に適合し、2 つの親に含まれることはありません。 このように Week メンバーで定義された階層がある場合、DeepSee エンジンがツリーをトラバースする方法（Jan 3 2020 から December 2019 の Week 52 2019 まで。 ただし Jan 3 2020 は December 2019 の子ではないため、エンジンはこれらの結果を削除する可能性があります）が原因で予期しない結果となる可能性があります。
一般的な解決策は、Week メンバーのみの階層を新たに作成することです。 こうすることで、元の階層の整合性を保持しながら、クエリ内で Week を使用することができます。
DeepSeeButtons on Open Exchange には、生成レポート内にこれらの条件をチェックして、階層が無効であるかを通知するセクションがあります。
*** InterSystems IRIS 2020.3 以降では、DeepSeeButtons は製品に含まれています。 追加情報は、ドキュメント をご覧ください***
クラウド環境で Windows 英語版に日本語言語パックをインストールして日本語化している場合、設定に注意が必要です。
以下のようにランチャー（キューブ）メニューの一部が文字化けするのは、言語設定が足りていないのが原因と考えられます。
以下の設定をご確認ください。
Windows設定 > 時刻と言語 > 言語：管理用の言語設定
「Unicode 対応でないプログラムの現在の言語」が、日本語以外の言語 (例：英語(米国)) になっていないでしょうか？
この場合、システムロケールの変更 ボタンで現在のシステムロケールを「日本語(日本)」 に変更することで、文字化けが解消します。
※この変更を反映させるにはWindowsの再起動が必要です。
＊＊＊
【注意】
システムロケールが「英語（米国）」のように日本語以外の言語になっている環境にIRISをインストールしている場合、IRISのデフォルトの ロケール定義 が日本語以外に設定されています。
この場合、例えばファイル入出力も日本語の言語対応がされないため、日本語を含むCSPなどのファイルインポートで文字化けが発生してしまいます。
その際には、OSのシステムロケールの変更に加えて、IRISのロケール定義も変更するようにしてください。
※以下の例は、日本語 Windows OS の場合
皆さん、こんにちは。
iris-analytics-パッケージには、「企業が自社のソフトウェアで InterSystems Analytics の サポートをいかに簡単、そしてシンプルに利用できるかを示す」意図があります。
新しいシンプルなソリューションを作成したり、OpenExchange を使用して既存のソリューションを改善したりすることもできます。
InterSystems IRISにアップグレードしている企業のほとんどは、ツールが提供するすべての機能を活用しています。
このコンテストでの私のもう一つのターゲットは、インターシステムズを長く利用していても、自分たちがアクセスしている可能性をフルに活用していない企業です。
このプロジェクトは、他のプロジェクトをベースにしてインスピレーションを得て作成しました。ありがとう @Evgeny Shvarov @Guillaume Rongier @Peter Steiwer
それらのプロジェクトが一緒になって、このウィザードになった。
メインページはシンプルで、そこに至るまでのプロセスがわかりやすい。
ウィザードを適切に使用するためのフィールドがいくつかあります。