JavaScriptを有効にして再度、お越しください。大学研究所向けPentaho:大学・研究所での導入モデルケース大量に生成されるデータを自動で整理・整形し、簡単なレポートまで作成する。日々の研究活動で大量のデータが生み出され、その処理を手作業で行っている場合、Pentahoの「データ統合」というアプリケーションを利用することで、その手間を大幅に軽減することができます。Pentahoデータ統合はクライアントアプリで、ご自身がお使いのPCにインストールして利用します。そのため、研究室内のサーバーへのアクセス権限がなくても利用可能です。Pentahoデータ統合を利用することで次のようなメリットが得られます。>>続きを読むテキストファイル、Excelファイル、CSVファイルなど混在したデータ記録メディアも統一的に扱うことができます。読み込んだデータ加工・整形する様々な処理フローがGUIを使ってわかりやすく作成できます。作成した処理フローはジョブとして保存しておき、必要に応じて再度呼び出して実行が可能なので、定型データの繰り返し処理の手間を大幅に軽減できます。作成したデータ処理フローはご自身のPC上で実行することができ、処理の途中経過、エラーの箇所などが簡単に管理できます。処理が完了したデータは、ExcelやCSVの形で手元のPC内に保存したり、ネットワークを通じてデータベースサーバに保存することが可能です。定型のレイアウトのレポートはPentahoレポートデザイナーで作成しておき、そのデータソースにPentahoデータ統合の出力を書き込みます。することで、実験などによって得られた生のデータから整えられたレイアウトのレポートまでが1つのジョブとして遂行できます。保存されたジョブの実行はコマンドラインからも可能なので、cronなどを用いた完全自動実行も可能です。続きを隠す<<多次元のデータを手軽に分析する。多次元のデータとは、引数を3つ以上もった行列型のデータですが、3次元以上になるとExcelなどのスプレッドシートではすぐに限界に達してしまいます。PentahoなどのBIツールが提供するOLAP(オンライン分析処理)ツールはそういった多次元のデータの分析に特化して設計されたツールです。>>続きを読むOLAPツールの詳しい説明については、ネット上に解説がありますのでそちらをご覧ください。WikipediaITmedia情報システム用語辞典PentahoによるOLAP分析では、データはデータベースに登録され、オンラインでクエリーをかけながら表示します。そのため、非定型の自由な集計が可能です。大量のデータであってもキャッシュを利用して、ストレスなく操作することが可能です。PentahoによるOLAP分析のために必要な構成は次の通りです。BIサーバー用のマシンはデスクトップサーバー程度で構いません。データベースはPostgreSQLやMySQLなどのオープンソースのRDBもサポートされています。環境の構築にそれほど大きな投資は必要ないでしょう。環境ができてから、分析対象データを加工してOLAPで表示するまでには次ような手順が必要になります。分析対象データをOLAP用に整形します(整形されたものをキューブと呼びます。)キューブをデータウェアハウス(DWH)に保存します。BIサーバーに保存します。ブラウザにてBIサーバーにアクセスします。BIサーバーにてOLAP分析環境が提供されます。最初はこの準備がやや煩雑に思われるかもしれません。スキーマを構成してしまえばデータが更新されてもリアルタイムでOLAP表示もアップデートされますので、継続的なデータのモニタリングなどでは上記の手順でスキーマを構成しておくことが逆にメリットとなります。OLAP表示までできると多次元分析は非常に手軽にできるようになります。OLAPによる多次元分析の操作性は弊社のPentahoデモサイト、あるいはPentahoの国内正規代理店のKSKアナリティスク様のデモサイトにてご確認ください。巨大で複雑なデータを分析される研究者であればぜひお試しいただきたいと思います。続きを隠す<<レポートを他の研究者と共有する。研究活動の成果であるレポートを共同研究者などに配布して議論を進めるような場面が多々あると思います。データを示すようなレポートはExcelなどの表計算ツールが用いられることが多いかもしれませんが、データをわかりやすく表示するためテーブルやグラフを見栄えよく作成しレイアウトを構成するといった作業のためには、Excelは必ずしも使い勝手のよいツールではありません。レポートデザイナーというツールが含まれております。Pentahoレポートデザイナーには次のような特長があります。>>続きを読むデータとレイアウトが分離されているので、データの更新や入れ替えに柔軟に対応できる。Excel、HTML、CSVなど多彩なフォーマットで出力できる。HTMLなどのレポートの場合はブラウザ上からパラメータを指定し、データを選択したりグラフを動的に変化させるようなレポートも作成可能。BIサーバーにレポートをアップロードし、ウェッブ上でレポートを配信することができる。Pentahoデータ統合と組み合わせることで、実験などで生成されたデータをレポート化し、BIサーバー上で共有する、という一連の作業をすべて全自動で実行することができる。レポートの配布のためにBIサーバーを使わないのであれば、レポート作成のプログラムは自身のPCにインストールしたクライアントアプリのみで遂行可能です。BIサーバーと連動させる場合は、BIサーバーの設定が必要ですが、データを格納するためのデータベース設定、BIサーバーを公開するためのウェブサーバーの設定、ログインでコントロールするためのユーザ設定、全自動で実行させるためのジョブスケジューリング設定、などが必要になります。研究室のIT管理者と相談していただくか、弊社でも設定を承っておりますのでお気軽にご相談ください。