アプリのパフォーマンスを改善するためのベスト プラクティス

アプリの応答性と使用可能性を確保する方法を学びます。必要な項目のみを使用し、重複する軸を削除し、アプリの公開バージョンで作業することで、アプリの速度と全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

インサイト アドバイザー は、データ モデルに含まれるデータのみを使用することに注意してください。マスター軸とマスター メジャーを作成すると、インサイト アドバイザー で質問するときに役立ちます。

インサイト アドバイザー によるアプリのパフォーマンスの向上

インサイト アドバイザー は、アプリとそのデータのプロファイリングを実行することにより、アプリを開いた直後に推奨事項を返すことができます。アプリで利用可能なメタデータのサイズは、インサイト アドバイザー が新しいアプリを最初にプロファイリングするのにかかる時間に影響を与える可能性があります。

アプリに 500 を超える項目が含まれている場合、インサイト アドバイザー では一般的な軸またはメジャーを超える項目を分類する精度が低くなります。

アプリに 100 を超えるマスター メジャーまたは 100 を超えるマスター軸が含まれている場合、インサイト アドバイザー では一般的な軸またはメジャーを超えるアイテムの分類の精度は低くなります。例えば、100 を超えるマスター軸がある場合、地理的な軸として意図されたマスター軸は、軸としてのみ分類される可能性があります。このしきい値は、マスター軸とマスター メジャーに対して個別に定義されます。

ベスト プラクティスとして、関連する項目のみをロードして、アプリが維持が困難なサイズにならないようにします。

アプリのパフォーマンスを向上させるには、次のアクションを検討してください。

• アプリの必須項目のみを読み込みます。

• データ値検索を使用して、質問で参照できる値を指定します。

• データ モデルから重複する軸を削除します。

インサイト アドバイザー による分析の質の向上

以下は、インサイト アドバイザー での分析の品質を向上させることができるいくつかのベスト プラクティスです。

アプリに軸を追加しすぎないようにする

アプリにできるだけ多くの軸を追加したくなることがあります。 含める軸が多すぎると複製が発生し、ユーザーがビジュアライゼーションを作成してデータを分析するのが難しくなる可能性があります。

マスター アイテムに名前を付けるときの最上位の回避

マスター アイテムに名前を付けるときは、正規表現の最上位を除外することをお勧めします。

たとえば、インサイト アドバイザー は、今週の売上というラベルの付いた次のマスター アイテムを複数のトークンとして認識する場合があります。今週のを相対時間フィルターとして、売上をデータ モデル内の軸の名前として認識します。エンジンが完全な用語を質問として認識できるように、マスター アイテムに名前を付けるときに最新の売上などの用語を使用できます。

論理モデルのデータ値検索を設定

データモデルには同じ名前やほぼ同じ名前の項目が複数含まれる時があります。論理モデルのこれらの項目に関してデータ値検索の値を変更することで、ユーザーが正しい項目を参照する質問をしているか確認できます。データ値検索列をカスタマイズすると質問された時にエンジンで正しい項目を認識できます。

例えば、データモデルに 2 つの国の軸、顧客の国および サプライヤーの国を含めることができます。通常ユーザーが顧客の国について尋ねる場合、サプライヤーの国をデータ値検索列から削除できます。

データ値検索の使用について詳しくは、項目とグループの定義を参照してください。

管理スペースでアプリの作業をする

インサイト アドバイザー は、管理スペース内のアプリでは異なる動作をします。個人または共有スペースでは、通常、アプリ内のすべての項目にアクセスできます。 公開されたアプリでは、マスター アイテムにのみアクセスできます。アプリを管理スペースに公開する前に、必要な軸とメジャー用にマスター アイテムが作成されていることを確認してください。

自然言語の質問は、限られた特定の数の項目を持つアプリで最適に機能します。その結果、公開されたアプリは、共有スペースまたは個人スペースのアプリよりも応答性が高くなります。