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レポートを作成する

新しいレポートを、Ava のサポートを利用する場合もしない場合も、一から作成することができます。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

レポートを一から作成する​

新しいレポートを一から作成するには、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、新しいレポートはあらかじめ入力された設定から開始されます。
    • 一部の設定オプションは、Compact mode では場所が異なります。

    空の Cloud Analytics（クラウド分析）レポートを示すスクリーンショット

    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。次のセクションでは、copilot を選択した場合に何が起こるかを説明します。

copilot でレポートを生成する​

  1. copilot のプロンプトに、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. （オプション）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。プロンプト欄の Stop 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。

    レポート設定を生成している AI assistant

    copilot が設定を完了するとレポートが描画され、それに応じてレポート設定が更新されます。

    描画されたレポート

  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実行できます。

    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、保存 を選択します。

既存のレポートを基に作成する​

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、既存のレポート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. 対象のレポートを見つけます。

  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、カスタマイズした内容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、新しいレポートの個人用の開始地点（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. 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。

    コンソールレポートのケバブメニューオプション

デフォルトビューはアカウントに関連付けられます。一度設定すると、新しく作成するすべてのレポートは、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、まずはデータのサンプルを使ってレポートを実行すると便利です。待ち時間を短縮することで、フィルターやグループ、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内容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。

レポートをプレビューする

ベストプラクティス​

レポート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のことです。これらは、ブラウザにデータをダウンロードして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るため、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場合は、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、Data points limits や Data ingestion limits を回避するのにも役立ちます。

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、また手動で削除した場合にも適用されません。加えて、部分一致、正規表現一致、is not 一致を使用しても、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 Provider へのフィルタリングが難しい場合があります。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利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考えられます。

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いて、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と、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の向上が限定的です。

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 を選択した場合、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。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、大きく変動する可能性があります。

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