ダイナミック計算を用い、より速く、より賢くAI/BIダッシュボードを作成しましょう！

1年以上にわたり、Databricks AI/BIは、視覚的でインタラクティブなローコードのAI/BIダッシュボードを使用して、組織全体でビジネスインテリジェンスと分析を民主化してきました。私たちの最新のAI/BIまとめブログで簡単に触れた後、AI/BIダッシュボードで表現力豊かで再利用可能なカスタム計算を定義する能力を紹介することに興奮しています。カスタム計算を使用すると、ソースデータセットの上にデータをより表現力豊かにモデル化し、より豊かで、よりインタラクティブで、よりパフォーマンスの高いダッシュボードを作成することができます。

カスタム計算は、馴染み深いSQLの構文を使用して定義されるため、それを使用するための学習曲線はひくいです。重要なことに、カスタム計算を使用すると、元のデータセットのクエリを変更せずに、ダッシュボードのデータセット上で集計や変換を定義することができます。これらは2つの形式で提供されます：

• 計算測定値は、異なるビジュアライゼーションに必要な異なるグルーピング全体に動的に適用できる集約計算です。例：

• 計算された次元は、行ごとに適用される非集約計算です。これらは、個々の行の値をフォーマットしたり変換したりするのに役立ちます。例：

カスタム計算を使用する理由は何ですか？

データセットの拡散を抑制

例えば、以下のようなデータセットがあるとします：

地域別の利益率を視覚化したいと考えています。カスタム計算がなければ、マージン列を持つ新しいデータセットを作成する必要があります：

このアプローチは機能しますが、新しいデータセットは静的で、一つの視覚化しかサポートできないかもしれません。元のデータセットに適用されたフィルターは、新しいデータセットを使用するウィジェットには手動で調整しない限り影響しません。

カスタム計算を使用すると、利益率を以下の式を使用して集計として表現することができます：

この指標は元の、グループ化されていないデータセットに定義されていますが、動的です。可視化に使用されると、データセットに適用されたグループ化とフィルターを自動的に反映します。この例では、同じカスタム計算を使用して、一つの可視化で地域別の利益率を計算し、別の可視化で製品別の利益率を計算することができます。カスタム計算がなければ、これには少なくとも2つの追加の「特注」データセットが必要で、それらは適切なグループ化で定義されている必要があります。

これまでのところ、ダッシュボードの作成者はカスタム計算を使用することで、同じ数の可視化をサポートするために必要なデータセットが半分以下で済むことが示されています。

より統一されたインタラクティブなフィルタリング

インタラクティビティは、AI/BIダッシュボードが強力である理由の一つです。しかし、インタラクティブなフィルタリングはフィルターウィジェットやクロスフィルタリングを通じてデータセットごとに操作され、これは視覚化が多くのデータセットに分散されると、インタラクティビティの容易さが損なわれることを意味します。このような場合、ユーザーはすべての希望するウィジェットをフィルタリングするために追加の手順を踏む必要があるかもしれません。

上記のようにデータセットを統合すると、同じフィルターがより多くのビジュアライゼーションに影響を与えることが可能になります。これにより、同じ基礎データに基づくウィジェットは、同じフィルターに対して反応するように設定するのがより簡単になり、より一貫性のある、直感的な体験が得られます。

もちろん、ウィジェットごとに定義された静的フィルターでもカスタム計算がサポートされています。AI/BIダッシュボードのインタラクティビティについては、ここで詳しく読むことができます。

表現豊かなフォーマット

カスタム計算には、基本的な算術、集計、条件付きケース表現、データ型のキャスティング、文字列/日付の操作のための多数の関数を含む、40種類以上の関数と表現構文のサポートが含まれています。

これらの関数は、既にビジュアライゼーションエディタで提供されているもの以上のことを可能にします。例えば、次のようにすることができます：

• CONCATおよびCONCAT_WS関数を使用して任意の文字列を作成します。例：

• DATE_FORMAT関数を使用して日付をフォーマットします。例：

• CASE式を使用してカスタムカテゴリ文字列を作成します。例：

効率的なデータセット作成

カスタム計算の導入は、データセット作成体験を多方面で強化します：

• カスタム変換は分離可能で、データセットのテキストから混乱を排除するために、適切にラベル付けされたカスタム計算に分離することができます。
• 新しいデータセットスキーマビューは、計算で参照できるフィールドとそのデータ型を詳細に示しています。
• 即時式検証とデータ型推論は、カスタム計算のためにクライアントサイドで計算されて利用可能です。
• セマンティックに一貫したデータセットのセットは、データセットの拡散が少ない場合、ダッシュボードにとって達成しやすくなります。少ない数の、より一貫性のあるデータセットを持つことで、データセットの更新が必要なたびにデータセットの構造を再学習するための混乱と余分な「探偵作業」を最小限に抑えることができます。

パフォーマンスは内蔵されています

カスタム計算を使用したウィジェットは、AI/BIダッシュボード内のすべての他のウィジェットと同じパフォーマンス最適化の対象となります。これには、クエリ結果のキャッシュ化と、小さなデータセットに対する高速なクライアントサイドの計算が含まれます。

さらに、複雑なグループ化操作を行うデータセットが少ないことで、データセットのクエリ実行が速くなり、作成時の反復時間を短縮し、表示時のロード時間を短縮します。

カスタム計算の作成と使用方法

カスタム計算を作成して使用するには：

1. 関連するデータセットで、カスタム計算をクリックします。
   

   

2. 開くパネルで、NameとExpressionフィールドを記入し、データセットのSchema Viewと組み込みの式検証を使用して式の作成をガイドします。任意で、計算が何をしているのかを説明するCommentを書きます。作成をクリックします。
   

   

3. あなたは今、データセットスキーマビューでカスタム計算を表示し、ビジュアライゼーションエディターで他のフィールドを選択するのと同じように選択することができます。

完全な指示については、カスタム計算のドキュメンテーションを参照してください。AI/BIダッシュボードが初めての方は、このチュートリアルをチェックして始めてみてください。

まとめ

カスタム計算は、AI/BIダッシュボードの作成体験に新たな表現力と柔軟性をもたらし、ダッシュボードの利用者に対してより統一されたインタラクティブな体験を可能にします。カスタム計算の管理方法や、サポートされている関数と式の構文の完全なリストについては、ドキュメンテーションをチェックしてください。

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