アナリティクス ビュー
Manufacturing Data Engine（MDE）のアナリティクス ビューは、MDE 環境内のデータ分析とレポート作成を効率化するために設計された強力な機能です。MDE は、タイプ固有のデータ、メタデータ、関連するディメンションを統合する BigQuery ビューを自動的に生成することで、包括的なクエリとダッシュボードの作成を簡素化します。
コンセプト
分析ビューは、MDE 環境内の特定のタイプ バージョンに合わせて調整された事前構築済みの BigQuery ビューです。このビューは、統一されたデータソースとして機能し、タイプ テーブル（コア ファクト テーブル）を、そのタイプ バージョンに関連付けられているすべての関連メタデータ バケット（ディメンション）とシームレスに結合します。
この統合により、複数のテーブルにわたる手動結合が不要になるため、クエリが簡素化されます。分析ビューでは、事前定義された JSON スキーマに基づいてメタデータ インスタンスとデータフィールドもフラット化されます。
アナリティクス ビューの仕組み
自動作成: MDE は、一意の型バージョンごとに
mde_analyticsデータセット内に専用の分析ビューを自動的に作成します。新しい型バージョンのビューは常にインプレースで更新されます。メタデータのフラット化: ビュークエリは、タイプに関連付けられた JSON メタデータ インスタンス（ディメンション メンバー）をインテリジェントにフラット化します。型バージョンに関連付けられたメタデータ バケット バージョンの JSON スキーマ内の各フィールドは、次の明確に定義された型マッピングに従って、対応する BigQuery フィールドにマッピングされます。
- String -> String
- 配列 -> JSON
- Object -> JSON
- Number -> Float64
- Integer -> Int64
- Boolean -> Bool
- null -> null
結果の BigQuery フィールドには、常にメタデータ バケット名の接頭辞が付きます。
ネストされた JSON の処理: ネストされた JSON フィールドは、パス要素をアンダースコアで連結して BigQuery フィールドに変換されます。たとえば、
{"location":{"city":"Düsseldorf"}}はlocation_cityになります。「データ」フィールドの平坦化: ビューは、型に定義されたスキーマに基づいて、数値以外の型の JSON「データ」フィールドに平坦化を拡張し、包括的なデータ アクセシビリティを確保します。フラット化は、「data」フィールドのスキーマが定義されている場合にのみ実行されます。データ フィールド スキーマの詳細については、データ フィールドをご覧ください。
フィールドの命名と競合: 命名の競合が発生した場合、メタデータ バケットから派生したフィールドにはバケット名が接頭辞として付加されます。
スキーマを表示
最終的なビュー スキーマには、豊富なフィールド セットが含まれています。
- 基になるタイプテーブルのすべてのフィールド: コア製造データ。
- 各メタデータ インスタンスのすべてのフラット化されたフィールド: レコードに関する詳細なコンテキスト情報。
- 「data」フィールドのすべてのフラット化されたフィールド（数値以外）: タイプに固有の追加データポイント。
アナリティクス ビューのメリット
アナリティクス ビューには次のようなメリットがあります。
- クエリの簡素化: 単一のビューに対してクエリを実行して包括的なデータを取得することで、複雑な結合を排除します。
- 分析の加速: データの準備に費やす時間を減らし、分析情報の抽出に費やす時間を増やします。
- 標準化された構造: タイプ バージョン間でスキーマが一貫しているため、レポートの標準化が容易になります。
- 自動化: MDE はビューの作成とメンテナンスを処理するため、手動タスクを回避できます。
ご利用にあたって
MDE でタイプを使い始めると、すぐにアナリティクスのビューを使用できるようになります。 Google Cloud プロジェクトで自動生成されたビューを確認する手順は次のとおりです。
- [BigQuery] を選択する。
- 左側のパネルで [Studio] をクリックします。
- BigQuery エクスプローラ ウィンドウで
mde_analyticsデータセットを選択します。