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レポートを作成する

Ava（AI アシスタント） を利用しても、利用しなくても、一から新しいレポートを作成できます。また、既存のレポートを基に作成することもできます。

必要な権限​

  • Cloud Analytics User

一からレポートを作成する​

一から新しいレポートを作成するには、次の手順に従ってください。

  1. DoiT コンソール にサインインし、上部ナビゲーションのメガメニューから Reporting and analytics を選択し、Reports を選択します。

  2. Create report を選択します。

    ヒント

    デフォルトビュー を設定している場合は、新しいレポートは事前入力された設定から開始されます。

    A screenshot showing an empty Cloud Analytics report

    レポートの設定を直接開始することも、Cloud Analytics copilot を利用することもできます。次のセクションでは、copilot を利用する場合に何が起こるかを説明します。

copilot を使ってレポートを生成する​

  1. copilot のプロンプト欄で、レポートの目的を記述するか、提案されたプロンプトのいずれかを選択します。

  2. （任意）Add context を選択して、追加情報を指定します。サポートされている任意の ディメンション、ラベル、タグ を選択できます。

  3. Enter キーを押すか、送信ボタンを選択します。

    copilot は、目的に最も適したレポート設定の生成を開始します。プロンプト欄の Stop アイコンまたは Play アイコンを選択することで、いつでも処理を停止または再開できます。

    Ava generating report configuration

    copilot が設定を完了するとレポートがレンダリングされ、それに応じてレポート設定が更新されます。

    Report rendered

  4. 生成されたレポートを確認し、必要に応じて調整します。レポート上部の copilot ドックには使用したプロンプトが表示され、コンテキストを失うことなく繰り返し調整できます。

    詳細については、レポート設定を編集する を参照してください。

  5. 新しいレポートに名前を付け、Save を選択します。

既存のレポートを基に構築する​

既存のレポート（プリセットレポート、マネージドレポート、他のユーザーが作成したカスタムレポートなど）を基に、カスタムレポートを作成できます。

メインの Reports ページにいる場合:

  1. 対象のレポートを探します。

  2. レポート行の一番右端にあるケバブメニュー（⋮）を選択します。

  3. Duplicate を選択します。

レポートを表示している場合は、次のいずれかの方法に従ってください。

  • レポートを変更し、Save as を選択して、カスタマイズ版を新しいレポートとして保存します。

  • レポートタイトルバーのケバブメニュー（⋮）を選択し、Duplicate report を選択します。

デフォルトビューとして設定する​

現在のレポートの設定を、新しいレポート作成時の個人用デフォルトの開始点（デフォルトビュー）として保存するには、次の手順に従ってください。

  1. レポートタイトルバーのケバブメニュー（⋮）を選択します。

  2. Set as default view for new reports を選択します。

    Console report kebab menu options

デフォルトビューはあなたのアカウントに紐づきます。一度設定すると、その後に作成する新しいレポートはすべて、そのデフォルトビューから開始されます。

デフォルトビューをクリアすることはできません。現在のデフォルトビューを上書きするには、目的の設定を持つレポートを開き、それを新しいデフォルトビューとして設定してください。

レポートをプレビューする​

大規模なデータセットを扱う場合は、まずデータのサンプルを使ってレポートを実行すると役立つことが多いです。待ち時間が短くなることで、フィルター・グループ・その他のレポート設定を素早く検証・反復し、全データセットを処理する前に設定が正しいことを確認できます。

サンプルデータでレポートを実行するには、Run の横にある Preview を選択してください。

プレビューでは、全データセットの 10% が使用されます。

Preview a report

ベストプラクティス​

レポート作成時の精度と有効性を高めるために、以下のベストプラクティスを検討してください。

カーディナリティの高いディメンションをフィルターし、結果をリミットする​

カーディナリティの高いディメンションとは、多数の一意な値を持つデータ属性です。これらは、ブラウザにデータをダウンロードし、その後チャートやテーブルに読み込む前に、レポートが読み取り・ページングしなければならない行数を増加させ、レポート生成を遅くします。

Project/Account ID、Service、SKU、Resource のようなカーディナリティの高いディメンションを扱う場合は、常にフィルターと結果のリミットを行ってください。このプラクティスは、データポイントのリミットやデータ取り込みのリミットを回避する助けにもなります。

Provider を選択する​

正確なデータ表現を確保するために、Provider フィルターを手動で設定し、Include DataHub data オプションを確認してください。

たとえば Service is BigQuery のように特定の値でフィルタリングする場合、Provider フィルターは自動的に適用されます。ただし、このフィルターは過去に作成されたレポートには遡って適用されず、手動で削除された場合も適用されません。さらに、部分一致、正規表現（regex）一致、is not 一致を使用している場合は、Provider フィルターは自動的には追加されません。

マルチクラウドレポートのコンテキストでは、特定のプロバイダへのフィルタリングには課題が生じる可能性があります。それでもなお、可能な限り Provider ディメンションフィルターを使用してスキャンするデータ量を最小限に抑えることが、ベストプラクティスと見なされます。

大量の DataHub データを取り込んでいる場合は、レポートの目的に基づき、そのデータを含めるべきかどうかを評価することが重要です。

完全一致でフィルターする​

is モードでフィルターすることは、レポートを構築するうえで最も効率的な方法です。等価フィルターを使用することで、スキャンが必要なデータ量が減少し、パフォーマンスが向上します。

regex や部分一致などの他のフィルターモードは検索インデックスを利用しないため、is モードと比較してパフォーマンス向上の効果は小さくなります。

予測の利用には注意する​

予測 を使用すると、レポートの処理時間が長くなる可能性があることに注意してください。

キャッシュされたレポート​

Cache report を選択する場合、キャッシュされたレポートはバックグラウンドジョブとして動作し、バックグラウンドで実行されている他のプロセスとリソースを共有する点に注意してください。その結果、キャッシュされたレポート のパフォーマンスは現在のワークロードの影響を大きく受け、状況によって大きく変動する可能性があります。

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