私たちはデータドリブンの時代に生きています。あらゆる分野で、洗練されたアナリティクスに基づいて戦略を素早く実行する新しい企業が出現しています。このようなデータの先駆者たちは、従来のライバル企業を破壊し、時には死に追いやってきました。 

生き残るためには、最先端のデータインフラストラクチャが必要です。それは、適切なプラットフォーム、適切なデータパイプライン、適切な分析エンジンを持つことを意味します。 

しかし、すべてのデータを手に入れたら、実際にはそれを使って何をするのでしょうか? 

効果的なデータドリブン型企業になるためには、以下が必要です。

  • 適切な情報
  • 正しい人たち
  • 適切なタイミング
  • 正しいフォーマット

これを実現するには、ビジネスインテリジェンス(BI)プラットフォームが最適です。適切なBIプラットフォームを使用すれば、意思決定者が正しい選択をするための力となる洗練されたチャート、レポート、ダッシュボードを迅速に作成することができます。

市場をリードするBIツールの1つが、誰でも使える直感的で機能満載のプラットフォーム、Chartioです。ChartioとXplentyがあなたの組織をどのように変革するかを見てみましょう。

Table of Contents

  1. Chartioとは?
  2. ChartioとXplenty ETLはどう連携するか?
  3. XplentyでChartioを最適化
  4. オンラインデモに申し込む

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Chartioとは?

Chartioは、技術者と非技術者の両方のユーザーに強力な機能を提供するクラウドベースのBIプラットフォームです。彼らのミッションステートメントは、「誰でもデータにアクセスできるようにする」ことです。彼らはこれをVisual SQLの力で実現しています。 

Visual SQLは、ビジュアルメニューシステムを使用してノーコードでデータベースクエリを作成できるユニークなシステムです。これは、技術的な専門知識を持つあらゆるレベルのユーザーにとって大きな助けとなるでしょう。 

  • 非技術者のビジネスユーザー: ChartioのVisual SQLシステムは、データベースの知識がなくても、誰でも強力なSQLクエリを作成することができます。直感的なメニューを使ってクエリを作成するだけで、その結果を使ってチャートを作成することができます。
  • SQLのエキスパート: クエリの書き方を知っていれば、Visual SQL を使用して処理を高速化できます。Chartioエディタでは、ビジュアルエディタとテキストエディタを簡単に切り替えることができます。つまり、メニューを使ってクエリを構築し、そのクエリを自分で微調整することができます。 
  • 開発者: Visual SQL には、フィルタリング、予測、縦横置換、カスタム式など、SQL の範囲外の機能がいくつか含まれています。通常、開発者はこれらの関数を自分でコーディングしなければなりません。Visual SQL では、これらの機能はすべてビルトインされています。 

Chartioのユーザーは皆、同じ目標を持っています:美しく有益なデータのビジュアライゼーションを作成することです。このプラットフォームには、以下のような素晴らしいチャートを作成するのに役立つ多くの機能が搭載されています。 

  • スマートチャート: Chartioのウィザードは、データに最適なチャートを見つけるのに役立ちます。その後、ツールを使用して手動で結果を微調整し、意味のあるビジュアライゼーションを作成することができます。 
  • データダッシュボード:複数のチャートを1つのビューにまとめることができます。ダッシュボードには複数のソースからのテーブルを含めることができ、ビジネスユーザーは一箇所で詳細なビューを得ることができます。 
  • コラボレーション作成:ユーザーはチャートを共同で作成し、メモを追加したり、編集したりすることができます。Chartioは、高度に設定可能なアクセス制御とバージョン履歴を提供しているので、変更を追跡することができます。 
  • スキーマ管理:ソースデータには理想的なデータ構造でない場合があります。例えば、カラム名が意味をなさない場合や、特定のテーブルを無視したい場合などです。Chartioはインポート時にスキーマを適応させることができるので、データを思い通りの形にすることができます。 
  • 簡単な共有:リンクを送信するだけで、チャートやダッシュボードを共有することができます。さらに簡単にするために、ChartioはSlackなどのコミュニケーションプラットフォームと統合しているので、チャートを会話の一部に含めることができます。 

もちろん、Chartioは利用可能なデータさえあれば大丈夫です。そこでXplentyがお手伝いします。 

ChartioとXplenty ETLはどのように連携するか?

ほとんどの企業では、スタックの中に何十ものデータ収集システムを持っています。 例えば、オンラインストアで何かを購入したとします。あなたの行動は、複数のシステムでデータを生成します。 

  • E コマース・データベース:E コマース・データベース:注文の詳細とユーザー・アカウント
  • フルフィルメントデータベース:配送先住所を含む配送情報 
  • 支払いと照合システム: 支払いが完了したかどうかの確認
  • 顧客関係管理(CRM):顧客サービスとのやりとりのログ 
  • マーケティングオートメーション:マーケティングメッセージにオプトインした場合

このオンラインストアがアナリティクスを実行しているとき、彼らはChartioを使用してこれらのシステムを1つ1つ調べることができます。しかし、これでは限られた視野しか得られません。

別の方法としては、このデータをすべてデータウェアハウスのような単一のデータリポジトリにまとめることです。これを行うには、Xplentyのような自動化された抽出、変換、ロード(ETL)プラットフォームが必要です。これは次のように動作します。 

  • 抽出:Xplentyがソースシステムに接続し、指定された関連データをエクスポートします。
  • 変換: Xplentyは、生データを処理して、目的地に向けて準備します。
  • ロード: 最後に、Xplentyはデータをデータウェアハウスに送り、他のビジネスデータと統合します。

Xplentyは、Chartioのように、セットアップにコーディングの経験を必要としません。ビジュアルメニューを使って、Xplentyを設定して、データソースとデータウェアハウス間に自動化されたデータパイプラインを設定することができます。 

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このパイプラインが実行されると、Chartioは必要なデータをすべて手に入れることができます。データウェアハウスを使用するメリットは他にもあります。 

  • データ品質の向上:ETLは、検証、クレンジング、整合化など、データ品質のニーズをすべて処理することができます。これは、データウェアハウスのコンテンツが信頼性の高いものであることを意味します。これは、BIやアナリティクスの結果がより正確になることを意味します。
  • 処理時間の短縮:ライブデータベースは常にクエリを実行しています。システムが忙しくなると、Chartioは他のユーザーやプロセスと帯域幅を競い合います。しかし、データウェアハウスは同じような需要に対応していないため、昼夜を問わず最高のスピードでデータを提供することができます。 
  • "信頼できる唯一の情報源": 複数のデータソースを使用していると、不整合に遭遇する可能性があります。データウェアハウスは、組織のための「信頼できる唯一の情報源」として機能し、最も信頼できるデータを見つけることができます。 
  • 低コスト:データウェアハウスは大量のデータをためる効率的な方法です。これは、特にビジネス価値のない履歴データを保存していても、Chartioがトレンド分析に必要としている場合には、特に費用対効果が高くなります。
  • 分析に最適化:Chartioのようなツールをサポートするためのデータウェアハウスを構築することができます。これにより、チャートやダッシュボードで迅速かつ正確な結果を得ることができます。 

Xplentyは、データオペレーションのバックエンド部分をケアするのに役立ちます。クラウドベースのETLを使えば、タイムリーで正確なデータソースを持つことができます。

また、信頼できるデータソースがあれば、Chartioを使用してチャート、ダッシュボード、その他のビジュアルツールを作成し、意思決定をサポートできます。 

XplentyでChartioを最適化

ChartioとXplentyを併用することの素晴らしい点は、どちらもノーコードのアプローチを提供していることです。つまり、技術的なスキルがなくても、エンドツーエンドのビジネスインテリジェンスプロセスをセットアップすることができます。 

これを有効にするには、以下のステップに従うだけです。

Xplenty側:

  1. ソースを接続する:統合ライブラリでは、数回クリックするだけで何百ものソースに接続することができます。 使いたいソースを選び、Xplentyへのアクセスを許可すれば、準備は完了です。 
  2. デスティネーション(送信先)に接続する: 最終的にデータをどこに移動しますか?上記と同じプロセスを使用して、データウェアハウスなどのデスティネーションと接続します。 
  3. 変換処理を作成する: ビジュアルインターフェースを使用して、ソースとデスティネーションの関係を定義します。また、必要な変換を行うためにXplentyを設定することもできます。
  4. Chartioに接続する: Xplentyの統合ライブラリを使うと、REST APIコンポーネントを使って直接Chartioに接続することができます。 

Chartio側:

  1. Visual SQL クエリを作成する:Visual SQL エディタを使用して、ターゲットテーブルからデータを抽出することができます。
  2. チャートを生成する:チャートウィザードを使用するか、より複雑なデータダッシュボードを作成することができます。
  3. 他のユーザーと共有する:チャートへのリンクを共有するだけで、共同作業者はすぐに作業に取り掛かることができます。

ここまで見てきたように、ソースからデータを取り出し、チャートを作成し、リーダーに配布することができます。

これはデータの民主化に向けた大きな一歩です。人々はもはや、レポートの実行や分析の手助けをITチームに頼る必要はありません。代わりに、誰でも洗練されたビジネス・インテリジェンス・レポートを作成することができます。これはITチームにとっても朗報です。基本的なデータクエリ処理に費やす時間が減り、データインフラストラクチャの開発と改善に多くの時間を割くことができるようになります。 

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オンラインデモに申し込む

エンタープライズデータを最大限に活用したいのであれば、クラウドベースのETLが第一歩となります。 Xplentyがあなたの企業のために機能するかどうかを確認するために、オンラインデモをお申し込みいただき、14日間のトライアルをお試しください。