On-demand アプリによるビッグ データの管理

On-demand アプリを使用すると、Qlik Sense Enterprise でビッグ データ ソースをロードし、分析することができます。ビッグ データのストア全体を一度に分析しようとするのは非常に非効率的です。それでも、代表値によるビジュアライゼーションを行うには、すべてのデータをディスカバリ可能にする必要があります。Qlik Sense On-demand アプリを使用することによりユーザーは、ビッグ データ ストアの集計ビューを表示し、データの関連サブセットを特定およびロードして詳細な分析を行うことができます。

On-demand アプリによって、データ ディスカバリが可能となる対象が拡大するため、ビジネス ユーザーはいっそう大規模なデータ ソースで連想分析を実施できます。ユーザーはまず、知見を探索したいデータを選択し、次に、対話的に On-demand アプリを生成できます。アプリでは、Qlik の全インメモリ機能を使用してデータを分析できます。

On-demand アプリの構成要素

Qlik Sense では、ビッグ データの集計ビューを表示するとともに、ユーザーがズームインして細分化されたデータを分析できるようにする選択アプリにより、ビッグ データ ソースのロードを管理します。各選択アプリには、On-demand アプリを作成するための基盤として使用される、1 つ以上のテンプレート アプリへの On-demand アプリ ナビゲーション リンクが埋め込まれています。ナビゲーション リンクとテンプレート アプリのプロパティにより、On-demand アプリにロードされるデータの形式と量を厳密に制御できます。

アプリはテンプレート アプリから繰り返し生成して、頻繁に変更されるデータ セットを追跡できます。データは選択アプリでの選択に従ってフィルタリングされますが、On-demand アプリのコンテンツは基盤となるデータ ソースから動的にロードされます。同じ On-demand アプリを数回生成して、データの変更に応じて新しく分析を行うことが可能です。

注: On-demand アプリの生成は、On-demand アプリ サービスによって制御されます。このサービスは既定で無効に設定されているため、選択を行ってテンプレート アプリをリンクし、On-demand アプリを生成するには、設定を有効にする必要があります。On-demand アプリ サービスは Qlik Management Console で管理します。

詳しくは、「On-Demand アプリの管理」を参照してください。

On-demand アプリのコンポーネント間の関係

On-demand app components.

On-demand アプリの作成

On-demand 選択アプリとテンプレート アプリには特別なロード スクリプトが必要なため、通常は、Qlik Sense ロード スクリプトの作成経験のあるユーザーが作成します。On-demand 選択アプリは例えば、適度なレベルの軸の粒度でデータをロードする必要があります。On-demand テンプレート アプリには、データ バインディング数式が入力されたロード スクリプトが含まれます。この数式は、データ ソースに対するクエリの作成に使用されます。

選択アプリは複数のテンプレート アプリにリンクでき、単一のテンプレート アプリは複数の選択アプリにリンクできます。ただし、テンプレート アプリのデータ バインディング数式は、リンクされている選択アプリの項目に対応する必要があります。そのため、選択アプリとテンプレート アプリは、大抵は経験豊富な同じスクリプト開発者によって併せて作成される傾向にあります。

注: Qlik Sense Enterprise インストール (ProgramData\Qlik\Examples\OnDemandApp\sample) には、サンプルの On-demand 選択とテンプレート アプリがあります。 この機能は Kubernetes では使用できません。

ナビゲーション リンクを作成する場合も、テンプレート アプリに対応するバインディングを持つ選択アプリの項目を理解している必要があります。各ナビゲーション リンクには、詳細なレコードの合計数を計算する数式が必要なためです。その合計数は、選択アプリの選択ステートを使ってアクセスできる集計レコードを表します。その数式を作成するには、選択アプリで利用可能な項目を使って、テンプレート アプリのレコード合計数を計算する方法を理解している必要があります。

詳細については、「On-demand アプリの構築」を参照してください。

選択アプリを使って On-demand アプリを生成する場合は、ロード スクリプトの知識は不要です。On-demand アプリのナビゲーション リンクを作成したら、そのナビゲーション リンクを選択アプリの [アプリのナビゲーション] バーにドラッグして、アプリ ナビゲーション ポイントを作成できます。作成後、On-demand アプリがナビゲーション ポイントから生成されます。

ナビゲーション リンクの数式による最大行の計算が必要範囲内になると、On-demand アプリの生成にナビゲーション ポイントを利用できます。この時点で、ユーザーは On-demand アプリを生成できます。また、一連の別の選択を行って、それを基に追加のアプリを生成できます。

詳細については、「On-demand アプリ」を参照してください。

ナビゲーション リンクでは、リンクから生成できる On-demand アプリの数が制限されています。最大数のアプリが生成されると、ナビゲーション ポイントからアプリを生成しているユーザーは、既存のアプリの 1 つを削除しないと、新しい On-demand アプリを生成できません。生成済みアプリの最大数は、On-demand アプリのナビゲーション リンクに適用されます。ナビゲーション リンクから On-demand アプリのナビゲーション ポイントを 1 つ作成すると、そのナビゲーション ポイントから最大数のアプリを作成できます。同じナビゲーション リンクから複数のナビゲーション ポイントを作成した場合、これらのナビゲーション ポイントはひとまとまりとして、ナビゲーション リンクに設定された最大数に制限されます。

ナビゲーション リンクによって、生成済みアプリの保持期間も設定されます。保持期間が終了すると、On-demand アプリは自動的に削除されます。

On-demand アプリ (Windows) の公開

ほとんどのユーザーは、公開後の On-demand アプリと選択アプリを使用します。選択アプリをストリームに公開すると、そのストリームへの適切な権限を持つユーザーはこれらのアプリを使用して集計を選択し、選択アプリに含まれるナビゲーション ポイントから On-demand アプリを生成できます。すべての公開済みアプリと同じく、これらのアプリは公開後に変更することはできません。ナビゲーション ポイントを追加するには、例えば、選択アプリのコピーを作成する必要があります。

多くの場合、ユーザーは生成済み On-demand アプリしか使用しません。生成済みアプリはそれぞれ個別に公開できます。実際、アプリ ナビゲーション リンクは、自身から生成されたアプリが特定のストリームに自動的に公開されるように指定できます。ユーザーは、アプリの公開先ストリームの生成済み On-demand アプリでロードしたデータのスライスを選択し、探索することができます。

On-demand アプリ (Kubernetes) の共有

個人スペースで On-demand の選択アプリを共有できます。まず、選択アプリとテンプレート アプリのシートを公開し、次に選択アプリを共有します。選択アプリが、共有相手のすべてのユーザーからアクセス可能になります。それらのユーザーは、それらのアプリ内のナビゲーション ポイントにアクセスできます。例えば共有ユーザーは、アプリ ナビゲーション バーから On-demand アプリを生成できます。共有スペースで On-demand アプリを作成または共有することはできません。

On-Demand アプリの利点

On-Demand アプリを使用すると、ビジネス ユーザーと IT 部門はビッグ データ環境からさまざまな方法で値を引き出すことができます。On-Demand アプリ:

  • 期間、顧客セグメント、または地区などのデータのサブセットをアプリに対話的に入力できる「ショッピング リスト」のような体験を実現します。
  • メモリでホストされている潜在的なサブセットに対し、完全な Qlik Sense の機能を提供します。

    その一方で、大規模なデータ ソースも管理できる Direct Discovery は、すべての関連データをメモリ内で保持するわけではありません。Direct Discovery の場合、メジャー データは実行されるまでソースにあります。

    詳細については、「Direct Discovery を利用した膨大なデータ セットへのアクセス」を参照してください。

  • IT はアプリのサイズを制御し、データ量または軸の選択に基づいてアプリを起動することができます。
  • Teradata AsterMapRSAP BExPLACEHOLDER 関数 (SAP HANA) など、SQL 以外のデータ ソースにアクセスできます。

    その一方で、Direct Discovery は SQL 以外のクエリを実行できず、SQL データ ソースしか一緒に使用することはできません。

  • カスタマイズ可能な SQL とロード スクリプトの生成を実行できます。
  • どのような場合でも、セクション アクセスが可能です。