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レポートを作成する

Ava（当社の AI アシスタント） を利用する場合も、利用しない場合も、ゼロ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

ゼロからレポートを作成する​

ゼロ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 レポートと分析 を選択し、レポート を選択します。

  2. レポートを作成 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、新しいレポートは事前入力された設定から開始します。
    • 一部の設定オプションは、Compact モード では異なる場所にあります。

    A screenshot showing an empty Cloud Analytics report

    レポートを直接設定し始めることも、Cloud Analytics copilot を使用することもできます。copilot を使用する場合に何が起こるかについては、次のセクションで説明します。

copilot でレポートを生成する​

  1. copilot のプロンプトで、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）追加情報を提供するには コンテキストを追加する を選択します。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。プロンプトフィールド内の停止アイコンまたは再生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 を参照してください。

  5. 新しいレポートに名前を付け、保存 を選択します。

既存のレポートを基に作成する​

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 レポート 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. 複製 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、名前を付けて保存 を選択して、カスタマイズしたバージョン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、レポートを複製 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開始ポイント（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. 新しいレポートのデフォルトビューとして設定 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します。

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、まずデータのサンプルを使用してレポートを実行すると役立つことがよくあります。待ち時間を短縮することで、フィルター・グループ・その他のレポート設定をすばやく検証および反復し、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、実行 の横にある プレビュー を選択します。

プレビューでは、データセット全体の 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、結果を制限する​

カーディナリティの高いディメンションとは、一意の値が非常に多いデータ属性です。これらは、ブラウザへデータをダウンロードし、その後グラフまたはテーブルに読み込む前に、レポートが読み取り・ページ分割しなければならない行数を増やし、レポート生成を遅くします。

Project/Account ID、Service、SKU、Resource などのカーディナリティの高いディメンションを扱うときは、必ずフィルターと結果をリミット を行ってください。この方法は、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 を回避するうえでも有効です。

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遡っては適用されず、手動で削除した場合も適用されません。さらに、部分一致・正規表現一致・is not 一致を使用している場合、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、特定のプロバイダーへのフィルタリングが課題となる場合があります。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対象データ量を最小化することが、ベストプラクティスとされています。

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検討することが重要です。

完全一致でフィルターする​

is モードでフィルタリングすることは、最も効率的なレポート構築方法です。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。

正規表現や部分一致など、そ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が低くなります。

予測の使用には注意する​

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る他のプロセスとリソースを共有することに注意してください。結果として、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、かなり変動する可能性があります。

に最終更新