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IBM Cognos Analyticsバージョン 11.1

データ・モデリング・ガイド

IBM

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IBM Cognos AnalyticsVersion 11.1Data Modeling Guide

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目次

第 1 章 Cognos Analytics でのデータ・モデリング.................................................... 1ユーザー・インターフェースのモデリング ................................................................................................ 2

第 2 章データ・モジュールとそのソース ...................................................................5データ・モジュールのソース ...................................................................................................................... 5データ・サーバー................................................................................................................................... 5パッケージ.............................................................................................................................................. 5アップロードされたファイル.................................................................................................................6データ・セット.......................................................................................................................................6データ・モジュール............................................................................................................................... 6

データ・モジュールの作成..........................................................................................................................6関係する表の検出.........................................................................................................................................8データ・モジュールへのソースまたは表の追加.........................................................................................9データ・モジュール内の列の更新.............................................................................................................10スキーマ・メタデータの再ロード.............................................................................................................11ソースの再リンク...................................................................................................................................... 11パッケージの拡張...................................................................................................................................... 13データ・キャッシュのセットアップ......................................................................................................... 15データの保護..............................................................................................................................................17

第 3 章メタデータのモデル化.................................................................................19関係............................................................................................................................................................ 19関係を最初から作成する......................................................................................................................19結合演算子............................................................................................................................................ 20結合の最適化........................................................................................................................................ 21

カスタム表................................................................................................................................................. 21カスタム表の作成.................................................................................................................................23

SQL を使用した表の作成........................................................................................................................... 25列の依存関係..............................................................................................................................................26列の依存関係の定義............................................................................................................................. 29列の依存関係の構成............................................................................................................................. 31

計算............................................................................................................................................................ 34基本的な計算の作成............................................................................................................................. 34カスタム計算の作成............................................................................................................................. 35

フィルター................................................................................................................................................. 36埋め込みフィルターの作成.................................................................................................................. 36選択可能フィルターの作成.................................................................................................................. 37

アイテムの非表示...................................................................................................................................... 38データ・グループの作成........................................................................................................................... 39データのクリーニング............................................................................................................................... 40ナビゲーション・パスの作成.................................................................................................................... 41データ表示形式を設定............................................................................................................................... 43Cognos Analytics の SQL............................................................................................................................43サポートされる SQL タイプ................................................................................................................. 43クエリー情報の表示............................................................................................................................. 44クエリー SQL の生成............................................................................................................................ 45

データ・モジュールの検証........................................................................................................................45オブジェクト・プロパティー ................................................................................................................... 46

第 4 章データ・ツリーのメンバー.......................................................................... 49

iii

メンバーの検索.......................................................................................................................................... 51メンバー表示制限の設定........................................................................................................................... 52リレーショナル・メンバーの表示.............................................................................................................53

第 5 章相対日付分析..............................................................................................55サンプル・カレンダー............................................................................................................................... 55相対日付分析のためのデータ・モジュールの作成................................................................................... 57関連日付フィルターの作成........................................................................................................................58フィルター式の作成............................................................................................................................. 61式の変数................................................................................................................................................62フィルター例: 過去 12 カ月間..............................................................................................................64フィルター例: 次の 4 カ月間................................................................................................................ 65相対日付フィルターのその他の例....................................................................................................... 67

参照日のカスタマイズ .............................................................................................................................. 68「as_of_date」グローバル・パラメーターの設定...............................................................................69

付録 A サポートされる SQL データ・タイプ............................................................ 71

索引.....................................................................................................................73

iv

第 1 章 Cognos Analytics でのデータ・モデリングIBM® Cognos® Analytics は、Web ベースのセルフサービス・データ・モデリング機能を提供します。Cognos Analytics のデータ・モデリングを使用して、リレーショナル・データベース、Hadoop ベースのテクノロジー、Microsoft Excel スプレッドシート、テキスト・ファイルなど、さまざまなデータ・ソースを融合できます。これらのソースを使用して、データ・モジュールを作成し、それをレポート、ダッシュボード、または閲覧ビューに利用することができます。データ・モジュールに理想的なデータベース構造はスター・スキーマですが、トランザクション型スキーマも同等にサポートされます。計算式を作成したり、フィルターとナビゲーション・パスを定義したりするなどして、データ・モジュールを拡張できます。データ・モジュールを保存すると、他のユーザーがそれにアクセスできます。ユーザー、グループおよびロールに適切なアクセス権限が与えられているフォルダーにデータ・モジュールを保存してください。このプロセスは、レポートまたはダッシュボードの保存と同じです。ヒント : Cognos Analytics のデータ・モデリングは IBM Cognos Framework Manager、IBM Cognos CubeDesigner、IBM Cognos Transformer に取って代わるものではありません。これらは、アップグレードされたプロジェクトの保守のために引き続き使用できます。インテント・モデリングインテント・モデリングを使用して、データ・モジュールを作成できます。インテント・モデリングは、指定された語と、基本ソース内のメタデータの一致に基づいて、モジュールに含める表を提示します。インテント・モデリングは、行数、データ型、列内の値の分布によって、ファクト表とディメンション表の相違を認識します。可能な場合、インテント・モデリングは、表のスターまたはスノーフレークを提示します。該当するスターまたはスノーフレークが判別できなかった場合、単一の表または表の集合が提示されます。詳しくは、8 ページの『関係する表の検出』を参照してください。自動結合Cognos Analytics は、データ・モジュール内の表間の結合を自動的に作成します。自動結合 (自動的な結合) アルゴリズムでは、2 つの表の結合に使用する列を決定するのに、診断評価の方法が採用されています。このアルゴリズムでは、2 つの表間の列の組み合わせを選択する際に適用される一連の規則を使用します。各規則でスコアが作成されます。このスコアは負数になることもあります。すべての規則の合計スコアにより、列の組み合わせを結合列にするのが適格かどうかが決まります。自動結合アルゴリズムでは、以下の規則が使用されます。• 2 つの列名の類似性が、最小しきい値を上回らなければならない。例えば、SalesCountryCode と CountryCode は類似性の高い名前なので、一致していると見なすことができます。

• 両方の列とも同じセマンティック・カテゴリーに属している。例えば、従業員や製品のカテゴリーなどです。

• 両方の列のセマンティック属性が同じである。例えば、両方とも ID の場合などです。

• 共通の行 ID の列がない。各表に行 ID 列がある可能性はあります。

• 2 つの数値列内のデータがオーバーラップしている。• 2 つの列間の関係を多対多にすることはできない。

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2 つの表間の列の組み合わせが有資格スコアの最小値を満たす場合、結合関係が作成されます。関係の構築時には、収集された統計情報を使用して、カーディナリティーが適切に設定されていることが確認されます。自動結合アルゴリズムで作成される結合は、データ・モジュール内で推定される関係として保存されます。詳細については、19 ページの『関係』を参照してください。

ユーザー・インターフェースのモデリングWeb モデリング・ユーザー・インターフェースを使用して、データ・モジュールの表示、作成、拡張、編集を行えます。このインターフェースへのアクセスは、管理者が管理する「Web ベース・モデリング (Web-basedmodeling)」機能によって制御されます。詳しくは、「Managing IBM Cognos Analytics」のガイドを参照してください。以下のいずれかの方法で、IBM Cognos Analytics ポータルから Web モデリング・ユーザー・インターフェースに入ることができます。•「チーム・コンテンツ」、「個人用コンテンツ」、または「最近使ったファイル」で、既存のデータ・モジュールを見つけ、クリックして開きます。

•「新規」をクリックし、「データ・モジュール」を選択します。次に、新規データ・モジュールを作成します。

• Cognos Analytics の「ようこそ」ページの「クイック起動」機能を使用して、ファイルをアップロードします。「データ・モジュール」ボックスにファイルをドロップし、データ・モジュールの作成を開始します。データ・モジュールの操作において、アプリケーション・バーの「元に戻す」アクションおよび「やり直し」アクションを使用して、現行の編集セッションでデータ・モジュールに加えた変更を元に戻したり、復元したりできます。「元に戻す」および「やり直し」は最大 20 回まで行うことができます。「ソース」パネル「ソース」パネルには、データ・モジュールに含まれるデータのソースが表示されます。ソースとしては、データ・サーバー、アップロードされたファイル、データ・セット、パッケージ、その他のデータ・モジュールがあります。特定のソースを展開して (パッケージを除く)、その表と列を表示できます。表をデータ・モジュール・パネルまたはダイアグラムにドラッグして、データ・モジュールに追加します。ソースのコンテキスト・メニューから、ソースの再リンクやデータ・キャッシュの有効化などのアクションを開始できます。データ・モジュール・パネルデータ・モジュール・ツリーには、データ・モジュールに含まれるデータの表と列が示されます。これは、データ・モジュールを編集するための主なスペースです。モジュール、表、または列のコンテキスト・メニューのアイコンをクリックし、モデル化と編集のコンテキスト・メニュー・オプションを表示します。これで、表の結合、フィルターおよび計算の作成、またはアイテムの名前変更および削除を開始できます。パネル・ツールバーの「ソースと表の追加」アイコンをクリックして、データ・モジュールにソースと表を追加します。「ナビゲーション・パス・メンバーの指定」アイコンをクリックすると、ナビゲーション・パスのメンバーである列に下線が付けられます。どの列にも下線が付けられなければ、データ・モジュールにナビゲーション・パスが含まれていません。

2 IBM Cognos Analytics バージョン 11.1 : データ・モデリング・ガイド

「関係」タブこのタブには、データ・モジュールの関係図が表示されます。ダイアグラムは、データ・モジュール内の表の関係を図で表現したものです。ダイアグラム・ビューを使用して、関係を確認したり、データ・モジュールを編集したり、関係のカーディナリティー情報を表示したりできます。ダイアグラム内の表を右クリックすると、表のコンテキスト・メニューが表示されます。ここを開始点として、結合またはフィルターの作成、表の名前変更、表プロパティーの表示、またはモジュールからの削除を行うことができます。いずれかの表結合をクリックすると、一致キーを含む結合の概要情報が表示されます。結合行を右クリックすると、結合を編集または削除するオプションが含まれたコンテキスト・メニューが表示されます。ダイアグラム内の 1 つ以上の表を右クリックし、「自動配置 (Auto-arrange)」をクリックします。ダイアグラムが、最初に選択した表の近くに再描画され、選択した表とそれらの関係にフォーカスできます。「ダイアグラムの設定」ボックスで、「カーディナリティー」チェック・ボックスを選択すると、データ・モジュール内のさまざまな表の間の関係のカーディナリティーが表示されます。「分離の度合い (Degreesof separation)」スライダーを動かします。スライダーの位置に応じて、ダイアグラムに表示される表の間の関係の度合いがさまざまに変化します。ダイアグラムで 1 つ以上の表を選択し、「フォーカス・モード(Focus mode)」を使用して選択した表を操作します。「グリッド」タブグリッド・ビューを使用して、表の列および行の実際のデータを確認できます。データ・モジュール・ツリーまたはダイアグラムで表または列を選択し、グリッド・アイコンをクリックして、データ・ビューを開きます。「カスタム表 (Custom tables)」タブ「カスタム表 (Custom tables)」タブは、データ・モジュール内のカスタム表の作成、表示、管理を行うためのメインのスペースです。このタブは、モジュールにカスタム表が含まれていない場合でもデフォルトで表示されます。表の新規作成を開始するには、「カスタム表の作成 (Create custom table)」をクリックします。データ・モジュールにカスタム表が既に含まれている場合、タブをクリックすると表名がリストされます。詳細については、21 ページの『カスタム表』を参照してください。検証パネルデータ・モジュールを検証するには、アプリケーション・バーの検証アイコンまたは「データ・モジュール」パネルの検証アイコンをクリックするか、データ・モジュールのショートカット・メニューから「検証」をクリックします。エラーが検出された場合、エラーの数がアプリケーション・バーの検証アイコンに表示され、検証失敗アイコンが、表、列、式、または結合に表示されます。「エラー」アイコンをクリックすると検証メッセージが表示されます。エラー・メッセージ中のコピー・アイコンをクリックすると、簡単に分析や印刷ができるようにメッセージがクリップボードにコピーされます。式エディター式エディターは、SQL ベースの表、計算、フィルター、またはデータ・グループの作成や編集を行うために使用できる SQL 編集ツールです。コードを入力するか、データ・モジュール・ツリーから項目をドラッグすることによって、式を作成できます。検証機能とデータ・プレビュー機能を使用して、式の検査とトラブルシューティングを素早く行うことができます。コード編集機能には、コメントの挿入、関数のオートコンプリート、整形出力、ハイコ

第 1 章 Cognos Analytics でのデータ・モデリング 3

ントラスト・モード、各種フォント・サイズなどが含まれます。情報パネルに詳細が表示され、式で使用されるサポート対象関数の例が示されます。


第 2 章データ・モジュールとそのソースデータ・モジュールは、データを記述したりデータの結合や形状に関する規則を記述したりするコンテナーで、その目的は IBM Cognos Analytics でデータの分析や視覚化を行えるように準備することです。

データ・モジュールのソースデータ・モジュールは、データ・サーバー、パッケージ、アップロードされたファイル、データ・セット、およびその他のデータ・モジュールに基づくことができます。複数の異なるタイプのソースを組み合わせて 1 つのデータ・モジュールにすることができます。IBM Cognos Analytics でデータ・モジュールを新しく作成するか、既存のモジュールを更新する場合、「ソースの選択」ダイアログ・ボックスから入力ソース・タイプを選択します。

データ・サーバーデータ・サーバーは、Cognos Analytics に接続が存在するデータベースを表します。データ・サーバー接続が、「管理」 > 「データ・サーバー接続」または「管理」 > 「管理コンソール」で既に作成されている必要があり、データ・サーバー内の 1 つ以上のスキーマに関するメタデータをロードする必要があります。データ・モジュールではメタデータがロードされたスキーマのみを使用できます。

データ・サーバー・スキーマの更新時に、データ・モジュールからスキーマのメタデータを再ロードできます。「ソース」タブで、スキーマのコンテキスト・メニューから、「メタデータの再ロード (Reloadmetadata)」を選択します。従来の JDBC データ・ソース接続の場合、「Web ベース・モデリングを許可」チェック・ボックスが選択されていることを確認します。これらの接続は、「管理コンソール」に作成されます。このタイプの接続で「Web ベース・モデリングを許可 (Allow web-based modeling)」チェック・ボックスが選択されていない場合、接続は「管理」 > 「データ・サーバー接続 (Data server connections)」で使用できず、データ・モジュールのソースとして使用できません。「管理」 > 「管理コンソール」に移動します。「構成」タブで、「データ・ソース接続 (Data source connections)」を選択し、接続を見つけます。接続プロパティーから、「Web ベース・モデリングを許可 (Allow web-based modeling)」チェック・ボックスがある「接続」タブをクリックします。データ・サーバーが Planning Analytics の場合、データ・サーバー接続が作成され次第、管理インターフェースですぐに TM1 キューブ・ベースのデータ・モジュールを作成します。詳細は、「IBM Cognos Analyticsの管理 (Managing IBM Cognos Analytics)」ガイドにある『Planning Analytics キューブからのデータ・モジュールの作成 (Creating data modules from Planning Analytics cubes)』を参照してください。詳しくは、「IBM Cognos Analytics の管理 (Managing IBM Cognos Analytics)」を参照してください。

パッケージデータ・モジュールのソースとして、リレーショナルな動的クエリー・モードのパッケージを使用できます。パッケージは IBM Cognos Framework Manager で作成され、ディメンション、クエリー・サブジェクト、クエリー・アイテム、およびその他のデータが格納されています。パッケージは、「チーム・コンテンツ」または「個人用コンテンツ」にあります。ヒント : パッケージ内のクエリー・サブジェクトおよびクエリー・アイテムは、データ・モジュール内の表および列と同等です。パッケージについて詳しくは、「IBM Cognos Analytics Getting Started Guide」を参照してください。


アップロードされたファイルアップロードされるファイルは、コンマ区切り、タブ区切り、セミコロン区切り、またはパイプ区切りの値を含む Microsoft Excel (.xlsx および .xls) スプレッドシートおよびテキスト (.csv) ファイルです。Cognos Analytics に既にアップロードされているファイルは、「チーム・コンテンツ」または「個人用コンテンツ」に保管されます。データ・モジュールの作成を開始した後に、「ソースの選択 (Selectsources)」ダイアログ・ボックスでファイルのアップロード機能を使用してファイルをアップロードすることもできます。アップロードされたファイルについて詳しくは、「IBM Cognos Analytics Getting Started Guide」を参照してください。

データ・セットデータ・セットには、パッケージまたはデータ・モジュールから抽出されたデータが格納されます。データ・セットは、「チーム・コンテンツ」または「個人用コンテンツ」に保管されます。データ・セット内のデータが変更された場合、その変更内容はデータ・モジュールに反映されます。データ・セットについて詳しくは、「IBM Cognos Analytics Getting Started Guide」を参照してください。

データ・モジュール既存のデータ・モジュールを、他のデータ・モジュールのソースとして使用できます。データ・モジュールは、「チーム・コンテンツ」または「個人用コンテンツ」に保存されます。表はソース・データ・モジュールにリンクされたままで (リンクされた表のアイコンで示されます)、読み取り専用になります。表がリンクされている限り、ソース・モジュール内の変更はすべて新しいデータ・モジュールに反映されます。リンクを解除すると、表を編集できます。ただし、ソース・モジュールの変更は新規モジュールに反映されなくなります。

データ・モジュールの作成さまざまなタイプの 1 つ以上のソースからのデータを含むデータ・モジュールを素早く作成できます。データ・モジュールは他のユーザーと共有でき、レポート、ダッシュボード、ストーリー、閲覧ビューを作成するためのソースとして使用できます。始める前にデータ・モジュールの作成に使用する予定のソースを準備します。• ソースを「チーム・コンテンツ」または「個人用コンテンツ」に保存します。唯一の例外は、データ・モジュールの作成中にアップロード可能なデータ・ファイルです。

• データ・サーバー・ソースの場合、「管理」 > 「データ・サーバー接続」で接続を作成します。詳細については、5 ページの『データ・サーバー』を参照してください。このタスクについてデータ・モデリング・ユーザー・インターフェースにアクセスするには、「Web ベース・モデリング (Web-based modeling)」機能に対する実行権限と通過権限が必要です。これらの機能について詳しくは、「Managing IBM Cognos Analytics」ガイドを参照してください。手順1. Cognos Analytics のウェルカム・ページで、「新規」 > 「データ・モジュール (Data module)」をクリックします。


ヒント : データ・モジュールの作成を開始するためのもう 1 つの方法は、「クイック起動 (Quicklaunch)」機能を使用して最初にデータ・ファイルをアップロードすることです。ファイルを CognosAnalytics のウェルカム・ページの「データ・モジュール (Data module)」ボックスにドロップすると、データ・モジュールの作成をすぐに開始できます。その他のソースは後でデータ・モジュールに追加できます。

2.「ソースの選択 (Select sources)」ダイアログ・ボックスで、任意のタイプのソースを 1 つ以上選択します。• 保存されたデータ・モジュール、データ・セット、アップロードされたファイル、またはパッケージを選択するには、「チーム・コンテンツ」、「個人用コンテンツ」、または「最近表示したコンテンツ」のフォルダーをクリックし、追加するソースを見つけます。必要に応じて、検索オプションとフィルター・オプションを使用してソースを見つけます。

• データ・サーバーを選択するには、「データ・サーバーとスキーマ」フォルダーをクリックします。必要なデータ・サーバー接続を選択します。データ・サーバー内の使用可能なスキーマがリストされます。使用するスキーマを選択してください。メタデータがプリロードされるスキーマだけが表示されます。

• ハード・ディスクまたは LAN ロケーションからデータ・ファイルをアップロードするには、「アップロード」アイコンをクリックし、ファイルを参照します。デフォルトでは、ファイルは「個人用コンテンツ」に保存されています。

3.選択したすべてのソースにそれぞれ 1 つの表が含まれている場合は、基本データ・モジュールが作成され、ステップ 5 に進むことができます。

4.選択したソースのいずれか (複数タブのスプレッドシートやデータ・サーバーなど) に複数の表が含まれている場合は、表をデータ・モジュールに追加するための以下の 2 つのオプションがあります。• 表の選択表を手動で選択し、「OK」をクリックしてデータ・モジュールを作成します。

• 関係する表の検出データ・モジュールのベースとなるソースからのキーワードが含まれたワード・クラウドの視覚化が表示されます。1 つ以上のキーワードを選択し、「次へ」をクリックします。データ・モジュールの提案が自動的に生成されます。その提案を受け入れることも、「前へ (Previous)」をクリックして別のキーワードを試すこともできます。推奨された提案を受け入れるには、「OK」をクリックします。データ・モジュールが自動的に作成されます。詳しくは、8 ページの『関係する表の検出』を参照してください。

選択した表に基づいてデータ・モジュールが作成されます。5.データ・モジュールを調べます。

• 「データ・モジュール (Data module)」パネルで、データ・モジュールに含まれるソースを表示します。ソースを展開して、その表、列、メンバーを表示できます。表のリンク・アイコンは、その表がソース・データ・モジュールにリンクされていることを示しています。詳しくは、11 ページの『ソースの再リンク』を参照してください。データ・サーバー接続およびアップロードされたファイルの表ラベルと列ラベルは、英語ではクリーンアップされ、他の言語では以下のようになります。– 単一ファイルの場合、.xls や .csv などのファイル拡張子は表ラベルから削除されます。例えば、Customer_analysis.csv は Customer Analysis に変更されます。

– アンダースコアー (_) やダッシュ (-)、斜線 (\) などの文字は、空白文字に置き換えられます。例えば、Vehicle_class は Vehicle Class に変更されます。

– 列ラベルでは、すべての語が大文字で始まります。例えば、Vehicle class は Vehicle Classに変更されます。

第 2 章データ・モジュールとそのソース 7

– キャメル・ケース文字列は個々の語に分割されます。例えば、OrderDate も orderDate もOrder Date に変更されます。

– 余分なスペースは削除されます。• データを表示するには、表または表内の列を選択し、データ・グリッドのアイコンをクリックします。

• 表間の関係を表示するには、「関係」タブをクリックします。通常、関係はシステムによって検出され、表間の結合は自動的に作成されます。表が結合されていない場合は、手動で結合する必要があります。詳細については、19 ページの『関係を最初から作成する』を参照してください。

• データ・モジュールが自動敵に検証されます。破損参照がある場合は、検証失敗アイコンが、データ・モジュール・ツリーとダイアグラムに表示されます。詳細については、45 ページの『データ・モジュールの検証』を参照してください。

6.データ・モジュールからテスト・レポートを作成するには、アプリケーション・ツールバーの「試す」をクリックします。ブラウザーで新しいタブが開き、その中に IBM Cognos Analytics - Reporting が開きます。データ・モジュールが「挿入できるオブジェクト」ウィンドウに表示されます。

7.データ・モジュールを保存するには、「保存」または「名前を付けて次を保存」をクリックします。

次のタスク計算、フィルター、グループ、カスタム表などを追加して、データ・モジュールを拡張できます。詳しくは、19 ページの『第 3 章メタデータのモデル化』を参照してください。

関係する表の検出データ・モジュールに最適な表をシステムに提案させることができます。システムは、自然言語処理や AIベースの機能を使用して、ユース・ケースを最もよく表すデータ・モジュールを生成します。この機能は、データ・モジュールを作成するとき、またはデータ・モジュールに新規のソースまたは表を追加するときに使用します。データ・モジュールの表の選択は、選択したキーワードに基づいて行われます。使用可能なソースに存在するキーワードが、インタラクティブなワード・クラウドの視覚化で表示されます。以下の例は、4 つのソースに基づくデータ・モジュールの提案のためのワード・クラウドを示しています。


フォントの色は、それぞれ異なるソースを表しています。フォントのサイズは、キーワードの重みを示しています。これは、ソース内でのキーワードの重要性を表す指標です。重みの高いキーワードを選択すると、ユース・ケースに最適なデータ・モジュールが作成される可能性が高くなります。ワード・クラウド内のキーワード数を増減させるには、右側のウィンドウの「キーワード」セクションを展開し、「キーワード制限 (Keywords limit)」オプションに数値を入力します。ワード・クラウドからキーワードを選択することも、検索バーにキーワードを入力することもできます。選択したキーワードは自動的に検索バーに追加されます。キーワードを選択解除するには、検索バーからキーワードを削除します。「次へ」をクリックすると、以下の例に示すように、データ・モジュールの提案が生成されます。

「提案されたデータ・モジュール (Proposed data module)」ウィンドウに、データ・モジュールに使用するようにシステムから提案された表が表示されます。デフォルトでは、ソースごとに 1 つの提案が生成されます。各提案には、信頼性スコアのパーセンテージが割り当てられます。信頼性スコアは、モデル作成の目標を達成するための提案の予測される能力を表しています。推奨された提案を 1 つ以上選択します。選択した提案がマージされて 1 つの提案になり、表の関係が生成されます。注 : ソースごとの提案の数を増やすには、「提案されたデータ・モジュール (Proposed data module)」ウィンドウの「詳細 (Advanced)」セクションを展開し、数値を増やしてください。「OK」をクリックして提案を受け入れるか、「前へ (Previous)」をクリックして別の提案を生成します。

データ・モジュールへのソースまたは表の追加データ・モジュールの作成後、新しいソースを追加したり、既にデータ・モジュール内にあるソースから別の表を追加したりできます。このタスクについて1 つのデータ・モジュールにさまざまなソース・タイプを組み合わせて追加できます。手順1.既存のデータ・モジュールを開きます。2.「データ・モジュール」パネルで、「ソースと表の追加 (Add sources and tables)」アイコンをクリックします。


3.次のいずれかのオプションを選択します。• 新規ソースの追加新しいソースを選択してデータ・モジュールに追加します。

• 表の追加既にデータ・モジュール内にあるソースから表を追加します。データ・モジュールにまだ含まれていない表のみを選択できます。

• 関係する表の検出既にデータ・モジュール内にあるソースから表を追加します。このオプションは、データ・サーバーや複数シートのアップロード・ファイルなど、複数の表を含むソースでのみ使用できます。選択したキーワードに基づいて、関係する表が、データ・モジュールへの追加候補として提案されます。詳しくは、8 ページの『関係する表の検出』を参照してください。

4.データ・モジュールを保存します。

データ・モジュール内の列の更新データ・モジュール・ソース内の表を更新した後に、表全体を更新せずにデータ・モジュール内で個々の列を追加したり削除したりできます。この機能は、以下のシナリオに使用できます。• データ・モジュール表からソース列が削除され、そのデータ・モジュールが変更されて保存された後に、モデル作成者が削除済みの列をデータ・モジュールに再追加します。

• データベース内の既存の表に新しい列が追加された後に、モデル作成者がデータ・モジュール内でこの列を使用します。

• データベース内で列が削除されたか名前変更されている場合に、モデル作成者はデータ・モジュールを更新して、検証エラーが発生しないようにする必要があります。このタスクについてデータ・サーバーに基づくデータ・モジュールの場合、「メタデータの再ロード (Reload metadata)」機能を使用して、データベースから最新のスキーマ・メタデータを再ロードします。詳細については、11 ページの『スキーマ・メタデータの再ロード』を参照してください。手順1.更新しようとしているデータ・モジュールを開きます。2.「ソース・ビュー」アイコンをクリックして、「ソース」パネルを開き、ソース・ツリーを展開します。

3.ソースがデータベース・サーバー・スキーマの場合は、スキーマのコンテキスト・メニューから、「メタデータの再ロード (Reload metadata)」をクリックします。データ・サーバーの最新の状態に基づいて表と列が再ロードされます。

4.「ソース」パネル・ツールバーで、「ソース・ツリーの設定 (Source tree settings)」アイコンをクリックし、「未使用のアイテムを表示する (Show unused items)」チェック・ボックスを選択します。•「ソース」パネル内で、データ・モジュール内にない列 (およびそれらの表) が強調表示されます。• ソースに名前変更された列が含まれている場合や、ソースから列が削除された場合は、「データ・モジュール」パネル内の影響を受けた列の隣に検証エラー・アイコンが表示されます。

5.「ソース」パネル内で、データ・モジュールに追加する必要がある列を特定し、「データ・モジュール」パネル内の関係する表にその列をドラッグします。表内の特定の場所に列をドロップする場合は、表を展開します。同一の表から一度に複数の列をドラッグできます。


6.データ・モジュールに検証エラーが含まれている場合は、そのモジュール内の列がソース内になかったり名前が変更されていたりする可能性があります。このエラーを解決するには、以下の手順を使用します。a)名前変更された列を「データ・モジュール」パネルにドラッグします。b)ソース内に存在しなくなった列をデータ・モジュールから削除します。c)データ・モジュールを検証します。検証エラーが発生する場合、式内の破損参照に関連している可能性があります。例えば、フィルターか計算式が削除済みの列を参照し続けている可能性があります。エラー・メッセージ内の情報を使用して、これらの式を手動で更新します。

7.データ・モジュールを保存します。

スキーマ・メタデータの再ロードデータベース・スキーマの更新時に、データ・モジュールがデータベースとの同期を保つには、スキーマを再ロードする必要があります。データ・サーバー・ソースに基づくデータ・モジュールを作成するには、データベース・スキーマのメタデータを Content Store にロードして保存する必要があります。このタスクは、データ・サーバー接続の作成後に、管理者が管理コンポーネント内で実行します。詳しくは、「IBM Cognos Analytics 管理ガイド (IBMCognos Analytics Managing guide)」の『メタデータのロード (Loading metadata)』を参照してください。既存のデータ・モジュールの場合、スキーマの更新後にモデル作成者がスキーマ・メタデータを再ロードできます。このステップは、データ・モジュール内に検証エラーがある場合に必要になることがあります。手順1.データ・サーバー・ソースに基づくデータ・モジュールを開きます。2.「ソース・ビュー」アイコンをクリックして、「ソース」パネルを開きます。3.スキーマのコンテキスト・メニューから、「メタデータの再ロード (Reload metadata)」をクリックします。

タスクの結果データ・サーバーの最新の状態に基づいて表と列が再ロードされます。ソースに名前変更されたアイテムが含まれている場合や、ソースからアイテムが削除された場合は、「データ・モジュール」パネル内の影響を受けた列の隣に検証エラー・アイコンが表示されます。次のタスクスキーマとデータ・モジュールのデータを比較するには、「ソース」パネル・ツールバーで、「ソース・ツリーの設定 (Source tree settings)」アイコンをクリックし、「未使用のアイテムを表示する (Show unuseditems)」チェック・ボックスを選択します。「ソース」パネル内で、データ・モジュール内にない表と列が強調表示されます。データ・モジュール内の列の更新に進むことができます。

ソースの再リンクデータ・モジュールのソースを異なるソースに再リンクすることができます。再リンクが正常に完了した後、データ・モジュール内のグローバル計算および関係は有効のままとなります。ソースの再リンクが役立つ可能性のあるシナリオのいくつかを以下に示します。• データ・モジュールを作成し、テスト・ソースを対象にしてテストを行いました。データ・モジュールの準備が完了した後に、ソースを目的の実動ソースに再リンクします。

• データ・モジュール内の現在のソースが無効になっているので、新しい有効なソースを使用する必要があります。


• データ・モジュールを 1 つのデータ・サーバーから別のデータ・サーバーに、または 1 つのスキーマから別のスキーマに再リンクします。さまざまなタイプのデータ・サーバー間、およびデータ・サーバー内のスキーマやカタログ間での再リンクがサポートされています。ヒント : データ・サーバーのソースは、複数のスキーマ、カタログ、それらの両方に編成することができ、または編成しないこともできます。このタスクについて再リンクする (ターゲットの) ソースは、元のソースと同じタイプのものでなければなりません。データ・サーバーはデータ・サーバーに対してのみ、アップロードされたファイルはアップロードされたファイルに対してのみ、再リンクすることができます。その他についても同様です。ソース・タイプが一致していることに加えて、以下の条件も満たす必要があります。• 元のソースにあるすべての列がターゲットのソースにも存在している必要があり、列の「識別子」プロパティー (大/小文字を区別する) とデータ・タイプが一致している必要があります。例えば、列 ColA および ColB があるファイル A は列 ColA および ColB があるファイル B に再リンクできます。列 colA および colB があるファイル B への再リンクはできません。データ・モジュールの計算および関係が引き続き有効となるためには、一致する列のデータ・タイプに互換性がなければなりません。例えば、元のソースの列データ・タイプが date の場合は、ターゲットのソースの列データ・タイプも string や timestamp ではなく date でなければなりません。

• データ・サーバー、パッケージ、およびデータ・モジュールの場合、元のソースにあるすべての表がターゲットのソースにも存在している必要があり、表の「識別子」プロパティー (大/小文字を区別しない) が一致している必要があります。これらの基準に基づいて一致する表が見つからない場合、システムで正しい一致の検出を試みる際に、表のラベルおよび一致する列 ID (大/小文字の区別あり) も考慮されます。ターゲットのソースで重複するマッチングが検出された場合、リスト内の最後の表がマッチングに使用されます。

• ターゲット・ソースに追加の列や表が存在することも可能です。追加の列が存在する表を含むソースに対して再リンクを行う場合、「ソース」ペインから「データ・モジュール」ペインに表をドラッグして、データ・モジュール内の表に追加の列を加えることができます。

• ファイル名、パッケージ名、データ・サーバー接続名などのソースの名前は、一致している必要はありません。ヒント : 列と表のマッチングは、それらの「識別子」プロパティーを比較することによって行われます。列または表の「識別子」の値は、列または表の名前 (ラベル) と同じ場合もありますが、常にそうとは限りません。「識別子」の値は、列または表の「プロパティー」ペインの「詳細」セクションで参照できます。手順1.「チーム・コンテンツ」または「個人用コンテンツ」から、データ・モジュールを開きます。2.「ソース」ペインで、再リンクするソースを見つけます。3.ソースのコンテキスト・メニューから「再リンク (Relink)」を選択します。4.元のソース・タイプと一致するソース・タイプを選択します。元のソースがデータ・サーバーの場合はデータ・サーバーを選択し、アップロードされたファイルの場合はファイルを選択します。その他についても同様です。

5.「完了」をクリックします。再リンクに成功すると、確認メッセージが表示されます。再リンクがエラーで終了した場合、再リンクの問題がリストされている検証ビューを開くことを勧めるメッセージが表示されます。問題を解決して、データ・モジュールを保存します。問題が未解決のデータ・モジュールを保存することもできます。重要 : 検証プロセスでは、列での非互換のデータ・タイプは検出されません。ソースの中に非互換のデータ・タイプの列が含まれている場合、他のすべての再リンクの条件が満たされていれば、再リンクが


成功したことを示すメッセージが表示されます。このタイプのデータ問題は、ソースの中で調整する必要があります。

タスクの結果データ・モジュールのソースが正常に再リンクされた後は、レポート作成者の関与なしで、新しいソースを使用してこのデータ・モジュールに基づくレポートとダッシュボードを開始することができます。

パッケージの拡張ダッシュボードや閲覧ビューなど、IBM Cognos Analytics コンポーネントのユーザー・エクスペリエンスを最適化するには、Framework Manager パッケージを拡張する必要があります。拡張プロセスは、「時間」や「地理的位置」などの Cognos Analytics データ特性を、パッケージ内のクエリー・アイテムに関連付けます。拡張プロセスからの情報は、パッケージ・メタデータから派生したデータ・タイプ、列名、「使用法」プロパティー値などの情報を補完します。拡張パッケージには、視覚化の推奨事項やインテリジェントに設定された列プロパティーのデフォルト値など、製品の人工情報 (AI) ベースの機能に必要なデータ特性が含まれています。例えば、「探索」に関係図を表示するには、拡張パッケージを使用する必要があります。そうでないと、関係図は表示されません。ヒント : ディメンションを使用してモデル化された (DMR) リレーショナル・オブジェクトを含むパッケージを拡張することはできません。プロンプトを含むクエリー・サブジェクトは拡張できますが、データは取得されません。拡張プロセスは、時間とメモリーを大量に消費する可能性があるため、オリジナル・パッケージが変更された場合にのみ実行する必要があります。パッケージに対して以下の変更が行われた後に、パッケージの再拡張を検討してください。• クエリー・サブジェクト、クエリー・アイテム、ネームスペースの名前が変更された。• クエリー・アイテムのデータ型が変更された。例えば、数値がストリングに変更された場合です。• 新しいクエリー・アイテムが追加された。• フィルターまたは式が変更されたため、クエリー・サブジェクトが返す値が大きく変わる。• 配布アーカイブが、以前の拡張に使用されたソースとは異なるデータを使用する新しい環境にインポートされた。パッケージが再公開されるとき、既存の拡張メタデータが削除または更新されることはありません。始める前に拡張プロセスがシステムに与える影響を最小限に抑えるには、目的に固有のクエリー・サブジェクトのサブセットのみを含む小さいパッケージを作成し、より小さいパッケージのみを拡張することを検討してください。例えば、高度なレポート作成者が使用するパッケージでは、多数のクエリー・サブジェクトが公開されても、それらのクエリー・サブジェクトの多くはダッシュボードや閲覧ビューの作成に関連しない場合があります。オリジナル・パッケージから小さいパッケージを作成して、ダッシュボードや閲覧ビューに必要なクエリー・サブジェクトのみを含めることができます。この小さいパッケージを拡張すれば、必要な時間とメモリーが少なくてすみます。このタスクについて自動プロセスまたは手動プロセスを使用して、パッケージ・メタデータを拡張できます。自動プロセスは、パッケージ内にある選択されたすべてのクエリー・サブジェクトに対するすべてのクエリー・アイテムを評価して、それらにデータ特性を自動的に適用します。システムへの影響を最小限に抑えるために、ネームスペースまたは個々のクエリー・サブジェクトを選択解除して、それらを拡張プロセスから除外することができます。手動プロセスでは、個々のクエリー・アイテムにデータ特性を明示的に適用します。パッケージを拡張するとき、通常は自動プロセスから開始します。手動プロセスを使用して、クエリー・アイテムの小さなサブセットのみを拡張したり、または自動オプションによって誤って設定された値をオーバーライドしたりします。


「パッケージの拡張 (Enrich package)」機能にアクセスするには、パッケージに対する書き込み権限が必要です。また、データ・ソースの基礎となるパッケージへのアクセスに使用されるサインオンに必要な権限も必要です。理想的なサインオンは、クエリー・サブジェクトの基礎となる表、ビュー、および列に、そしてクエリー対象の表とビュー内にある代表的な数行とその値にアクセスできます。手順1.「チーム・コンテンツ」または「個人コンテンツ」で、パッケージまたはそのショートカットを見つけます。

2.パッケージまたはショートカット・メニューから、「パッケージのエンリッチ」を選択します。ヒント : パッケージがデータ・モジュール・ソースとして使用された場合は、モデル作成ユーザー・インターフェースの「ソース」ウィンドウでパッケージを拡張できます。

3. Cognos Analytics バージョン 11.1.5 以降を使用している場合は、以下のオプションのいずれかを選択します。バージョン 11.1.4 以前を使用している場合は、ステップ 4 に進みます。• 自動的に拡張 (Enrich automatically)

ほとんどの場合、このオプションから始めます。状況情報には、パッケージが公開された日付と最後に拡張された日付が示されます。–「表の選択」パネルで、拡張プロセスによって評価されないようにするクエリー・サブジェクトを選択解除します。デフォルトでは、パッケージ内に表示されているすべてのクエリー・サブジェクトが評価されます。このオプションを使用すると、ダッシュボードや閲覧ビューで使用されていないクエリー・サブジェクトを除外できるため、システムによる時間とメモリーの使用量を削減できます。

–「サンプル・データを取得する」チェック・ボックスを選択し、データ・サンプルで取得する行数を指定します。さらに詳しいデータ特性 (各数値列の最小値または最大値、NULL 値、各列の個別値の概算数など)をパッケージから抽出するには、このオプションを使用します。抽出する行が多すぎると、システム・パフォーマンスに影響する可能性があります。行が少なすぎると、十分な情報が得られない可能性があります。このチェック・ボックスのチェック・マークを外すと、システムによる時間とメモリーの使用量が削減されますが、予期される情報が収集されない可能性があります。

–「実行」をクリックします。関連するクエリー・サブジェクトの数によっては、拡張プロセスには長い時間がかかります (何時間もかかる可能性もあります)。処理が終了すると、情報メッセージにプロセスの結果が表示されます。特定のパーセンテージのクエリー・サブジェクトのみが拡張された場合でも、ダッシュボードや閲覧ビューで AI 機能をサポートするために十分なデータを取得できる可能性があります。

–「閉じる」をクリックします。• 手動でエンリッチ (Enrich manually)

個々のクエリー・アイテムを拡張するには、このオプションを使用します。– パッケージを展開します。次に、クエリー・サブジェクトを展開し、1 つ以上のクエリー・アイテムを選択します。

–「データ表現の定義」ドロップダウン・メニューから、クエリー内のデータが表すオプション (「時間」または「地理的位置」) とその具体的な値を選択します。「デフォルト」値を使用すると、ソースから設定を伝播できます。

–「OK」をクリックします。4. Cognos Analytics バージョン 11.1.4 以前を使用している場合は、以下のオプションのいずれかを選択します。• 自動的に拡張 (Enrich automatically)


ほとんどの場合、このオプションから始めます。状況情報には、パッケージが公開された日付と最後に拡張された日付が示されます。–「ロード・オプション」タブで、パッケージから取得するデータ・サンプルの特性を定義します。サンプル・データの取得 (Retrieve sample data) - このチェック・ボックスを選択して、データ・サンプルで取得する行数を指定します。行が多すぎると、システム・パフォーマンスに影響する可能性があります。行が少なすぎると、十分な情報が収集されない可能性があります。このチェック・ボックスをクリアすると、システムによる時間とメモリーの使用量が削減されますが、予期される情報は収集されません。「統計の取得 (Retrieve statistics)」 - 各数値列の最小値または最大値、NULL 値、または各列の個別値の概算数など、より深いデータ特性をパッケージから抽出するには、このチェック・ボックスを選択します。このチェック・ボックスをクリアすると、システムによる時間とメモリーの使用量が削減されますが、予期される情報は収集されません。

–「表」タブで、拡張プロセスによって評価されないようにするクエリー・サブジェクトを選択解除します。デフォルトでは、パッケージ内に表示されているすべてのクエリー・サブジェクトが評価されます。このオプションを使用すると、ダッシュボードや閲覧ビューで使用されていないクエリー・サブジェクトを除外できるため、システムによる時間とメモリーの使用量を削減できます。

–「実行」をクリックします。関連するクエリー・サブジェクトの数によっては、拡張プロセスには長い時間がかかります (何時間もかかる可能性もあります)。処理が終了すると、情報メッセージにプロセスの結果が表示されます。特定のパーセンテージのクエリー・サブジェクトのみが拡張された場合でも、ダッシュボードや閲覧ビューで AI 機能をサポートするために十分なデータを取得できる可能性があります。

–「閉じる」をクリックします。• 手動オーバーライド (Override manually)

個々のクエリー・アイテムを拡張するには、このオプションを使用します。– パッケージを展開します。次に、クエリー・サブジェクトを展開し、1 つ以上のクエリー・アイテムを選択します。

–「オプションを選択」ドロップダウン・メニューから、クエリー内のデータが表すオプション (「時間」または「地理的位置」)、およびその具体的な値を選択します。

–「保存」をクリックします。

データ・キャッシュのセットアップデータ・モジュールでのデータ・キャッシュを有効にし、キャッシュ有効期限オプションを指定できます。データ・サーバーに対する SQL 照会からの結果セットがキャッシュに取り込まれます。これらの SQL 照会は、ウィジェット (ダッシュボード、レポート、ストーリー、および閲覧ビュー内の視覚化) から行われます。キャッシュされた結果セットは、完全に同じ SQL ステートメントか互換性のある SQL ステートメントを生成する後続の要求が行われるときに再使用されます。互換性のある SQL ステートメントの例として、フィルターが 1 つ多いことを除いて別のステートメントと同一の SQL ステートメントなどがあります。キャッシュの使用状況について参照するには、あるダッシュボード、レポート、ストーリー、または閲覧ビューを開いてから、1 つ以上のウィジェットに完全に同じか互換性のある SQL ステートメントがある別のダッシュボードやレポートなどを開きます。あるユーザーの要求からキャッシュされた結果を別のユーザーの要求に使用できるのは、両方のユーザーのデータ・セキュリティー・プロファイルが同じ場合のみです。つまり、両方のユーザーに関する以下の情報が同じ場合です。• データ・サーバーへのサインオン情報 (ユーザー名とパスワード)。• データ・ソース接続コマンド・ブロックの展開値。


• データ・モジュール内で定義されているデータ・セキュリティー。• キャッシュへのデータの取り込みに使用されるクエリー内のマクロの展開値。このタスクについてソース・レベルまたは表レベルでデータ・キャッシュを有効にすることができます。表のキャッシュ・オプションが表のソースから自動的に継承されるわけではありません。ソースと表に以下のデータ・キャッシュ・オプションを指定できます。• キャッシュなしデータ・キャッシュが無効になります。

• 自動ソースに対して指定されたデータ・キャッシュ・オプション。このオプションは、表にのみ使用できます。

• カスタムデータ・キャッシュを有効にし、キャッシュ・データを保持する時間の長さを指定できるようにします。

• マクロマクロに基づいたデータ・キャッシュを有効にします。

「データ・キャッシュ」の設定は、OLAP キューブ・データ、データ・セット、およびアップロードされたファイルには適用できません。手順1.「チーム・コンテンツ」または「個人用コンテンツ」から、データ・モジュールを開きます。2.ソースにデータ・キャッシュを指定するには、以下のステップを実行します。

a)「ソース」ウィンドウをクリックして展開し、ソースを見つけます。b)ソースのコンテキスト・メニューから「データ・キャッシュ」を選択します。c)いずれかのキャッシュ・オプションを指定し、「OK」をクリックします。

3.表にデータ・キャッシュを指定するには、以下のステップを実行します。a)「データ・モジュール (Data module)」ウィンドウで表を 1 つ以上選択し、コンテキスト・メニューの「プロパティー」をクリックします。

b)「詳細」プロパティーの下で、「データ・キャッシュ」プロパティーを見つけます。c)いずれかのキャッシュ・オプションを指定し、「OK」をクリックします。「自動」キャッシュ・オプションは、表ソースに対して指定されたオプションです。例えば、ソースのデータ・キャッシュが「カスタム」に設定され、時間制限として 1 日が指定されていれば、表の自動キャッシュ・オプションは「自動 (1 日) (Automatic (1 day))」と示されます。複数の表が選択されている場合は、最初に選択された表のキャッシュ・オプションが、選択された表のグループの自動オプションとして示されます。

4.データ・モジュールを保存します。タスクの結果キャッシュされた結果は、「データ・キャッシュ」設定で指定されている期間だけ保持されます。キャッシュ・エントリーのタイム・スタンプは、要求の開始時刻で、クエリーの実行が開始される直前です。キャッシュ設定の異なるさまざまな表からのフィールドが一緒に使用される場合、キャッシュは、設定値が最小の表のキャッシュ期間の間保持されます。例えば、ある表に関するデータ・キャッシュが 5 分に設定され、別の表に関するデータ・キャッシュが「キャッシュなし」に設定されている場合、両方の表のフィールドを使用する視覚化ではキャッシュは行われません。


データの保護セキュリティー・フィルターを作成することによって、値レベルでデータを保護できます。表の中の特定のデータ値にアクセスできるユーザー、グループ、または役割を、セキュリティー・フィルターで定義します。表を使用するダッシュボード、レポート、または閲覧ビューをユーザーが操作する場合、セキュリティー・フィルターに含まれているデータのみがユーザーに表示されます。それほど下位の細分度でデータに対するアクセス権を制限するのには、ビジネス上の理由があります。例えば、特定のユーザーのみが閲覧を許可される機密データがある場合です。あるいは、表にレコードが多数あるものの、ユーザーに必要なのはそれらのレコードのサブセットのみである場合です。始める前に関連するデータ・サーバー接続のスキーマ・メタデータがロードされていなければなりません。また、接続とそのサインオンのための書き込み権限が必要です。入力された SQL に基づいた表では、セキュリティー・フィルターがバイパスされます。セキュリティー・リスクの可能性を回避するには、データ・モジュールのベースになっているデータ・サーバー接続にibmcognos.typeinsqldisabled プロパティーを指定します。このプロパティーを指定した後に SQLベースの表の作成が試みられた場合、表は作成されません。 SQL ベースの表が作成された後にこのプロパティーが指定された場合、クエリー実行は停止します。 Cognos 固有の接続パラメーターについて詳しくは、「IBM Cognos Analytics Managing Guide」を参照してください。このタスクについてこのタイプのデータ・セキュリティーは、データ・サーバー・ソースに対してのみ実装できます。手順1.「チーム・コンテンツ」または「個人用コンテンツ」から、データ・モジュールを開きます。データ・モジュール・ソースは、データ・サーバーであるか、データ・サーバー表を含む別のソースでなければなりません。

2.「ソース」ウィンドウをクリックして展開します。3.データ・サーバー・スキーマを展開してその表を表示します。4.表のコンテキスト・メニューから、「データ・セキュリティーの設定 (Set data security)」を選択し、「セキュリティー定義の追加 (Add security definition)」をクリックします。

5.「データ・セキュリティーの設定 (Set data security)」ダイアログ・ボックスで、特定のユーザー、グループ、または役割を表の列に関連付けることによって、フィルターを作成します。a)「ユーザー、グループ、および役割」ウィンドウで、追加アイコンをクリックします。認証ネームスペースで、表データに対するアクセス権を定義するユーザー、グループ、または役割を見つけて、関連付けられたチェック・ボックスを選択します。選択した名前が、「選択されたユーザー、グループ、および役割 (Selected users, groups and roles)」ウィンドウに表示されます。

b)「フィルター」ウィンドウで、「列を選択」ドロップダウン・リストから列を 1 つ選択して、「フィルターの作成 (Create a filter)」をクリックします。必要なフィルター条件を指定して、「OK」をクリックします。同じ方法で他の列にフィルターを追加できます。複数の列のフィルターを一度に追加するには、「列を選択」ドロップダウン・メニューから「式エディターを使用 (via expressioneditor)」オプションを選択します。 1 つまたは複数のフィルターをセキュリティー定義に含めることができます。

c)セキュリティー定義の名前を指定して、「OK」をクリックします。表のプロパティーの「セキュリティー・フィルター」タブにセキュリティー定義が追加されます。「ソース」パネルの表名の横に、パッドロック・アイコンが表示されます。



第 3 章メタデータのモデル化手動または目的モデリングを使用して作成する初期データ・モジュールは、変更、編集、および拡張できます。データ・モジュールは、新しい表またはソースを追加したり、フィルターを適用したり、計算およびナビゲーション・パスを作成したり、列のフォーマットを変更したりするなどして強化できます。

関係関係を使用することにより、1 つのクエリーで組み合わせる必要のある、論理的に関連する複数の表を結合できます。Cognos Analytics は、自動結合アルゴリズムを使用して、データ・モジュール内の表間の関係を自動的に検出します。詳細については、1 ページの『自動結合』を参照してください。ビジネスの論理構造がデータ・モジュールで正しく表現されるように、関係を変更、削除、または新規作成することができます。必要な関係がデータ・モジュール内に存在すること、カーディナリティーが正しく設定されていること、および参照整合性が適用されていることを確認してください。ダイアグラムは、データ・モジュール内の表の関係の図で表したものです。ダイアグラムを使用して、関係を作成、確認、編集できます。

関係を最初から作成する関係が IBM Cognos Analytics によって検出されない場合には、関係を作成する必要があります。このタスクについて関係は、同じソースにある表の間にも、別々のソースにある表の間にも作成できます。ダイアグラムは、すべてのデータ・モジュールの関係を表示し、切断された表を素早く検出することができる最も便利な場所です。重要 : 関係エディターに表示される候補キーのリストに、数値データは含められません。つまり、列の行が誤って数値データとして識別された場合、ID として使用したくても、その行はキーのドロップダウン・リストに表示されません。データ・モジュールを調べて、表の各列の usage プロパティーが正しいことを確認する必要があります。手順1.データ・モジュール・ツリーまたはダイアグラムで、関係を作成する表をクリックし、表コンテキスト・メニューから、「新規」 > 「関係」をクリックします。ヒント : 以下の方法を使用して関係の作成を開始することもできます。• データ・モジュール・ツリーまたはダイアグラムで、関係において結合する 2 つの表を Ctrl キーを押しながらクリックし、「関係」をクリックします。

• 表のプロパティーの「関係」タブで、「関係の追加 (Add a relationship)」をクリックします。データ・モジュールに必要な表が含まれていない場合、表を「選択されたソース」から直接ダイアグラムにドラッグすることができます。

2.「関係を作成」ダイアログ・ボックスで、関係に組み込む 2 番目の表を選択します。関係を開始するために使用した方法によっては、2 番目の表が既に追加されている可能性があります。その場合、必要な作業は、列を突き合わせることだけです。

3.両方の表でマッチングする列を見つけ、「選択した列のマッチング (Match selected columns)」を選択します。例えば、「製品 ID (Product id)」列でマッチングを行うことができます。


マッチングする列は、データ・グリッド内で強調表示されます。データを取得するために「更新」をクリックする必要があることもあります。

4.「一致した列」をクリックして、マッチングのための結合演算子を指定します。「定義された一致」ダイアログ・ボックスで、結合演算子を選択します。デフォルトでは、等号 (=) 演算子を使用して、類似した値に基づいて列をマッチングします。しかし、別の結合演算子を選択して、値の範囲に基づいて列をマッチングすることもできます。詳細については、20 ページの『結合演算子』を参照してください。

5.関係設定のアイコンをクリックします。デフォルトでは、関係設定はソースから検出されます。確認し、必要に応じて次の設定を変更します。関係のタイプ (Realtionship Type)内部結合、左外部結合、右外部結合、全外部結合のタイプを指定できます。

カーディナリティー1 対 1、1 対多、多対 1 のタイプを指定できます。

最適化結合の実行時に取得されるデータの行数を減らすには、最適化フィルターを使用します。詳細については、21 ページの『結合の最適化』を参照してください。

6.「OK」をクリックします。タスクの結果結合した表のプロパティー・ページの「関係」タブ、およびダイアグラム・ビューに、新しい関係が表示されます。次のタスク表に対して定義されているすべての関係を表示または編集するには、表プロパティーの「関係」タブに移動します。関係リンクをクリックし、修正を行います。ダイアグラムから関係を表示するには、結合行をクリックして、関係のグラフィック・ビューを開きます。ダイアグラムから関係を編集するには、結合行を右クリックし、「関係を編集」をクリックします。表の関係を削除するには、表プロパティーの「関係」タブに移動し、対象の関係の削除アイコンをクリックします。ダイアグラムから関係を削除するには、2 つの表を結合する行を右クリックし、「削除」をクリックします。

結合演算子結合演算子は、関係で結合される列の間のマッチングのタイプを指定するために使用します。デフォルトでは、等号 (=) 演算子を使用して、類似した値に基づいて列をマッチングします。等号 (=) 以外の結合演算子を使用する場合は、値の範囲に基づく結合を作成します。以下の結合演算子がサポートされています。等号 (=)左の列の値と右の列の値は類似しています。この演算子がデフォルトです。

未満 (<)左の列の値は、右の列の値未満です。

超過 (>)左の列の値は、右の列の値を超えています。

以下 (<=)左の列の値は、右の列の値以下です。

以上 (>=)左の列の値は、右の列の値以上です。

不等号 ( < > )左の列の値と右の列の値は違います。


=N左の列の値と右の列の値は等しいです (両方の値が Null の場合も該当します)。

結合演算子は、関係の作成時や編集時に使用します。詳しくは、19 ページの『関係を最初から作成する』を参照してください。

結合の最適化結合にフィルターを適用して最適化できます。レポートのクエリーで、複数のデータ・ソースにまたがるリレーショナル結合が必要になることがあります。例えば、トランザクション・データベースを使用して一連の顧客の詳細情報を見つけた後に、その情報を企業の販売ウェアハウスと結合する場合などがあります。ローカル・クエリーの実行によって、複数のリレーショナル・データ・ソースにまたがる結合を実行できます。IBM Cognos Analytics では、結合フィルターを使用して、これらの結合の実行方法を最適化できます。結合を進めるためのクエリーを実行してキー値のセットを収集した後、他のデータ・ソースに対して実行するクエリーに、そのキー値のセットを追加します。そのデータ・ソースに対する述語 (フィルター基準) を拡張して、結合で処理する必要があるローカル・データの処理量を減らします。その結果、パフォーマンスが著しく向上します。選択可能な結合フィルターは、次のとおりです。フィルタリングしない最適化機能はオフになります。

固有値カーディナリティーが 1 の表の値が、カーディナリティーが多の表の値のフィルターに使用されます。このフィルターは、単一の IN 式を使用します。1 対 1 の関係の場合、フィルタリングは 2 番目の表に適用されます。

値の範囲カーディナリティーが 1 の表の値が、カーディナリティーが多の表の値のフィルターに使用されます。このフィルターは、最小値と最大値を使用する単一の BETWEEN 式を使用します。1 対 1 の関係の場合、フィルタリングは 2 番目の表に適用されます。

サブクエリー内の固有値カーディナリティーが 1 の表の値が、カーディナリティーが多の表の値のフィルターに使用されます。フィルターは、サブクエリーで生成されます。1 対 1 の関係の場合、フィルタリングは 2 番目の表に適用されます。

固有の値または値の範囲カーディナリティーは無視され、左側の表の値が、右側の表の値のフィルターに使用されます。このフィルターは IN または BETWEEN 述語を使用します。最適化を適用できない場合は、エラー・メッセージが表示されます。

データ・サーバーのタイプが異なる場合は、マッチングする列のデータ型に互換性があることを確認してください。互換性がない場合は、結合式を編集して、データ型の cast を明示的に行う必要があることがあります。

カスタム表カスタム表は、データ・モジュール内の他の表から作成されます。カスタム表を追加することで、より概念的なビジネス指向のデータ・ビューをデータ・モジュール内に作成します。カスタム表を作成するためのユーザー・インターフェースのオプションは、コピー、ビュー、和集合、積集合、差集合などの SQL 操作に基づいています。詳細については、23 ページの『カスタム表の作成』を参照してください。カスタム表は、データ・モジュール内の他の表と同じように機能します。これらを使用して、関係、計算式、フィルター、およびその他のカスタム表を作成できます。

第 3 章メタデータのモデル化 21

「カスタム表 (Custom tables)」タブを使用して、データ・モジュール内のカスタム表の作成、表示、および管理を行えます。このタブは、モジュールにカスタム表が含まれていない場合でも表示されます。表の新規作成を開始するには、「カスタム表の作成 (Create custom table)」をクリックします。データ・モジュールにカスタム表が既に含まれている場合は、タブを開くと表名がリストされます。以下の例では、データ・モジュールに Product Sales と Product Returns の 2 つのカスタム表が含まれています。

カスタム表のタイプごとに、異なるアイコンで示されます。以下の表に、カスタム表に関連付けられたアイコンを示しています。アイコン表タイプ

ビュー結合和集合差集合積集合

表のコンテキスト・メニューから、関係、計算式、フィルターなどを作成するための標準的な表オプションにアクセスできます。「ビュー定義 (View definition)」オプションまたは表名をクリックすると表のクエリー・フロー・ダイアグラムが開き、そこでカスタム表の作成元の表を確認できます。例えば、ProductSales という名前のカスタム表の以下のダイアグラムは、この表が、Sales Targets、 Customer、および Product という 3 つの表のビューとして作成されていることを示しています。


このダイアグラムはデータ・ツリーと同期されています。ダイアグラムおよびデータ・ツリーでは表のコンテキスト・メニューから同じアクションを実行できます。

カスタム表の作成カスタム表を作成するには、データ・モジュール内の選択した表と列をマージするかコピーします。カスタム表を使用して、新しいカスタム表を作成できます。このタスクについて複数の表に基づいてカスタム表を作成した場合は、最初に選択した表のプロパティーがカスタム表に適用されます。例えば、カスタム表の「使用」プロパティーまたは「データ・キャッシュ」プロパティーは、最初の表から継承されます。カスタム表の列も、「ラベル」や「集計」などのプロパティーを最初の表の列から継承します。手順1.データ・ツリーで、データ・モジュール、表 (複数可)、またはパッケージ・コンテキスト・メニューから、「新規」 > 「表」をクリックします。「カスタム表の作成 (Create custom table)」をクリックして、「カスタム表 (Custom tables)」タブからカスタム表の作成を始めることもできます。

2.カスタム表に追加する表と列を選択します。追加アイコンをクリックすると、新しい表をリストに追加できます。また、削除アイコンをクリックすると、リストから表を削除できます。これらのオプションはパッケージには使用できません。• 単一の表または複数の表に対してプロセスを開始した場合は、「表の新規作成」ダイアログ・ボックスの「選択された表」ウィンドウに表名が表示されます。最初に選択された表がリストの先頭に表示されます。

• データ・モジュールのコンテキスト・メニューからプロセスを開始した場合、最初は「選択された表」ウィンドウに表名が表示されません。「表の選択」をクリックして、既にデータ・モジュール内にある表を追加します。

• パッケージのコンテキスト・メニューからプロセスを開始した場合は、「結合ビューの作成」ダイアログ・ボックスが表示されます。パッケージをソースとする表はビューの作成にのみ使用できるので、パッケージの場合はこのオプションのみ使用できます。パッケージ内のリレーショナル・オブジェクトのみが表示されます。OLAP オブジェクトは表示されません。ビューの作成を終了します。


3.前のステップで選択した表に応じて、以下のオプションの 1 つ以上を新しい表の作成に使用できます。1 つのオプションを選択します。表のコピーの作成このオプションは、1 つの表を選択したときに使用できます。表からすべての列をコピーすることも、選択した列のみコピーすることもできます。新しい表は基本表との関連性がなくなるため、一方の表の変更はもう一方の表に反映されません。非カスタム表をコピーすると、非カスタム表になります。カスタム表をコピーすると、カスタム表になります。

1 つの表からのビューの作成このオプションは、1 つ以上の表を選択したときに使用できます。基本表の列がビューで参照されます。ビューでの列のプロパティーは基本表から独立しています。新しい表に含める列を選択したり選択解除したりできます。

結合ビューの作成このオプションは、2 つの表を選択したときに使用できます。新しい表に含める列を選択したり選択解除したりできます。2 つの表の間の結合の作成に進んでください。詳細については、19 ページの『関係を最初から作成する』を参照してください。

表の和集合の作成このオプションは、複数の表を選択したときに使用できます。選択されたすべての表に同じ数の列があります。列の順序は同じであり、列のデータ型には互換性があります。新規表には、選択したすべての表のすべての行が含まれます。ヒント : データ型が非互換の列が検出されると、非互換のデータ型に関する情報が、製品のヘルプ・アイコンに表示されます。

表の積集合の作成このオプションは、2 つの表を選択したときに使用できます。両方の表に同じ数の列があります。列の順序は同じであり、列のデータ型は一致します。2 つの表の間で共有される行だけが、新しい表に含められます。

表の差集合の作成このオプションは、2 つの表を選択したときに使用できます。両方の表に同じ数の列があります。列の順序は同じであり、列のデータ型は一致します。最初の表だけに存在する行が、新しい表に含められます。

4.オプション別の手順を進めてから、「終了」をクリックします。カスタム表のダイアグラムが「カスタム表 (Custom tables)」タブに表示されます。また、表名が「カスタム表 (Custom tables)」タブのリスト・ビューとデータ・ツリーの上部に追加されます。注 : 非カスタム表のコピーはカスタム表とは見なされないため、クエリー・フロー・ダイアグラムはありません。

5.データ・モジュールを保存します。次のタスク後でカスタム表のダイアグラムを表示するには、データ・ツリー内の表のコンテキスト・メニューから「ビュー定義 (View definition)」を選択します。「カスタム表 (Custom tables)」タブのリスト・ビューから同じオプションを表に対して使用できます。カスタム表を編集するには、データ・ツリー内の表のコンテキスト・メニューから関連した編集オプションを選択します。例えば、カスタム表が結合ビューの場合、編集オプションは「結合された表の編集 (Editjoined table)」です。「カスタム表 (Custom tables)」タブのカスタム表のダイアグラムから、同じオプションを使用できます。カスタム表の名前を変更するには、表の「プロパティー」を開き、「全般」タブで「ラベル」のプロパティーを変更します。和集合、積集合、差集合操作を使用して作成したカスタム表では、重複列がデフォルトで削除されます。重複を含めるには、表のコンテキスト・メニューから、「プロパティー」をクリックし、「拡張」にある「複製」プロパティーを「保持」に設定します。


SQL を使用した表の作成データ・モジュール内に、カスタム SQL 構文に基づく新しい表を作成できます。SQL は、既にデータ・モジュール内にあるソースに対して実行されます。SQL の検証が成功すると、射影された列名とデータ行のセットが表に取り込まれます。サポートされる SQL のタイプは、Cognos SQL、ネイティブ SQL、およびパススルー SQL です。詳細については、43 ページの『サポートされる SQL タイプ』を参照してください。手順1.データ・モジュールのコンテキスト・メニューから、「SQL を使用した表の作成」を選択します。2.表エディターで、表名を入力します。3.「SQL タイプ」ドロップダウン・メニューから、使用する SQL のタイプを選択します。4.「ソース」ドロップダウン・メニューから、表を関連付けるソースを選択します。データ・サーバー接続の場合は、接続名を選択します。その他のタイプのソースの場合は、ソースのロケーション (「チーム・コンテンツ」または「個人用コンテンツ」) を選択します。

5.「式」ボックスで、表の SQL 構文を入力するか貼り付けます。この構文は、前のステップで選択したソースに対してのみ実行されます。式エディターには、以下の構文検証オプションおよび編集オプションがあります。• - 構文を検証します。ステートメント全体を検証することも、選択したコード・セグメントのみを検証することもできます。

• - 射影された表の列と行をプレビューします。構文が正しくない場合、列は表示されません。• - 関数の説明とその使用例を表示します。• - 行全体をコメント化するには、コード行の任意の場所にカーソルを挿入し、このボタンを選択します。複数のコード行をコメント化するには、複数の行を選択してからこのボタンを選択します。選択した各行の先頭にコメント文字列 (--) が追加されます。ヒント : コードのセクションをコメント化するには、手動でテキストを /* 文字列と */ 文字列で囲みます。

• - コードに書式設定を適用します。• - ハイコントラスト・モードを使用します。• フォント・サイズを変更します。

6.「OK」をクリックして、表を保存します。構文エラーがある場合でも表を保存でき、後で構文を編集できます。ただし、表が正常に検証されるまでは、SQL 表のどの部分も変更できず、グリッドにそのデータを表示することもできません。

タスクの結果表名がデータ・モジュール・ツリーの上部に表示されます。表 SQL を編集するには、表のコンテキスト・メニューの「SQL 表の編集 (Edit SQL table)」をクリックします。SQL ベースの表の列式を編集することもできます。ただし、その後に元の SQL ステートメントを更新すると、更新された式が上書きされる可能性があります。次のタスクSQL ベースの表は、他のデータ・モジュール表と同じ方法で使用およびモデル化できます。例えば、当該タイプの表と他の表との間に関係を作成できます。また、これらの表の列を含む計算やナビゲーション・パスを作成することもできます。


列の依存関係列の依存関係機能を使用して表またはビューのデータの細分度を明確にすると、データの集計時に反復値が二重カウントされることを防止できます。この機能は Framework Manager の決定要素 (Determinants) に相当しますが、表、ビュー、クエリー・サブジェクト、またはデータ・セットごとに複数の階層を指定できるので、より柔軟性に優れています。詳細については、IBM Cognos Framework Manager ガイドで決定要素 (Determinants) について参照してください。注 : 本書の表、ビュー、クエリー・サブジェクト、およびデータ・セットという用語はすべて、「データの集合」という同じ概念を表しています。これ以降、表という用語は、列の依存関係の実装についての説明で使用されます。二重カウントが発生する可能性がある一般的なシナリオとして、以下のセクションで説明する 3 つのシナリオがあります。どのシナリオでも、二重カウントを防止するには、列の依存関係を指定する必要があります。予期される結果が得られるかテストするときには、必ず列の依存関係を確認してください。シナリオ 1

このシナリオでは、表に反復データが含まれています (非正規化表)。例えば、日レベルの Revenue と月レベルの Sales target が含まれている以下の表では、Salestarget の値が、同じ月の日ごとに繰り返されています。

図 1. 複数の異なる細分度レベルのファクトが含まれている非正規化表列の依存関係を適用する前は、Sales target の合計値が 288,140,500 と表示されます。これは正しくありません。

図 2. 列の依存関係を適用する前の合計値列の依存関係を適用した後は、Sales target の合計値が 57,628,100 と表示されます。これが正しい値です。


図 3. 列の依存関係を適用した後の合計値シナリオ 2

このシナリオでは、ディメンション表に含まれている細分度レベルが高いキーで結合操作を行います。関係の 1 .. 1 側または 0 .. 1 側のディメンション表 (属性を含む) を、関係の 1..n 側または 0..n 側のファクト表に結合します。ディメンション表の列には、反復値が入っています。以下の例では、カレンダーの日付ごとのデータが入っている Time ディメンション表を、Month Key を使用して、月レベルの Sales Target データが入っているファクト表に結合します。

図 4. Month Key で結合される Time 表と Sales target 表カレンダー日付の値と一緒に Sales Target データを表示するクエリーを作成すると、日付の値ごとに各月の値が返されます。その結果は、集計された 288,140,500 という Sales Target の集計値です。これは、月の日数で乗算されて膨れ上がっています。

図 5. 列の依存関係を適用する前の集計値列の依存関係を適用した後は、Sales Target の集計値が 57,628,100 と表示されます。これが予期される値です。


図 6. 列の依存関係を適用した後の集計値シナリオ 3

このシナリオでは、ディメンション表の数値データが関係します。次の例では、表 Employee Training dim (左側) に数値データ Course Cost および Course Days が含まれています。同じ数値データが Employee Training Fact 表に存在します。EmployeeTraining dim 表を、Training Key フィールドで Employee Training Fact 表に結合します。細分度が高い Employee Dim 表 (右側) を、「Employee Key」フィールドで Employee Training Fact 表に結合します。これらの 3 つの表に基づくクエリーを作成すると、Employee Training dim 表の数値データが二重カウントされる危険があります。

図 7. ディメンション表とファクト表の関係3 つのすべての表にまたがってクエリーを行う場合は、Course Cost および Course Days の数値データを、コースの細分度と従業員の細分度の両方について集計して表示したいはずです。以下のレポート出力は、列の依存関係の機能を使用してこのような結果を得る方法を示しています。


図 8. 複数の異なる細分度レベルで数値データが集計されたレポート出力列の依存関係を定義すると、最初の Course Cost および Course Days の数値データは、Course NameEn の集計行で二重カウントされません。一方、Employee Training Fact 表からのこれらの数値データの 2 番目のインスタンスは、Course Name En のグループの従業員ごとに集計されます。Overall -Summary 行には、2 つのコースの Course Cost が 750 と表示され、コースを受けたすべての生徒から得られた収益が 2,250 と表示されます。

列の依存関係の定義列の依存関係を定義して、クエリーで使用されるキー、またはそれらのキーの属性に基づいて、ファクト・データが正しく集計されるようにすることができます。細分度が粗いものから細かくなる順に、階層グループで列の依存関係のグループを相互に関係付けます。ヒント : 属性は、「使用」プロパティーが「属性」または「識別子」に設定された列です。ファクトは、「使用」プロパティーが「数値データ」に設定された列です。このタスクについてすべての表で列の依存関係を指定する必要があるわけではありません。二重カウントが発生すると思われる場合のみ行ってください。列の依存関係を指定するという判断は、レポートやダッシュボードなど、他の Cognos Analytics コンポーネントに影響を及ぼします。手順1.既存のデータ・モジュールを開くか、細分度レベルが異なる反復データが入っている表が含まれているソースに基づいて新しいモジュールを作成します。

2.二重カウントが発生しそうな属性列とファクト列を見つけます。例えば、月レベル、四半期レベル、および年レベルのデータが表に含まれていることがあります。列のプロパティーとデータ形式が正しく指定されているかどうか確認してください。例えば、「使用」プロパティーを「属性」に変更したり、「通貨」のデータ形式をファクト (数値データ) 列に割り当てたりします。データ・モジュールを保存します。

3.列の依存関係を指定する前のデータの集計を確認するために、保存したデータ・モジュールに基づいてレポートを作成できます。後で、そのレポートを使用して、データ集計に列の依存関係を適用した効果を確認できます。

4.表のコンテキスト・メニュー (右クリック・メニュー) の「列の依存関係の指定」を選択します。「列の依存関係」ビューが開きます。


5.手順 2 で見つけた属性列 (例えば、Year、Quarter、Month、Day など) を「データ・モジュール」パネルから「列の依存関係」ビューにドラッグします。

6.グループ・アイコンをクリックし、最上位の属性から次のレベル属性の左側に線を引きます。論理的な順序で列をグループ化して階層グループを作成します。細分度が粗いものから細かいものまで、階層全体が完成するまでこの操作を各レベルで繰り返します。

7.関連する属性または数値データ (Quarter (caption)、Month (caption)、Sales target、Date、Revenue など) を、関連する属性領域内にドラッグします。注 : 表の各列が 1 つのグループに属していなければなりません。そうでない場合、検証の警告が表示されます。水平方向のビューまたは垂直方向のビューでグループを表示できます。

8.検証を行い、必要に応じて列の依存関係の設定を変更します。詳細については、31 ページの『列の依存関係の構成』を参照してください。

9.データ・モジュールを保存します。タスクの結果次のシナリオ 1 の例は、階層列をグループ化し、複数の異なる細分度レベルのファクトが含まれている非正規化表にその属性を追加する方法を示しています。

図 9. シナリオ 1 の列の依存関係の例次のシナリオ 2 の例は、さまざまな細分度レベルの複数のファクト表に関連付けることができる Time ディメンション表の列の依存関係を示しています。Time ディメンションの列をグループ化する方法と、その属性を追加する方法がわかります。この場合、Time ディメンションを、Month Key で Sales Target ファクト表に結合し、Day Key で Sales fact 表に結合します。Day Key レベルと Sales Target ファクトを含むクエリーを行った場合に、同じ月の日ごとに繰り返しが発生して二重カウントが行われないように、Time ディメンション表の階層を指定して構成します。


図 10. シナリオ 2 の列の依存関係の例次のシナリオ 3 の例は、ディメンション表に数値データが含まれている場合に列の依存関係を定義する方法を示しています。列の依存関係は、固有の Training Key 列に基づいて作成します。他のすべての列は、Training Key 列の属性としてその下にネストします。この場合、ディメンション・データには階層がないため、1 つの依存関係グループのみが定義されます。

図 11. シナリオ 3 の列の依存関係の例列の依存関係の構成

列の依存関係グループおよび階層グループを定義したら、個々の列に列の依存関係の設定を構成できます。次の構成設定を使用できます。• 固有または反復


この設定は、各行の値が固有であるか反復であるかを指定します。通常、階層の最下位レベルを除くすべてのレベルに反復キーがあります。固有とは、そのキーがデータ内のどの行でも反復されないことを意味します。

• 依存または非依存

この設定は、現在のレベルのキーを識別するために親レベルの値が必要かどうかを示します。例えば、1から 12 までの範囲の数値として定義されている月キーには、キーが属する年と四半期を識別するための親レベルのキーが必要です。反対に、20190101 として定義された月キーには、月 (01)、四半期 (01)、および年 (2019) の値がキーに含まれているため、それを識別するための親キーは必要ありません。

• 最小またはグループ化

この設定は、集計の処理時に Min 節と Group by 節のどちらを使用する SQL を生成するかを指定します。最小がデフォルト設定であり、特定のキーに複数のバージョンの構文があるデータ属性に適用されます。例えば、キー値 YOW に、空港名の値の Macdonald Cartier Airport、Ottawa InternationalAirport、Ottawa /Macdonald-Cartier International Airport、または Macdonald-Cartier International Airport があるとします。この場合は、「最小」値を選択して二重カウントを防止できます。データ属性が繰り返されない (つまり、各キーのデータ全体でデータ属性が一貫している) 場合は、「グループ化」設定が使用されます。この設定は、ファクトには適用されません。手順1.表の「列の依存関係」のビューを開きます。2.列内で、列の依存関係のさまざまな設定を表すアイコンをクリックし、必要に応じて設定を調整します。例えば、「固有」または「反復」の設定アイコンをクリックします。

3.データ・モジュールを保存します。4.オプション : 列の依存関係を指定した後のデータの集計を確認するために、保存したデータ・モジュールに基づいてレポートを作成できます。その集計結果をトピック『29 ページの『列の依存関係の定義』』の手順 3 のレポートと比較します。

タスクの結果次のシナリオ 1 の例は、非正規化表の列を構成する方法を示しています。この場合、すべてのデータ行が固有の値を持つ Day Key を除き、すべてのキーに反復値があります。各キーは独立しているので、キーを識別するために親レベル・キーは必要ありません。最後に、列の依存関係のグループごとの属性はすべて、値が一貫しているので、「グループ化」に設定されています。

図 12. シナリオ 1 の列の依存関係の構成の例次のシナリオ 2 の例は、Time ディメンションの列をどのように構成できるかを示しています。この場合、すべてのデータ行が固有である Day Key を除き、すべてのキーに反復値があります。QuarterKey および Month Key の値は、Year キー・レベルがないと識別できません。四半期と月は、1 から 4 までの範囲と 1 から 12 までの範囲の数値で表されます。したがって、これらの列は「依存」に設定する必要があります。Year と Day Key は、その値だけで識別できるため「非依存」に設定されています。


Month En を除き、すべての属性値は一貫しているので、「グループ化」に設定されています。一方、Month En には August、Aug.、Aug、August 08 などの値があるため、「最小」に設定する必要があります。

図 13. シナリオ 2 の列の依存関係の構成の例次のシナリオ 3 の例は、数値データが含まれているディメンション表の列を構成する方法を示しています。Training Key は、固有かつ非依存です。Course Code 値と Course Name 値はすべて一貫しているので、「グループ化」に設定できます。

図 14. シナリオ 3 の列の依存関係の構成の例


計算計算を使用すると、ソース列からは答えが得られない疑問への答えを得ることができます。データ・モジュールの計算は、データ・モジュールをソースとして使用するすべての Cognos Analytics コンポーネント、閲覧ビュー、ダッシュボード、ストーリー、レポートで使用可能です。データ・モジュールは、以下のタイプの計算をサポートしています。• 独立した計算このタイプの計算は、グローバル計算とも呼ばれ、データ・モジュール内の表の外側にあります。独立した計算は、モジュール内の任意の表内の列を参照できます。独立した計算をフォルダー内に移動して、データ・モジュール内のアイテムの編成を改善できます。

• 埋め込み計算式このタイプの計算は、表計算とも呼ばれ、データ・モジュール内の表の内側にあります。埋め込み計算は、同一の表内の列のみ参照できます。基本的な算術計算や、より複雑なカスタムの計算を作成できます。

基本的な計算の作成数値データ型の列に対して基本的な算術計算を作成できます。このタスクについてこれらの計算の式は事前定義されているため、適切な数学演算子と、場合によっては定数値を選択するだけで使用できます。例えば、Quantity (数量) と Unit price (単価) の値を掛けて Revenue (収益) という列を作成できます。手順1.データ・モジュール・ツリーで、計算に使用しようとしている 1 つまたは 2 つの列を右クリックします。2 つの列に基づく計算の場合は、Ctrl を押した状態でクリックしてそれらの列を選択します。2 つの別々の表内の列にすることもできます。最初に選択した列が、計算式内の第 1 オペランドとして使用されます。フォルダー・レベルで計算式を作成することもできます。

2.「計算式を作成」をクリックします。3.自動生成された名前を上書きして、計算名を指定します。4.「式」では、計算が 1 つの列に基づく場合、必須の演算子を選択して定数値を指定します。計算が 2 つの列に基づく場合は、列の順序が正しいことを確認し、必須の演算子を選択します。列の順序が正しくない場合は、「キャンセル」をクリックし、適切な順序で列を選択して計算を再度開始します。

5.未選択のままにするか、「集計後に計算 (Calculate after aggregation)」チェック・ボックスを選択します。このチェック・ボックスを未選択状態のままにすると、集計される前の列の値で計算が実行されます。このチェック・ボックスを選択すると、値が集計されてから計算が実行されます。それぞれの場合で計算結果は異なる可能性があります。

6.「OK」をクリックして計算を終了するか、「計算エディターの使用 (Use calculation editor)」をクリックして計算式を表示するか変更します。

タスクの結果1 つの列に基づく計算は、埋め込み計算として作成されます。この計算は、表内の列のリストの先頭に追加されます。これは、同じ表内のフォルダーに移動できます。


2 つの列に基づく計算は、埋め込み計算か独立した計算として作成できます。同一の表からの列の場合は、埋め込み計算が作成されます。これは、表内の列のリストの先頭に追加されます。別々の表からの列の場合は、独立した計算が作成されます。これは、表の外部にあるデータ・モジュール・ツリーの先頭に追加されます。この計算をモジュール・レベルのフォルダーに移動できます。次のタスク計算された列は、表内の他の列と同じ方法で使用できます。コンテキスト・メニューから、計算の編集、計算データのフォーマット設定、計算の削除といった各種のアクションを実行できます。計算は、レポート、ダッシュボード、閲覧ビューなどの Cognos Analytics コンテンツで使用できます。

カスタム計算の作成カスタム計算を作成するには、式エディターを使用して独自の式を定義する必要があります。式エディターは、式を作成するための関数と演算子を提供します。また、関数の例と資料が含まれており、式を検証します。式エディターの使用法について詳しくは、製品コミュニティー内のこのブログを参照してください。このタスクについてカスタム計算は、1 つの列、または別々の表からの複数の列に基づいて行うことができます。手順1.データ・モジュール・ツリーで、データ・モジュール名、表名、またはフォルダー名を右クリックし、「計算」をクリックします。注 : 「関係」または「カスタム表 (Custom tables)」ビューから計算式を作成することもできます。

2.表示される式エディター内で、自動生成された名前を上書きして、計算名を指定します。3.「式」ボックスで、式エディターの機能を使用して、計算式を定義します。

• 式の関数を入力するには、関数名の最初の文字を入力し、関数の候補のドロップダウン・リストから関数を選択します。例えば、以下の式を使用して、個人の姓と名を連結し、Name という名前の算出列を作成できます。concat ( [Sales target (query)].[Sales staff].[First name], [Sales target (query)].[Sales staff].[Last name] )

• 式に表の列を追加するには、データ・モジュール・ツリーの 1 つ以上の列を「式」ボックスにドラッグ・アンド・ドロップします。式エディターでカーソルが置かれた場所に列名が追加されます。ヒント : データ・モジュール・ツリーの列をダブルクリックすることもできます。こうすると、その列名が式エディターに表示されます。

4.「検証」をクリックして、式が有効かどうかを確認します。式が無効な場合でも計算は作成されますが、その式を使用することはできません。

5.未選択のままにするか、「集計後に計算 (Calculate after aggregation)」チェック・ボックスを選択します。このチェック・ボックスを未選択状態のままにすると、集計される前の列の値で計算が実行されます。このチェック・ボックスを選択すると、値が集計されてから計算が実行されます。それぞれの場合で計算結果は異なる可能性があります。

6.「OK」をクリックします。タスクの結果1 つの列に基づく計算は、埋め込み計算として作成されます。この計算は、表内の列のリストの先頭に追加されます。これは、同じ表内のフォルダーに移動できます。2 つ以上の列に基づく計算は、埋め込み計算か独立した計算として作成できます。同一の表からの列の場合は、埋め込み計算が作成されます。これは、表内の列のリストの先頭に追加されます。別々の表からの列


https://community.ibm.com/community/user/businessanalytics/blogs/ian-henderson1/2019/10/17/cognos-analytics-modelling-expression-editor

の場合は、独立した計算が作成されます。これは、表の外部にあるデータ・モジュール・ツリーの先頭に追加されます。この計算をモジュール・レベルのフォルダーに移動できます。次のタスク計算された列は、表内の他の列と同じ方法で使用できます。コンテキスト・メニューから、計算の編集、計算データのフォーマット設定、計算の削除といった各種のアクションを実行できます。計算は、レポート、ダッシュボード、閲覧ビューなどの Cognos Analytics コンテンツで使用できます。

フィルターフィルターは、データ・モジュールがレポート、ダッシュボード、閲覧ビューなどの Cognos Analytics コンテンツと使用されるときに、表から取り出す行の条件を指定します。データ・モジュールは、以下のタイプのフィルターをサポートしています。• 埋め込みフィルター。これらのフィルターは、データ・モジュールがダッシュボード、レポート、閲覧ビューなどで使用されるときに表に常に適用されます。

• 選択可能フィルター。これらのフィルターは、データ・モジュール・ツリー内、表内、またはデータ・モジュールのルートで選択可能なアイテムとして作成されます。これらのフィルターをダッシュボード、レポート、閲覧ビューなどに適用するかどうかは、ユーザーが決定できます。セキュリティー・フィルターは、ソース・レベルで指定される異なるタイプのフィルターです。詳しくは、17 ページの『データの保護』を参照してください。

埋め込みフィルターの作成特定のユース・ケースに関するデータ・モジュールのデータの表示をカスタマイズするには、埋め込みフィルターを作成します。例えば、特定のジオグラフィー、期間、製品ラインなどに関連しないデータをフィルターに掛けて除外できます。このタスクについて埋め込みフィルターは、表の単一列に対しても、複数の列に対しても作成できます。手順1.データ・モジュール・ツリーで、フィルターを追加する表を見つけ、次のいずれかのオプションを選択します。• 表の単一列に対してフィルターを作成するには、列のコンテキスト・メニューで「フィルター」をクリックします。

• 表の複数の列に対してフィルターを作成するには、表のコンテキスト・メニューで「フィルターの管理」をクリックします。「フィルター」タブで、フィルターを作成する列を選択して「フィルターを追加します」をクリックします。「式エディターを使用 (via expression editor)」オプションを使用すると、式エディターでフィルターを作成できます。フィルター名を指定し、フィルター式を入力して「OK」をクリックします。その後は、引き続きこのオプションを使用してフィルターをさらに追加するか、ステップ 2 に進みます。

2.フィルター値を指定します。値を選択するオプションは、列のデータ型によって異なります。• データ型が整数および 10 進数の列の場合、値を指定するオプションとして「範囲」と「個別のアイテム (Individual items)」の 2 つがあります。「範囲」を選択した場合は、スライダーを使用して値


の範囲を指定するか、範囲の開始値と終了値を入力できます。「個別のアイテム (Individual items)」を選択した場合は、該当する値に関連付けられたチェック・ボックスを選択します。ヒント : 10 進数値を入力できるのは、データ型が 10 進数の列に対してのみです。データ型が整数の列に 10 進数値を入力しようとすると、小数点が消えます。

• 日時 (タイム・スタンプ) データ型を含む列の場合、選択した日時の前、後、または間の範囲値を指定するか、個別の値を選択します。

• データ型がテキストの列の場合、該当する値に関連付けられたチェック・ボックスを選択します。指定した範囲の外にある値を選択するには、「反転」をクリックします。

3.「OK」をクリックして、フィルターを保存します。データ・ツリー内のメンバーには、フィルターの効果が自動的には表されないことに注意してください。その効果を表すには、データ・ツリー内の関連する列で「メンバーのリフレッシュ」アクションをクリックしてください。

4.「フィルターの管理」オプションを使用した場合、表の他の列に対してフィルターを引き続き作成できます。作成したフィルターが、「フィルター」タブにリストされます。

タスクの結果埋め込みフィルターを作成すると、フィルター・アイコンが、データ・モジュール・パネル、ダイアグラム、式エディターの列と表の名前の隣に表示されます。表のフィルター・アイコンは、表に埋め込みフィルターが 1 つ以上含まれていることを示します。表に含まれるすべての埋め込みフィルターが、表のプロパティーの「フィルター」タブにリストされます。次のタスク単一列のフィルターを編集するには、列コンテキスト・メニューで「フィルター」をクリックしてフィルター条件を変更します。フィルターを削除するには、「すべてをクリア」をクリックします。表の複数の埋め込みフィルターを編集または削除するには、表コンテキスト・メニューで「フィルターの管理」をクリックします。「フィルター」タブで、フィルターを表示または編集するか、削除します。

選択可能フィルターの作成ダッシュボード、レポート、閲覧ビューなどでユーザーがフィルターを適用するかどうかを選択できるようにするには、選択可能フィルターを作成します。このフィルターは、データ・モジュールでデータをフィルターするための選択可能なオプションを提示しますが、ユーザーはフィルターを適用せずにデータを表示することもできます。このタスクについて選択可能フィルターは、表の中に作成することも、表の外に作成することもできます。手順1.データ・モジュールを開き、作成する選択可能フィルターのタイプを決定します。

• 表の中にフィルターを作成する場合、表のコンテキスト・メニューで「フィルター」をクリックします。「フィルター」オプションは、表の中のフォルダーや、ダイアグラム内の表に対しても使用できます。

• 表の外にフィルターを作成するには、データ・モジュール・コンテキスト・メニューで「フィルター」をクリックします。「フィルター」オプションは、データ・モジュールのルートのフォルダーに対しても使用できます。式エディターが表示されます。

2.フィルター名を入力します。3.「式」パネルで、式エディターの機能を使用してフィルター式を指定します。


4.「OK」をクリックします。タスクの結果フィルターが、データ・モジュール・ツリーのスタンドアロン・エントリーとして追加され、フィルター名の前にフィルター・アイコンが表示されます。フォルダー・レベルに作成されたフィルターは、該当フォルダーに追加されます。次のタスクフィルターを編集するには、フィルター・コンテキスト・メニューから、「フィルターの編集」をクリックします。フィルターを削除するには、フィルター・コンテキスト・メニューから、「削除」をクリックします。

アイテムの非表示データ・モジュール内のアイテム (表、列、アップロードされたファイル、フォルダーなど) を非表示にできます。非表示にしたアイテムは、レポート、ダッシュボード、ストーリー、閲覧ビューのメタデータ・ツリーに表示されませんが、製品では完全に機能します。このタスクについてこの機能を使用すると、レポート、ダッシュボード、ストーリー、閲覧ビューのユーザーにメタデータをすっきりした形で表示できます。例えば、計算で参照される列を非表示にした場合、レポートやダッシュボードのインターフェースのメタデータ・ツリーには、計算列のみ表示され、参照される列は表示されません。結合のキーとして使用される ID 列を非表示にすると、キーはレポート、ダッシュボード、ストーリー、閲覧ビューに表示されませんが、結合はすべてのインターフェースで機能します。以下の読み取り専用のアイテムは、デフォルトでは非表示にできません。• パッケージ。この問題に対処するには、データ・モジュール・ツリー内にフォルダーを作成し、パッケージとそのすべてのコンテンツをそのフォルダー内に移動します。そして、そのフォルダーを非表示にします。

• ソース・データ・モジュールにリンクされた表 (リンクされた表のアイコンで示されます)。この問題に対処するには、データ・モジュール・ツリー内で、表のコンテキスト・メニューから「リンクの解除」を選択します。リンクが解除されるので、表を非表示にできます。手順1.データ・モジュール・ツリーで、表や列などのアイテムのコンテキスト・メニュー・アイコンをクリックし、「ユーザーに表示しない (Hide from users)」をクリックします。また、一度に複数のアイテムを選択して非表示にすることもできます。ヒント : 非表示のアイテムを表示するには、非表示のアイテムのコンテキスト・メニュー・アイコンをクリックし、「表示」をクリックします。

2.データ・モジュールを保存します。タスクの結果非表示にしたアイテムのラベルが、データ・モジュール・ツリーとダイアグラムでグレー表示されます。また、アイテムのプロパティーの「全般」タブの「ユーザーに表示しない (Hide from users)」プロパティーが選択されています。非表示にしたアイテムは、レポート、ダッシュボード、ストーリー、閲覧ビューのメタデータ・ツリーに表示されないので、視覚化で選択して使用することはできません。


データ・グループの作成読みやすくて分析しやすいデータにするために、列データをカスタム・グループに編成することができます。例えば、Employee code (従業員コード) 列で、「0 から 100 まで」、「101 から 200 まで」、「200 より後」などといった範囲に従業員をグループ化できます。Manager (管理職) 列で、First line manager、Senior manager などの職位に応じて管理者をグループ化することができます。このタスクについて列のデータ型に応じて、以下のスタイルを使用してデータ・グループを作成できます。• 数値スタイル。各データ・グループには値の範囲が含まれます。デフォルトでは、このスタイルは数値データ型の列で使用できます。しかし、データ・グループの作成中にテキスト・スタイルに切り替えることもでき、このグループを保存するまで 2 つのスタイルの間で切り替え続けることができます。

• テキスト・スタイル。各データ・グループには個別の値が含まれます。デフォルトでは、このスタイルはテキスト・データ型の列で使用できます。数値データ型の列の場合、データ・グループの作成時にこのスタイルに切り替えることができます。手順1.データ・モジュール・ツリーで、データをグループ化する列を右クリックし、「データ・グループの作成 (Create data group)」をクリックします。

2.数値列を選択した場合、以下のようにグループを設定します。a)「名前」フィールドで、グループ化対象列の名前を指定します。b)「グループ」メニューで、作成するグループの数を選択します。各グループには、自動的に同じ数の値が割り当てられます。グループ数を変更すると、値は動的に再配分され、範囲値が設定されます。

c)「グループ名」列で、自動生成されたラベルを、意味のある名前に置き換えます。しかし、グループ数を変更すると、カスタム・ラベルはクリアされ、それぞれのグループの自動生成ラベルが復元します。

d)必要に応じて、各グループの「範囲境界値 (Range border values)」を手動でロックします。「上限(Higher)」および「下限 (Lower)」範囲境界値は、数値入力に変更できます。値を元どおり均等に分散させるには、「分散のリセット (Reset distribution)」アイコンをクリックします。

e) Null 値のグループを作成するには、「Null 値をグループ化 (Group NULL values as)」チェック・ボックスを選択し、グループの名前を入力します。

f)テキスト・スタイルに切り替える場合は、「データ・グループの作成 (テキスト・スタイル) (Create adata group (text style))」をクリックして、ステップ 3 に進みます。「作成」をクリックするまで、「データ・グループの作成 (数値スタイル) (Create a data group (numeric style))」ダイアログ・ボックスと「データ・グループの作成 (テキスト・スタイル) (Create a data group (text style))」ダイアログ・ボックスの間で切り替え続けることができます。

g)「作成」をクリックします。グループ化された列が、表の列のリストの上部に表示されます。ただし、「既存の列を置換 (Replace theexisting column)」チェック・ボックスを選択した場合には、グループ化された列が表内の元の列と置き換わります。

3.テキスト列を選択した場合、以下のようにグループを設定します。a)「名前」フィールドで、グループ化対象列の名前を指定します。b)「グループ」ボックスで、「新しいグループ」をクリックしてグループ名を入力します。


c)「列の残りのアイテム」ボックスで、グループに含める値を Ctrl キーを押しながら複数選択し、「グループに追加」アイコンをクリックします。それらの値が「グループ・アイテム (Groupitems)」ボックスに移動します。

d)ステップ b と c を繰り返してさらにグループを作成します。e)オプション : どのグループにもまだ含まれていないすべての値を含むグループを作成するには、「残りの値と将来の値をグループ化する (Group remaining and future values in)」チェック・ボックスを選択し、そのグループの名前を入力します。

f)オプション : 表に含まれている元の列をグループ化された列に置き換えるには、「既存の列を置換(Replace the existing column)」チェック・ボックスを選択します。

g)「OK」をクリックします。グループ化された列が、表の列のリストの上部に表示されます。ただし、「既存の列を置換 (Replace theexisting column)」チェック・ボックスを選択した場合には、グループ化された列が表内の元の列と置き換わります。

次のタスクグループ化された列を編集するには、対象列を右クリックし、「データ・グループの編集 (Edit datagroup)」を選択します。データ・グループを編集することによって、数値データ型の列のデータ・グループ・スタイルを変更することはできません。

データのクリーニングデータは、多くの場合、雑多で一貫性のないものです。明確で読みやすいデータにするために、データをクリーニングする必要が生じる場合があります。このタスクについて列に使用できる「クリーニング (Clean)」オプションは、列のデータ型によって異なります。オプションには、同じデータ型の複数の列に対して指定できるものと、単一の列にのみ指定できるものがあります。データのクリーニングに使用可能なオプションは次のとおりです。空白前後の空白を削除このチェック・ボックスを選択すると、文字列の先頭および末尾の空白が削除されます。

文字を変換する「大文字」、「小文字」、「変更しない (Do not change)」文字列内のすべての文字を大文字か小文字のいずれかに変更する場合、または個々の文字の大/小文字を変更しない場合に、このオプションを使用します。

部分文字列を返す各値の元の文字列の一部のみが含まれた文字列を返します。例えば、CA096670 として保管されている従業員コードのうち数値 096670 のみが必要な場合は、このオプションを使用して CA 部分を削除できます。このオプションは、単一の列にのみ指定できます。「開始」値には、文字列における部分文字列の開始文字の位置を表す数値を入力します。数値 1 は、文字列の最初の文字を表します。「長さ」値には、部分文字列に含める文字数を指定します。

Null 値Null 値を使用できるテキスト、数値、日付、時刻データ型の列に対する Null 処理オプションを指定します。Null 値を使用できないことが Cognos Analytics によって検出された列には、これらのオプションは使用できません。各オプションのデフォルト値は、列のデータ型によって異なります。テキスト・データの場合、デフォルトは空の文字列です。数値の場合、デフォルトは 0 です。日付の場合、デフォルトは 2000-01-01 で


す。時刻の場合は、デフォルトは 12:00:00 です。日時 (タイム・スタンプ) の場合、デフォルトは2000-01-01T12:00:00 です。各オプションの入力フィールドも、列のデータ型によって異なります。テキストの場合、入力フィールドには英数字を入力できます。数値の場合、入力フィールドには数値の入力値のみ入力できます。日付の場合、日付を選択するための日付ピッカーが用意されています。時刻の場合、時刻を選択するための時刻ピッカーが用意されています。以下の NULL 処理オプションを使用できます。この値を NULL に置換入力フィールドに指定したテキスト、数値、日付、および時刻の値を NULL に置換します。例えば、特定の列で NULL の代わりに空の文字列を使用する必要があるが、アップロードしたファイルの数カ所で不明な値を示すために n/a が使用されている場合は、n/a を NULL に置換してから NULL を空の文字列に置換することができます。NULL 値を次の値に置換 (Replace NULL values with)

NULL 値を、入力フィールドに指定したテキスト、数値、日付、および時刻の値に置換します。例えば、「ミドルネーム (Middle Name)」列について、ミドルネームがセルに存在しない場合は、n/a、none、またはデフォルトの空の文字列の値を使用するように指定できます。「割引額 (DiscountAmount)」列では、金額が不明なセルに 0.00 を指定できます。

手順1.データ・モジュール・ツリーで、列のコンテキスト・メニュー・アイコンをクリックし、「クリーニング (Clean)」をクリックします。ヒント : 複数の列のデータを一度にクリーニングするには、Ctrl ボタンを押しながらクリーニング対象の列を選択します。「クリーニング (Clean)」オプションは、選択された各列のデータ型が同じ場合にのみ使用できます。

2.選択した 1 つまたは複数の列に適用可能なオプションを指定します。3.「クリーニング (Clean)」をクリックします。タスクの結果「クリーニング (Clean)」操作が完了すると、式エディターによって、変更された列の式が自動的に作成されます。式を表示するには、列プロパティー・パネルを開いて、「式」プロパティーに表示される式をクリックします。

ナビゲーション・パスの作成ナビゲーション・パスは、データ探索のためにビジネス・ユーザーが関連付けることのできる非数値データ列の集合です。データ・モジュールにナビゲーション・パスが含まれる場合、ダッシュボード・ユーザーはドリルダウンしたり戻ったりして情報レベル間を移動することで、分析のフォーカスを変更できます。ユーザーはナビゲーション・パス内の列から列にドリルダウンするとき、ナビゲーション・パスの列の順序に従うことも、移動先の列を選択することもできます。このタスクについて互いに論理的に関連する列 (年、月、四半期、週など) を含むナビゲーション・パスを作成できます。また、互いに論理的に関連しない列 (製品、顧客、州/都道府県、市区町村など) を含むナビゲーション・パスを作成することもできます。複数のテーブル (表) の列を 1 つのナビゲーション・パスに追加できます。同じ列を複数のナビゲーション・パスに追加することができます。1 つのデータ・モジュールは複数のナビゲーション・パスを持つことができます。


手順1.データ・モジュール・パネルで、次のいずれかの方法に従ってナビゲーション・パスの作成を開始します。• データ・モジュールのコンテキスト・メニューから「プロパティー」をクリックして、「ナビゲーション・パス」タブをクリックします。「ナビゲーション・パスの追加 (Add a navigation path)」をクリックします。「ナビゲーション・パスの作成 (Create navigation path)」ダイアログ・ボックスで、列をデータ・モジュール・パネルからナビゲーション・パス・パネルにドラッグします。必要に応じて、列の順序を変更します。「OK」をクリックします。

• データ・モジュール・ツリーで 1 つ以上の列を選択し、選択したいずれかの列のコンテキスト・メニューで「ナビゲーション・パスの作成」をクリックします。選択した列が「ナビゲーション・パスの作成 (Create navigation path)」ダイアログ・ボックスにリストされます。「OK」をクリックします。

ヒント : ナビゲーション・パスの名前には、パスの最初と最後の列の名前が含まれます。この名前は変更できます。

2.データ・モジュールを保存してナビゲーション・パスを保持します。3.ナビゲーション・パスを変更するには、データ・モジュールのコンテキスト・メニューから「プロパティー」をクリックして、「ナビゲーション・パス」タブをクリックします。変更するパスの「編集」リンクをクリックします。「ナビゲーション・パスの編集 (Edit navigation path)」ダイアログ・ボックスで、以下の変更ができます。• 別の列を追加するには、データ・モジュールからナビゲーション・パスまで列をドラッグします。複数の列を選択してそれらを同時にドラッグすることができます。

• 列を削除するには、列の削除アイコンをクリックします。• 列の順序を変更するには、該当する列を上/下にドラッグします。• ナビゲーション・パス名を変更するには、既存名を上書きします。列の順序を変更すると、デフォルト名にそれが反映されます。デフォルト名を上書きすると、グループ定義を変更しても名前は変更されなくなります。名前をブランクにすることはできません。

タスクの結果ナビゲーション・パスがデータ・モジュールに追加され、ユーザーのダッシュボードとストーリーで使用可能になります。データ・モジュールのツールバーで「ナビゲーション・パス・メンバーの指定」オプションを選択した場合、ナビゲーション・パスのメンバーである列に下線が付きます。次のタスクモデル作成者は、任意の時点でナビゲーション・パスを変更してデータ・モジュールを再保存することができます。ある列が属しているナビゲーション・パスを表示するには、列のコンテキスト・メニューから「プロパティー」 > 「ナビゲーション・パス」をクリックします。ナビゲーション・パス名をクリックすると、その定義を表示または変更できます。データ・モジュール内のすべてのナビゲーション・パスを表示するには、データ・モジュールのコンテキスト・メニューから「プロパティー」 > 「ナビゲーション・パス」をクリックします。ナビゲーション・パス名をクリックすると、その定義を表示または変更できます。ナビゲーション・パスを削除するには、パスの削除アイコンをクリックします。


データ表示形式を設定列データ表示形式は、列の値がダッシュボード、ストーリー、閲覧ビュー、またはレポートでどのように表示されるかを指定します。テキスト、パーセント、または通貨などの表示形式の種類を選択できます。アップロードされた Microsoft Excel スプレッドシートでは、Excel で定義された列データの表示形式のままになります。これらの表示形式は、これらのスプレッドシートから作成された基本データ・モジュールのデフォルトのデータ形式として設定されます。各表示形式の種類には、データをどのように表示するのかをさらに指定するプロパティーがあります。最初、プロパティーはソースから返されたフォーマット・オプションに基づいて設定されます。ソースから何もオプションが返されない場合、プロパティーはデータ・モジュールのデフォルトに設定されます。このタスクについて文字の中には、言語依存であり、適用できるフォントをロケールがサポートしている場合にだけ適切に表示されるものがあります。例えば、日本語の通貨記号を正しく表示するためには、ロケールを日本語に設定しなければなりません。複数の列のデータが同じ種類の場合は、いくつかの列の表示形式を同時に定義することができます。手順1.データ・モジュール・ツリーで、列のコンテキスト・メニューから「データ表示形式を設定」をクリックします。

2.「データ形式」ダイアログ・ボックスで、適切な「表示形式」を選択します。例えば、「日付」、「時刻」、「日時」、その他のタイプを選択できます。データがソースで表示形式設定されていない場合、「不定形式」タイプがデータ・モジュールで割り当てられます。ソースが形式を提供している場合、モジュールに形式が反映されます。「カスタム」形式は、独自の書式制御ストリングを提供しそれを使ってデータの表示形式を制御できる拡張オプションです。

3.選択した表示形式のプロパティーを指定します。例えば、「日付」タイプでは、「日付の区切り」、「日付の形式」、「日付の表示順序」プロパティーを指定できます。「通貨」タイプでは、「小数点以下の桁数」プロパティーを指定できます。「デフォルト」設定は、参照されるプロパティーに固有のものです。各プロパティーのデフォルトは、プロパティーの横にある「情報」アイコンをクリックすれば表示できます。例えば、桁区切り記号では、デフォルトの値は、ユーザーのコンテンツ言語にしたがって決定されます。小数点以下の桁数のデフォルトについては、プロパティーが設定されていない場合は、小数点以下の桁数は表示される数によって変わります。「詳細オプション」をクリックし、他のデータ形式プロパティーを表示したり指定したりします。プロパティーをデフォルト値にリセットする場合は、「プロパティーのリセット」をクリックします。

4.表示形式を適用するには、「OK」をクリックします。

Cognos Analytics の SQLSQL は、リレーショナル・データベース管理システムの作成、更新、およびそれへのクエリーのための業界標準言語です。

サポートされる SQL タイプIBM Cognos Analytics は、Cognos SQL、ネイティブ SQL、およびパススルー SQL の 3 タイプの SQL をサポートします。


Cognos SQL

Cognos SQL は、標準 SQL の実装です。すべてのリレーショナル・データ・ソースおよび表形式データ・ソースで機能します。これは、Cognos Analytics アプリケーションで使用するために最適な SQL タイプです。データベースの制限を減らすことができるため、Cognos SQL を使用することをお勧めします。CognosSQL は、例えば照会時に未使用の要素を削除ことなどにより、表のパフォーマンスを向上させます。Cognos SQL では非標準 SQL はサポートされません。ネイティブ SQL

ネイティブ SQL は、ベンダー固有の SQL 構文を使用します。入力した SQL ステートメントをデータベースに渡す場合は、ネイティブ SQL を使用します。Cognos Analytics によって、入力内容にステートメントが追加される場合があります。ネイティブ SQL ステートメントが参照できるデータ・ソースは 1 つのみです。このタイプの SQL は、完全に自己完結型でなければなりません。データベース・プロンプト、変数、通常は呼び出し元アプリケーションによって提供されるネイティブ・フォーマットなど、その SQL の外部にあるものを参照することはできません。ネイティブ SQL バージョンでの作業に慣れている場合は、Cognos SQL では使用できないキーワードを使用したり、SQL ステートメントを他のアプリケーションから Cognos Analytics にコピー・アンド・ペーストしたりすることができます。このタイプの SQL は、別のデータ・ソースでは機能しない可能性があります。パススルー SQL

入力した SQL ステートメントが派生表の内部で無効な場合 (With 節内や OrderBy 節内など) は、パススルー SQL を使用します。一般的に、パススルー SQL は、ソース固有の構文が含まれる表を作成する必要がある場合にのみ使用してください。パススルー SQL を使用すると、データ・ソースによってサブクエリーに課される制限なしでネイティブ SQLを使用できます (パススルー SQL 表はサブクエリーとして処理されません)。代わりに、各表の SQL は、クエリー結果が生成されるデータ・ソースに直接送られます。各表は Cognos Analytics によって最適化されるのではなく、別個のステートメントとしてソースに送信されるため、パフォーマンスは低下します。そのため、ネイティブ SQL とパススルー SQL のどちらを使用するのか選択するとき、パフォーマンスがより重要なのか、またはサブクエリーでは許可されない SQL を使用することがより重要なのかを決める必要があります。パススルー SQL は完全に自己完結型でなければなりません。データベース・プロンプト、変数、通常は呼び出し元アプリケーションによって提供されるネイティブ・フォーマットなど、その SQL の外部にあるものを参照することはできません。パススルー SQL ステートメントは、別のデータ・ソースでは機能しない可能性があります。

クエリー情報の表示モデル作成者は、SQL ベースのデータ・ソースに関する表と関係の生成に使用されたクエリー情報 (SQL) を表示してコピーできます。この機能の適用先のソース・タイプには、データ・サーバー、パッケージ、およびデータ・サーバーやパッケージに基づくデータ・モジュールが含まれます。以下のタイプのクエリー情報がサポートされます。• Cognos SQL

IBM Cognos に実装された標準 SQL を使用する SQL ステートメント。• ネイティブ SQL

ベンダー固有の SQL 構文を使用する SQL ステートメント。• クエリー応答


クエリーの処理時に生成されたすべてのメッセージが含まれている完全な応答。詳細については、43 ページの『サポートされる SQL タイプ』を参照してください。手順1.表 SQL を表示するには、データ・ツリー内で、表のコンテキスト・メニューから「クエリー情報の表示 (Show query information)」を選択します。関係 SQL を表示するには、「関係」タブで、ダイアグラム内の関係結合を右クリックし、「クエリー情報の表示 (Show query information)」を選択します。

2.デフォルトでは、クエリー情報は Cognos SQL として生成されます。「クエリー情報タイプ (Queryinformation type)」メニューから、表示オプションを「ネイティブ SQL」または「クエリー応答 (Queryresponse)」に変更できます。

3. SQL をクリップボードにコピーするには、コピー・アイコンをクリックします。クエリー SQL の生成

クエリーの実行時に表からデータを取得する SQL を Cognos Analytics で生成する方法を指定できます。表の「アイテム・リスト (Item list)」プロパティーを使用して、SQL 生成タイプを指定します。このプロパティーに指定した設定に応じて、生成されるクエリー SQL には、すべての列または選択された列のみが含まれます。手順1.表の「プロパティー」の「全般」タブの「詳細」セクションで、「アイテム・リスト (Item list)」プロパティーを見つけます。

2.以下の設定のいずれかを選択します。すべて生成される SQL には、表のすべての列が含まれます。

使用済み生成される SQL には、クエリーで直接使用される列と、結合に必要な列のみが含まれます。

自動デフォルトではこの設定になっています。「すべて」設定と同じ動作です。

3.データ・モジュールを保存します。タスクの結果指定したクエリー生成の設定は、ダッシュボード、レポート、ストーリー、閲覧ビュー内のクエリーに適用されます。

データ・モジュールの検証検証機能を使用して、データ・モジュール内に無効なオブジェクト参照がないか検査できます。検証によって、以下の問題を検出できます。• データ・モジュールの基である表または列が、ソース内に存在しなくなった。• 計算式が無効である。• フィルターが、データ・モジュール内に存在しなくなった列を参照している。• 結合で参照されている表または列が、データ・モジュール内に存在しなくなった。このタスクについて自動および手動のデータ・モジュール検証が可能です。自動検証はデフォルトでオンになります。必要に応じて、自動検証を無効にして、検証を手動で開始できます。自動検証の使用時には、データ・モジュールが更新される度に、結果が更新されます。


手順1.アプリケーション・バーまたは「データ・モジュール」パネルで、検証アイコンをクリックします。データ・モジュールのショートカット・メニューから「検証」をクリックすることもできます。「検証」ウィンドウが開きます。

2.自動検証を有効にしたり無効にしたりするには、「自動」切り替えスイッチをクリックします。データ・モジュールを手動で検証するには、「検証」をクリックします。

3.検証エラーがないか調べます。次のインディケーターは、データ・モジュールにエラーが含まれていることを示しています。• エラーの数がアプリケーション・バーの検証アイコンの上部に表示される。• 検証失敗アイコンが、エラーが見つかった列の隣にあるデータ・モジュール・ツリーとダイアグラムに表示される。

4.「エラー」アイコンをクリックすると、エラーの数とエラーの詳細が表示されます。エラーは、「検証の問題」パネルにリストされます。

5.それぞれの問題の「詳細を表示する」リンクをクリックしてエラー・メッセージを表示します。すべてのエラーのログを表示するには、アプリケーション・バーの検証アイコンをクリックしてから、「詳細の表示」をクリックします。エラー・メッセージをクリップボードにコピーするには、コピー・アイコンをクリックします。

6.検証メッセージを使用して、エラーの解決を試みてください。データ・モジュールを検証エラーとともに保存し、後でエラーを解決できます。

オブジェクト・プロパティーモデル作成インターフェースで、データ・モジュール、表、列、およびフォルダーのプロパティーを表示および変更できます。プロパティーには、モジュール、表、列、またはフォルダーのコンテキスト・メニューからアクセスするか、アプリケーション・バー内の「プロパティー」アイコン

を使用してアクセスします。「プロパティー」ウィンドウの「全般」タブで、以下のプロパティーの表示や変更ができます。ラベルアイテムの名前を指定します。メンバーのラベルは変更できません。データ・モジュールのラベルを変更するには、「名前を付けて次を保存」オプションを使用してモジュールを保存してください。適用対象: すべてのアイテム。

ユーザーに表示しない (Hide from users)

このプロパティーは、データ・モジュール内の表、列、パッケージ、フォルダーなどのアイテムを非表示にするために使用します。モデル作成インターフェースでは、非表示にしたアイテムはグレー表示されます。レポート作成やダッシュボードなどの他のインターフェースでは、それらのアイテムは表示されません。詳細については、38 ページの『アイテムの非表示』を参照してください。適用対象: 表、列、フォルダー。

式列の基礎となっている式を示します。「表示または編集 (View or edit)」をクリックすると、式を変更できる式エディターが開きます。


適用対象: 列。コメントこのプロパティーは、モジュール、表、または列に関するオプションの情報を指定するために使用します。このコメントは、モデル作成環境の外部で使用することはできません。適用対象: すべてのアイテム。

画面のヒントこのプロパティーを使用して、表または列に関するオプションの短い情報を指定します。画面のヒントは、モデル作成、レポート作成、またはダッシュボード作業の環境で、表または列の名前の上でポインターを止めたときに表示されます。適用対象: すべてのアイテム。

使用法このプロパティーは、列にあるデータの使用目的を示します。プロパティーの初期値は、ソースの中で列が表しているデータのタイプに基づくものとなります。このプロパティーが正しく設定されていることを検証する必要があります。例えば、関係に関与する数値列をインポートする場合、「使用法」プロパティーは「識別子」に設定されます。このプロパティーは変更できます。以下の「使用法」タイプがサポートされています。識別子関係が設定された「数値データ」列のデータをグループ化または集計するために使用される列を表します。これはまた、インデックス、日付、または時刻の列タイプを表すこともあります。例えば、送り状の番号や送り状の日付などです。

数値データ製品原価など、グループ化または集計できる数値データを含んだ列を表します。

属性説明など、識別子でも数値データでもない列を表します。

集計「集計」プロパティーは、レポートまたはダッシュボードの集計列に適用される集計のタイプを定義します。例えば、「数量」列の「集計」プロパティー値が「合計」であり、レポート内で製品名ごとにグループ化される場合、レポートの「数量」列は各製品の合計数量を示します。集計データは、クエリーのパフォーマンスを改善し、データをより速く取得するために役立ちます。デフォルトの集計タイプはソースから継承されます。このプロパティーを変更するときは、ソースが提供していない値 (平均値や最大値など) を選択することもできます。どの集計値が必要かを知るためには、使用するデータが何を表しているのかを理解する必要があります。例えば、部品番号を集計する場合、適用される集計値は、カウント、重複値を除くデータの個数、最大値、および最小値です。以下の集約タイプがサポートされています。• なし (列に対してセットアップされた集計はない)• 平均値• カウント• 重複値を除くデータの個数• 最大値• 最小値• 合計

データ・タイプ列のデータ・タイプはソースから継承され、データ・モジュール内で変更することはできません。


表すものこのプロパティーを使用して、列に含まれるデータが、日付/時刻のタイプであるか、地理的位置のタイプであるかを示します。この情報は、さまざまな候補の中で最適なデフォルトの表示形式を提案するために、レポート作成およびダッシュボード作業の環境で使用されます。地理的位置この値には、「大陸」、「亜大陸 (Sub Continent)」、「国」、「地域」、「都道府県/州 (State Province)」、「群 (County)」、「市区町村」、「郵便番号」、「番地」、「位置」、「緯度」、および「経度」があります。

時間この値には、「日付」、「年」、「四半期」、「季節」、「月」、「週」、「日」、「時」、「分」、「秒」があります。

メンバーこのプロパティーは、列のデータ・ツリー内のリレーショナル・メンバーの表示を有効または無効にするために使用します。使用可能な設定は次のとおりです。自動データ・ツリー内のメンバーを展開できます。ソートが有効になり、メンバーは現在の列でソートされます。ソート順は昇順です。デフォルトではこの設定になっています。

有効データ・ツリー内のメンバーを展開できます。ソート基準にする列を選択し、ソート順を「昇順」または「降順」に設定できます。データ・ツリーに表示されているメンバーは、変更されたソート順になるように動的に調整されません。ソート順をデータ・ツリーに反映させるには、列のコンテキスト・メニューの「メンバーのリフレッシュ」アクションを使用してください。

無効データ・ツリー内のメンバーを展開できません。以前表示されていたメンバーは削除され、列の新規メンバーをロードすることはできません。

詳細については、53 ページの『リレーショナル・メンバーの表示』を参照してください。識別子表と列の場合、プロパティー値はソースから継承され、データ・モジュール内で変更することはできません。列または表の「識別子」の値は、列または表の名前 (ラベル) と同じ場合もありますが、常にそうとは限りません。「識別子」プロパティーは、「プロパティー」パネルの「詳細」セクションで参照できます。

ソース表または列のソース名とパスを示します。「ソース」プロパティーは、「プロパティー」パネルの「詳細」セクションで参照できます。


第 4 章データ・ツリーのメンバーデータ・モジュール・ツリーには、リレーショナル・ソースとディメンション・ソースの内容が表示されます。リレーショナル・ソースとディメンション・ソースの両方で、メンバーはデータ・ツリーに表示されます。ディメンション・ソースの内容を表示するには、ソース・アイテムが含まれているパッケージを展開します。ディメンション・メンバーは、「メンバー」フォルダーのノードです。リレーショナル・メンバーは、リレーショナル・ソースの列のノードです。階層、レベル、メンバー、または列のコンテキスト・メニューを使用して、データ・ツリーからメンバーの検索を開始できます。詳細については、51 ページの『メンバーの検索』を参照してください。リレーショナル・ソースリレーショナル・ソースの場合は、列に含まれている各固有値がメンバーとしてデータ・ツリーに表示されます。これらのタイプのメンバーをリレーショナル・メンバーと呼びます。以下のサンプルのデータ・モジュールでは、「Region」列に「Midwest」、「Northeast」、「South」、および「West」というメンバーが含まれています。

モデル作成者は、特定の列のリレーショナル・メンバーの表示を無効にできます。詳細については、53ページの『リレーショナル・メンバーの表示』を参照してください。ディメンション・ソースディメンション・データはパッケージから使用できます。パッケージを展開すると、その内容が表示されます。内容として含まれるものには、ディメンション、階層、レベル、メンバー、およびフォルダーがあります。以下の図は、データ・モジュール内のディメンション・データ・ツリーの例を示しています。


データ・ツリーには、以下のアイテムが含まれています。1.パッケージパッケージとは、データ・モジュール、データ・セット、レポート、ダッシュボード、閲覧ビューの作成に使用できるアイテムが含まれている Framework Manager モデルのサブセットです。パッケージは、Planning Analytics キューブや PowerCube などのディメンション・ソースのコンテナーにすることもできます。

2.数値データ・ディメンション数値データ・ディメンションとは、ファクトの集合です。これらは、定量的なアイテムのみで構成されます。

3.ディメンションディメンションとは、ビジネスの主要な側面を表すデータを大まかにグループ化したものです。例えば、製品、日付、マーケットなどがあります。

4.階層階層とは、ディメンション内の特定のデータをグループ化したものです。

5.メンバー・フォルダーメンバー・フォルダーには、階層またはレベルで利用できるメンバーが入っています。

6.メンバーメンバーとは、階層内の固有のアイテムです。メンバーは、他のメンバーのコンテナーである場合もあります。

7.レベルレベルとは、ディメンション階層内での位置であり、詳細度の順位が同じ情報を含み、共通の属性を持ちます。レベルの階層内には、ルート・レベルから始まる複数のレベルが存在する場合があります。

モデル作成者は、メンバーが含まれているノードを初めて展開するとき、および「さらにロード」リンクをクリックするときにデータ・ツリーにロードされるメンバーの数を制限できます。1 回のフェッチで戻されるメンバー数の上限の設定は、データ・モジュール・レベルですべてのメンバーのフェッチに対して行われます。詳細については、52 ページの『メンバー表示制限の設定』を参照してください。モデル作成者は、ディメンション・データ・アイテム間の結合を作成できず、また、グリッド内のコンテンツを表示することもできません。


メンバーの検索メンバーの検索では、メンバーのみが返されます。このタイプの検索は、メタデータ検索とは別のものです。メタデータ検索ではメンバーは返されません。メンバーの検索の動作は、データ・モジュール、ダッシュボード、ストーリー、閲覧ビューのいずれでも同じです。検索結果内の各メンバーには、メンバーの固有の名前 (MUN) が含まれています。MUN は、CognosAnalytics のメンバーを表す固有 ID です。MUN について詳しくは、「IBM Cognos Analytics FrameworkManager User Guide」または「IBM Cognos Analytics Transformer ユーザー・ガイド」を参照してください。このタスクについてメンバーの検索は、階層、レベル、メンバー、または列のコンテキスト・メニューから実行できます。検索では、実行元のアイテムのすべての子が対象になります。レベルの場合、検索には直接の子メンバーのみが含まれます。リレーショナル・メンバーには子がないので、検索メニューは使用できません。検索結果は、ユーザーが表示権限を持つメンバーに制限されます。検索結果のシステム制限は 50 です。一致が 50 件を超える場合は、「さらにロード」をクリックして、検索で見つかった次の 50 件の一致をロードできます。メンバーが見つからない場合は、検索テキストを調整するか、またはデータ・ツリー内の下位レベルに移動し、そこから検索を開始する必要があります。「メンバー」フォルダーからメンバーの検索を実行することはできません。手順1.データ・ツリーを展開してそのノードを表示します。2.階層、レベル、メンバー、または列のコンテキスト・メニューから、「メンバーの検索 (Search for

members)」を選択します。3.検索バーに、検索テキストを入力します。一致するメンバーが検索結果にリストされます。返されるメンバー数が 50 より多い場合、取得された結果のセットの下に「さらにロード」リンクが追加されます。このリンクをクリックすると、一致するメンバーのセットが追加でロードされます。検索結果内の各メンバーには、メンバーの固有の名前 (MUN) が含まれています。表示された MUN の上にカーソルを移動すると、値全体が表示されます。MUN の例を次に示します。M1.[automation_Great_Outdoors_Company.mdc].[Products].[Products].[Product line]->:[PC].[@MEMBER].[1]

検索してもメンバーが返されない場合は、別のテキストを入力します。新しいテキストを入力するたびに、検索はリセットされます。

4.メンバーの検索を終了するには、検索バーで「キャンセル」をクリックします。データ・ツリーに戻ります。

次のタスクダッシュボード、ストーリー、閲覧ビューでは、検索して見つかったメンバーに対して操作を実行できます。

第 4 章データ・ツリーのメンバー 51

メンバー表示制限の設定メンバー表示制限は、フェッチ要求ごとにデータ・ツリー・ノード内にロードするメンバーの最大数を指定します。フェッチ要求は、メンバーが含まれているノードを初めて展開したとき、または「さらにロード」をクリックしたときに発生します。ディメンション・ソースの場合、メンバーは「メンバー」フォルダー内に表示されるか、またはメンバー・ノードの子アイテムとして表示されます。リレーショナル・ソースの場合、メンバーは列の子アイテムです。このタスクについてメンバー表示制限は、データ・モジュール・レベルで指定し、データ・モジュールを構成するすべてのソースのメンバーに適用されます。手順1.アプリケーション・バー内のプロパティー・アイコン

をクリックして、モジュール・プロパティーを開きます。2.「全般」タブで、以下のいずれかのオプションを使用して「メンバー表示制限 (Members display limit)」プロパティーを指定します。• 制限の設定フェッチ要求ごとにデータ・ツリー・ノード (階層、レベル、メンバー、列) 内に表示するメンバーの最大数を設定します。「メンバー制限 (Members limit)」フィールドに 1 から 3000 までの整数を入力します。デフォルトの数は 15 です。「これ以上のメンバー (More members)」の場合、指定した制限を超えるメンバーを表示する方法を指定します。次のオプションのいずれかを選択してください。– さらにロードデータ・ツリー・ノードの既にロードされているメンバーの下に「さらにロード」リンクが追加されます。リンクをクリックすると、次のメンバーのセットがロードされます。セット内のメンバー数は、メンバー制限として指定した数と同じです。

– 検索データ・ツリー・ノードの既にロードされているメンバーの下に「検索」リンクが追加されます。ユーザーはこのリンクを使用してメンバーを検索できます。

• システム制限 (System limit)

システム制限は、1 回のフェッチ要求あたり最大 3000 個のメンバーのロードです。• 検索リンクのみ (Search link only)

データ・ツリー内にメンバーは表示されません。代わりに、「検索」リンクがデータ・ツリーに追加され、ユーザーはこのリンクを使用してメンバーを検索できます。

3.データ・モジュールを保存します。タスクの結果メンバー表示制限は、データ・モジュール内のメンバーだけでなく、データ・モジュールをソースとして使用するダッシュボード、閲覧ビュー、ストーリー内のメンバーにも影響します。


リレーショナル・メンバーの表示リレーショナル・データ・ソースの場合、列のデータ・モジュール・ツリー内のメンバーの表示を有効にしたり無効にしたりできます。また、データ・モジュール・ツリー内か、データ・モジュールをソースとして使用するダッシュボード、ストーリー、閲覧ビュー、またはレポートの視覚化内に表示されるメンバーのソート順も設定できます。デフォルトでは、IBM Cognos Analytics はデータ・ソースに定義された順番でアイテムをロードします。このタスクについて非数値データ列の場合、メンバー表示プロパティーは列レベルで指定します。手順1.同一の表または複数の異なる表の 1 つまたは複数の非数値データ列を選択します。2.アプリケーション・バーで、プロパティー・アイコン

をクリックして、プロパティー・パネルを開きます。3.「全般」タブで、「メンバー」プロパティーを見つけ、以下のいずれかの設定を選択します。

• 自動データ・ツリー内のメンバーを展開できます。ソートが有効になり、メンバーは現在の列でソートされます。ソート順は昇順です。デフォルトではこの設定になっています。

• 有効データ・ツリー内のメンバーを展開できます。ソート基準にする列を選択し、ソート順を「昇順」または「降順」に設定できます。データ・ツリーに表示されているメンバーは、変更されたソート順になるように動的に調整されません。ソート順をデータ・ツリーに反映させるには、列のコンテキスト・メニューの「メンバーのリフレッシュ」アクションを使用してください。

• 使用不可データ・ツリー内のメンバーを展開できません。以前表示されていたメンバーは削除され、列の新規メンバーをロードすることはできません。

4.データ・モジュールを保存します。タスクの結果データ・モジュールに指定されたメンバー表示が、ダッシュボード、ストーリー、および閲覧ビューのメタデータ・ツリーのデフォルト表示として使用されます。メンバーのソート順は、視覚化内で上書きできます。

第 4 章データ・ツリーのメンバー 53


第 5 章相対日付分析相対日付機能を使用すると、特定の日付に相対的な日付期間でフィルタリングされた数値データを分析できます。相対日付フィルターには、今四半期、前四半期、四半期累計、月間累計などがあります。相対日付を使用すると、さまざまな視覚化やクロス集計などで、日付でフィルタリングされた結果を表示するレポートおよびダッシュボードを作成できます。デフォルトでは、データ内の日付フィルター済み数値データは、分析の参照日として今日の日付を使用します。この機能の実装では、サンプル・カレンダー・データ・モジュール「グレゴリオ暦」および「会計カレンダー」を含む Cognos Analytics 11.1.0 基本サンプルのサブセットを使用します。他の関連タスクを開始する前に、Cognos Analytics インストール済み環境でサンプルが使用可能であることを確認してください。詳細については、55 ページの『サンプル・カレンダー』を参照してください。ヒント : 基本サンプルは Cognos Analytics サーバーとともにインストールされ、管理者がサンプル・デプロイメント Samples for Install_11_1_0 を Content Store にインポートします。詳細については、「IBMCognos Analytics サンプル・ガイド」の『基本サンプルのインポート』を参照してください。Cognos Analytics で相対日付分析を有効にするには、データをカレンダーにマップするデータ・モジュールを作成する必要があります。このデータ・モジュールは、レポートおよびダッシュボードで相対日付分析のソースとして使用できます。詳細については、57 ページの『相対日付分析のためのデータ・モジュールの作成』を参照してください。ユーザー役割に基づいて相対日付分析の参照日をカスタマイズする場合は、「as_of_date」グローバル・パラメーターを使用します。詳細については、68 ページの『参照日のカスタマイズ』を参照してください。Cognos Analytics 環境を相対日付分析用にセットアップした後、ユーザーは相対日付フィルターと数値データを使用して、レポートおよびダッシュボードでデータの分析を実行できます。詳細については、「IBMCognos Analytics レポート・ガイド」の『相対日付分析』を参照してください。動画相対日付分析用のデータ・モジュールを作成するプロセスを取り上げた動画 (https://youtu.be/4lDrF3jx98g) をご覧ください。

サンプル・カレンダーIBM Cognos Analytics 基本サンプルには、相対日付分析をセットアップするために必要なサンプル・カレンダーのセットが含まれています。サンプル・カレンダー・データ・モジュールとそのソースは、「チーム・コンテンツ」 > 「カレンダー」フォルダーにあります。以下のサンプルがこのフォルダーにあります。•「グレゴリオ暦」データ・モジュール。

1950 年 1 月 1 日から 2050 年 12 月 31 日までの日付が含まれています。•「会計カレンダー (Fiscal calendar)」データ・モジュール。

1950 年 3 月 1 日から 2050 年 2 月 28 日までの日付が含まれています。•「会計カレンダー (Fiscal calendar)」フォルダー。このフォルダーには、12 個のサンプル・カレンダー・データ・モジュールが含まれています。これらの各カレンダーは 100 年 (1950 から 2050) をカバーしていますが、各カレンダーの日付は異なる月で始まります。カレンダー名の月は、会計年度の始めを示しています。例えば、「02. February 1 (02. 2 月 1日)」データ・モジュールは、2 月 1 日に始まる会計年度のサンプル・カレンダーです。


https://youtu.be/4lDrF3jx98g

「03. 3 月 1 日 (03. March 1)」カレンダーは「会計カレンダー (Fiscal calendar)」と同じで、「01. 1 月 1日 (01. January 1)」カレンダーは「グレゴリオ暦」と同じです。

•「ソース・ファイル」フォルダー。このフォルダーには、「グレゴリオ暦」および会計カレンダーのデータ・モジュールのソース .csv ファイルが入っています。このファイルには、関連するカレンダーの日付が含まれます。サンプル・カレンダー・データ・モジュールの列と日付各列の日付を以下に示します。TheDate各行の主な参照日です。

PD_TheDateTheDate の前日。この列の日付は、TheDate の 1 日前です。

ND_TheDateTheDate の翌日。この列の日付は、TheDate の 1 日後です。

dYearTheDate が属する年の始めの日付。ヒント : 会計カレンダーは、カレンダーが終了する年で表されます。

PY_TheDateTheDate の前年。この列の日付は、TheDate の 1 年前です。

NY_TheDateTheDate の翌年。この列の日付は、TheDate の 1 年後です。

dQuarterTheDate が属する四半期の始めの日付。

PQ_TheDateTheDate の前の四半期。この列の日付は、TheDate の 1 四半期前です。

NQ_TheDateTheDate の次の四半期。この列の日付は、TheDate の 1 四半期後です。

dMonthTheDate が属する月の始めの日付。

PM_TheDateTheDate の前月。この列の日付は、TheDate の 1 カ月前です。

NM_TheDateTheDate の翌月。この列の日付は、TheDate の 1 カ月後です。

重要 : サンプル・カレンダーの相対日付フィルターが壊れるため、サンプル・データ・モジュールおよび .csvファイルの列名は変更しないでください。サンプル・カレンダー・データ・モジュールの相対日付フィルターすべてのサンプル・カレンダー・データ・モジュールには、事前定義された日付関連のフィルター・セットが含まれています。これらのフィルターは、さまざまなタイプの視覚化で相対日付分析を実行するために使用されます。サンプル・カレンダーには、以下のフィルターが事前定義されています。• 前の月• 前四半期• 前年• 当月• 今四半期• 当年


• MTD (月間累計)• QTD (四半期累計)• YTD (年度累計)• 前 MTD• 前 QTD• 前 YTD• 前四半期の同じ月• 昨年の同じ月• 昨年の同じ四半期• 前四半期の同じ MTD• 昨年の同じ MTD• 昨年の同じ QTD

各フィルターに関連付けられた式を表示するには、そのコンテキスト・メニューから「フィルターの編集」をクリックします。

相対日付分析のためのデータ・モジュールの作成相対日付分析を有効にするには、ビジネス・データをカレンダーに関連付けるデータ・モジュールを作成する必要があります。このデータ・モジュールでは、少なくとも 1 つの日付列をカレンダーに関連付ける必要があり、また、少なくとも 1 つの数値データ列を日付列に関連付ける必要があります。この関連付けは、列プロパティーの「ルックアップ参照 (Lookup reference)」を使用して行います。始める前にサンプル・カレンダーが使用可能でなければなりません。このタスクについて新しいデータ・モジュールを最初から作成することも、既存のデータ・モジュールに相対日付機能を追加することもできます。ヒント : 「チーム・コンテンツ」 > 「サンプル」 > 「相対日付 (Relative dates)」フォルダーに、レポートおよびダッシュボードにおけるこの機能の実装をわかりやすく示すための「Boston 311 report」サンプルと「Boston 311 dashboard」サンプルが含まれています。これらのサンプルに組み込まれているデータ・フォルダーには、関連するデータ・モジュールとそのソース .csv ファイルが含まれています。これらのサンプルは、データ・モジュールの作成時に参照として使用できます。手順1.データ・モジュールを作成するか、既存のデータ・モジュールを開きます。2.ビジネス・データ・ソースに、少なくとも 1 つの日付列と 1 つの数値データ列が含まれていることを確認します。a)日付列のメニューから、「プロパティー」 > 「全般」を選択します。列の「データ型」プロパティーが Date に設定されていることを確認します。「データ型」プロパティーが Timestamp に設定されている場合は、式エディターで cast 関数を使用して、データ型を Date に変更できます。データ・ソースが Excel ファイルまたは CSV ファイルである場合、日付列の日付は ISO 8601 表記yyyy-mm-dd を使用して形式設定する必要があります。

b)数値データ列のメニューから、「プロパティー」 > 「全般」を選択します。列の「使用法」プロパティーが Measure に設定されていることを確認します。

第 5 章相対日付分析 57

「使用法」プロパティーが Identifier に設定されている場合は、このプロパティーを Measure に変更できます。

ヒント : データ・モジュール・ソースがそのソースにリンクされている場合 (リンク・アイコンで示されます)、リンクを解除する必要があります。リンクを解除しない場合、データ・モジュールは読み取り専用になり、そのプロパティーは変更できません。リンクを解除するには、データ・モジュールのメニューから「リンクの解除」オプションを選択します。ただし、サンプル・カレンダー・データ・モジュール内のリンクは解除しないでください。

3.「データ・モジュール」パネルで、「ソースと表の追加」アイコンをクリックして、カレンダー・ソースを追加します。カレンダー・ソースには以下のいずれかのソースを使用できます。• 「チーム・コンテンツ」 > 「カレンダー」フォルダー内の「グレゴリオ暦カレンダー (Gregorian

calendar)」サンプル・データ・モジュール。• 「チーム・コンテンツ」 > 「カレンダー」フォルダー内の「会計カレンダー (Fiscal calendar)」サンプル・データ・モジュール。

• 「チーム・コンテンツ」 > 「カレンダー」 > 「会計カレンダー (Fiscal calendars)」フォルダー内のサンプル・データ・モジュールの 1 つ。

4.ステップ 1 および 2 で指定したビジネス・データ・ソースで、少なくとも 1 つの日付列をカレンダーに関連付けて、さらに、少なくとも 1 つの数値データ列を日付列に関連付けます。a)カレンダーに関連付ける日付列について、「プロパティー」を開き、「ルックアップ参照 (Lookup

reference)」プロパティーを見つけます。「ルックアップ参照 (Lookup reference)」ドロップダウン・メニューから、データ・モジュールに追加したカレンダー・ソースの名前を選択します。必要に応じて、他の日付列についてもこのステップを繰り返します。「前年」、「前月」、「MTD」などの相対日付フィルターが日付列の下に表示されます。フィルターの完全なリストを表示するには、55 ページの『サンプル・カレンダー』を参照してください。

b)日付に関連付ける数値データ列について、「プロパティー」を開き、「ルックアップ参照 (Lookupreference)」プロパティーを見つけます。「ルックアップ参照 (Lookup reference)」ドロップダウン・メニューから、参照する日付列を選択します。複数の日付列に対して「ルックアップ参照 (Lookupreference)」を定義した場合は、当該数値データに適した日付列を選択します。必要に応じて、他の数値データ列についてもこのステップを繰り返します。ヒント : 複数の数値データ列に対して同じ「ルックアップ参照 (Lookup reference)」プロパティーを指定するには、列を複数選択し、プロパティーを設定します。日付でフィルタリングされた一連の数値データが、大括弧でその名前が囲まれた状態で数値データ列の下に表示されます。例えば、前年 [収益]、前月 [収益]、または MTD [収益] のように表示されます。

日付でフィルタリングされた 1 つ以上の数値データを計算で使用する場合、データ・モジュールに対してのみ計算を作成できます。これらの数値データを含む表に対して計算を作成することはできません。計算は、データ・モジュール・ツリーの上部に表示されます。

5.データ・モジュールを「チーム・コンテンツ」内のフォルダーに保存します。ヒント : カレンダー・データ・モジュールに対してフィルターを追加したり、削除したりする場合、「ルックアップ参照」プロパティーを介してこのカレンダーを参照するデータ・モジュールには、いったん閉じてから再び開くまでは変更が反映されません。

タスクの結果これで、データ・モジュールを使用してダッシュボードとレポートを作成できるようになりました。

関連日付フィルターの作成関連日付フィルターは、「_as_of_date」グローバル・パラメーターに関連する日付範囲を指定します。サンプルのグレゴリオ暦カレンダーと会計カレンダーには、いくつかの事前定義された相対日付フィルターが既に含まれています。カスタムのフィルターが必要な場合、これらのカレンダーに追加できます。


始める前に1.サンプル・カレンダーの列について把握しておきます。新しいフィルターは、サンプルのグレゴリオ暦カレンダーまたは会計カレンダーのデータ・モジュールに追加されます。これらのカレンダーの構造について理解するために、列を確認し、同じ行のさまざまな列の日付を確認してみることができます。例えば、グレゴリオ暦カレンダー・データ・モジュールで、「TheDate」列に 2018 年 9 月 30 日の値が入っている場合、それに関連する「dYear」、「PY_TheDate」、「dMonth」の各列の値は、次の表のようになります。

TheDate dYear PY_TheDate dMonth

2018-09-30 2018-01-01 2017-09-30 2018-09-01

詳しくは、55 ページの『サンプル・カレンダー』を参照してください。2.「_as_of_date」グローバル・パラメーターに関連したフィルターの下限と上限の概念を説明します。関連日付フィルターは、フィルターの下限 (範囲の開始) 日と上限 (範囲の終了) 日の間の日付範囲を定義します。下限と上限は、「_as_of_date」パラメーター値である参照日を基点にして設定されます。例えば、年初来 (YTD) フィルターの場合、下限日は _as_of_date の日付が含まれる年の最初の月の初日になります。上限日は、「_as_of_date」パラメーター値の日付です。「_as_of_date」パラメーターが2018 年 12 月 19 日 (TheDate) の場合、下限日は 2018 年 1 月 1 日で、上限日は 2018 年 12 月 19 日になります。デフォルトでは、「_as_of_date」パラメーターには当日の値が入ります。ただし、別の日付に設定することもできます。詳しくは、68 ページの『参照日のカスタマイズ』を参照してください。

3.フィルター式を作成します。フィルター式は、関連日付フィルターの作成において重要な要素です。式エディターにコードを入力する前に、式の構文と変数についてよく理解しておいてください。詳しくは、61 ページの『フィルター式の作成』を参照してください。

手順1.「チーム・コンテンツ」 > 「カレンダー」フォルダーから、新しいフィルターを追加する予定のサンプル・カレンダー・データ・モジュールを開きます。このデータ・モジュールには、いくつかの既存のフィルターが含まれる 1 つの表が入っています。新しいフィルターをこの表に追加します。

2.表コンテキスト・メニューから、「フィルター」をクリックします。3.表示されるフィルター・エディターで、新しいフィルター名を入力します。4.「式」ペインに、フィルター式を入力するか、貼り付けます。例えば、「過去 12 カ月間」フィルターを作成するには、以下の式を入力します。// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_theDate' , $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#AND#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

使用できる別のフィルター例は「次の 4 カ月間 (Next 4 months)」です。詳しくは、61 ページの『フィルター式の作成』を参照してください。

5.式を検証します。


日付フィルター式の検証は手動で行う必要があります。式エディターの検証ボタン

はマクロ式を検証しないからです。したがって、以下の要素が正しく設定されているかどうかは、目視でのみ確認できます。• 式の前に // validate: 1 = 1 コメントが含められている。• queryValue マクロ関数の外部ブロックがハッシュ・マーク (#) で囲まれている。• 各 queryValue に、その 2 つの引数用の対応する丸括弧 () がある。ヒント : フィルター式は Reporting でデバッグできます。そのためには、相対日付フィルターを含むレポートを開き、レポートの検証オプションを「通知」に設定します。

6.「OK」をクリックします。新しいフィルターが、カレンダー表のフィルターのリストの上部に追加されます。リスト内のフィルターの位置は、フィルターをドラッグして変更できます。式にエラーが含まれていても、フィルターは作成されます。フィルターを変更するには、そのコンテキスト・メニューで「フィルターの編集」をクリックします。


タスクの結果新しいフィルターが、「ルックアップ参照 (Lookup reference)」プロパティーを介してこのカレンダーを参照するデータ・モジュールで利用可能になり、相対日付分析に使用できるようになります。ヒント : 新しいフィルターは、カレンダー内の他のフィルター同様、非表示のままです。

フィルター式の作成相対日付フィルターは式に基づいています。式は、フィルターの下限と上限、およびその間のタイムラインを定義します。タイムラインは queryValue マクロにマップされます。新しいフィルターを作成する場合、式エディターで式を入力します。以下の構文を使用してフィルター式を作成します。// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= lower_bound_date expression#AND#$_this.parent.idForExpression# <= upper_bound_date expression#

例えば、サンプルのカレンダー・データ・モジュールで利用できる過去 1 年間 (YTD) フィルターは、以下の式を使用しています。

このフィルターでは、式 1 はフィルター lower_bound_date expression です。式 2 はフィルターupper_bound_date expression です。下限と上限のコード・ブロックは AND 演算子を使用して組み合わされています。ヒント : コメント // validate: 1 = 1 を、必ず式の先頭部分に含める必要があります。lower_bound_date expression と upper_bound_date expression は、フィルターに定義する必要がある要素です。式のその他の部分は、すべてのフィルターで同じです。相対日付フィルター式で使用される変数の説明に関しては、62 ページの『式の変数』を参照してください。下限と上限の式を定義するには、以下のタスクを完了する必要があります。• フィルター・タイムラインの移動間隔を特定する• 各移動間隔を 1 つの queryValue マクロにマッピングするフィルター・タイムラインの移動間隔の特定タイムラインは _as_of_date の日付から開始し、1 つ以上の移動間隔 (時間単位) を経て下限日または上限日に達します。サンプル・カレンダーは、日、月、四半期、年の移動間隔をサポートしています。移動間隔は、以下のカレンダー列を使用して表します。• PD_TheDate - 前日に移動します• ND_TheDate - 翌日に移動します• dYear - 指定年の初日に戻ります• PY_TheDate- 前年の同日または相当日に戻ります• NY_TheDate - 翌年の同日または相当日に進みます• dQuarter - 指定四半期の初日に戻ります


• PQ_TheDate - 前四半期の同日または相当日に戻ります• NQ_TheDate - 翌四半期の同日または相当日に進みます• dMonth - 指定月の初日に戻ります• PM_TheDate - 前月の同日または相当日に戻ります• NM_TheDate - 翌月の同日または相当日に進みますフィルターのタイプによって、タイムラインを表すために使用する列が暗黙指定されます。例えば、次の図に示すように、過去 1 年間 (YTD) フィルターの場合は、dYear 列が下限移動間隔となります。このフィルターには、上限移動間隔はありません。

queryValue マクロへの移動間隔のマッピングフィルターの下限と上限の移動間隔を特定した後、各移動間隔を 1 つの queryValue マクロにマッピングする必要があります。queryValue は以下の構文を使用します。#queryValue($_this.parent.split.ref + move_interval ,$_this.parent.split.ref + ‘.TheDate =‘ + date)#

例えば、過去 1 年間 (YTD) フィルター式では、次に示すように、移動間隔 dYear が queryValue マクロにマップされています (コードの太字フォント部分)。// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#AND#$_this.parent.idForExpression# <= #$_as_of_date#

日付フィルターのタイプによっては、式に queryValue マクロがネストされて複数含まれる場合があります。以下の「前 YTD」フィルターはその例です。// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) )#

AND#$_this.parent.idForExpression# <= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

ネストされている queryValue マクロの別の例は「次の 4 カ月間 (Next 4 months)」フィルターで確認できます。

式の変数相対日付フィルター式では、一連の変数を使用してフィルター条件を定義します。変数は、視覚化にフィルターが適用されるときに特定の値として評価されます。このトピックの情報は、相対日付フィルター式を作成するときに使用します。


サンプルのグレゴリオ暦カレンダーに含まれる以下の「前年 (Prior Year)」フィルター式は、変数の説明を読み取るときの例として使用できます。// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date))#AND#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

$_this.parent

この変数は、「ルックアップ参照 (Lookup reference)」プロパティーが参照先のカレンダーに設定されている、Date タイプの表の列を参照します。Date 列が含まれる表は、相対日付分析に使用するデータ・モジュール内にあります。詳しくは、57 ページの『相対日付分析のためのデータ・モジュールの作成』を参照してください。例えば、以下のデータ・モジュールでは、 $_this.parent は Open Date 列を参照します。

以下の 2 つの変数は、 Date 列のコンテキストで機能します。• $_this.parent.idForExpression

この変数は、Date 列の場合、 idForExpression と評価されます。idForExpression は、データ・モジュール内で Date 列を一意に識別する完全 ID です。この ID は、ユーザー・インターフェースには表示されません。

• $_this.parent.split.ref

この変数は、Date 列の「ルックアップ参照 (Lookup reference)」プロパティーによって参照されているカレンダーとして評価されます。追加した新しいものを含め、カレンダー内のすべての日付フィルターは、「ルックアップ参照 (Lookupreference)」プロパティーを介して対象カレンダーを参照する、データ・モジュール内の Date 列の子フィルターとして使用可能となります。これらのフィルターは、レポートとダッシュボードで相対日付分析に使用されます。queryValue

queryValue は、Cognos Analytics に備わっているマクロ関数の 1 つです。ヒント : queryValue マクロの説明を表示するには、式エディターの「関数」タブをクリックし、対象マクロを検索します。説明は、「通知」ペインに表示されます。


相対日付フィルターのコンテキストでは、queryValue は指定の Date 列から指定日付の日付値を返します。指定の Date 列が、queryValue 関数の最初のパラメーターになります。2 番目のパラメーターは指定日付です。過去 1 年間 (YTD) フィルターの以下の例では、queryValue はカレンダー列 dYear から、カレンダーのTheDate の日付が _as_of_date の日付と同じである日付を返します。#queryValue($_this.parent.split.ref + ‘.dYear’, $_this.parent.split.ref + ‘.TheDate = ‘ + $_as_of_date)#

フィルター例: 過去 12 カ月間このトピックでは、「_as_of_date」パラメーターを基点とする過去 12 カ月間が含まれる、データ・フィルター用の式を取り上げます。この式をフィルター・エディターに貼り付けて、「過去 12 カ月間 (Last 12 months)」日付フィルターを作成します。// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_theDate' , $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#AND#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

この式を作成するために使用した手順を以下に記します。1.使用するカレンダー列を識別します。このフィルターでは、サンプルの「グレゴリオ暦カレンダー (Gregorian calendar)」データ・モジュールのカレンダー列「TheDate」、「dMonth」、および「PY_TheDate」を使用します。詳しくは、55 ページの『サンプル・カレンダー』を参照してください。

2.フィルターの下限と上限を定義します。フィルター下限は、「_as_of_date」パラメーターによって表されている日付が含まれる月を入れて、12 カ月遡った月の初日です。フィルター上限は、「_as_of_date」パラメーターによって表されている日付の時点で過ぎ去った最後の月の最終日となります。以下の表に、 _as_of_date の日付 (TheDate) が 2019 年 1 月 19 日の場合の下限日の移動間隔を示します。TheDate PY_TheDate dMonth

2019-01-19 2018-01-19

2018-01-19 2018-01-01

フィルター下限日は 2018-01-01 です。フィルター上限日は 2018-12-31 です。3.下限と上限のタイムラインの移動間隔を定義します。タイムラインは、 PY_TheDate 列と dMonth 列に基づく移動間隔で構成されます。下限タイムラインには、以下の移動間隔があります。• 移動間隔 1: PY_TheDate• 移動間隔 2: dMonth

上限タイムラインの移動間隔は dMonth です。_as_of_date が 2019 年 1 月 1 日の場合の、下限タイムラインの移動間隔のグラフィカル表現を以下に示します。


4.各移動間隔を 1 つの queryValue マクロにマッピングします。下限の式は 2 つの queryValue マクロで構成されています。それぞれの queryValue マクロが下限の式の中で 1 つの移動間隔にマッピングされています。以下に示されているように、最初の移動間隔(PY_TheDate ) は、2 番目の移動間隔 (dMonth) にネストされています。

#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_theDate' , $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

以下に示されているように、上限の式は 1 つの queryValue マクロで構成されています。

#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

この式では「より小」(<) 記号が使用されています。上限日より前の日付のみをフィルターに含め、上限日は含めないためです。

フィルター例: 次の 4 カ月間このトピックでは、「_as_of_date」パラメーターを基点とする次の 4 カ月間が含まれる、データ・フィルター用の式を取り上げます。この式をフィルター・エディターに貼り付けて、「次の 4 カ月間 (Next 4 months)」の日付フィルターを作成できます。// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)# AND#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) ) ) ) ) )#

この式を作成するために使用した手順を以下に記します。1.使用するカレンダー列を識別します。この式は、サンプルの「グレゴリオ暦カレンダー (Gregorian calendar)」の「TheDate」、「dMonth」、「NM_TheDate」の列を使用します。詳しくは、55 ページの『サンプル・カレンダー』を参照してください。

2.フィルターの下限と上限を定義します。


フィルターの下限は、「_as_of_date」パラメーターによって表されている日付が含まれている月の初日です。上限は、 _as_of_date の日付が含まれる月の 3 カ月後の月の最終日です。以下の表に、_as_of_date 日 (TheDate) が 2018 年 12 月 19 日の場合の上限日の移動間隔を示します。TheDate NM_TheDate dMonth

2018-12-19 2019-01-19 2018-12-01

2019-01-19 2019-02-19

2019-02-19 2019-03-19

2019-03-19 2019-04-19

2019-04-19 2019-04-01

3.下限と上限の移動間隔を定義します。フィルター・タイムラインは、NM_TheDate 列と dMonth 列に基づく移動間隔で構成されます。下限タイムラインの移動間隔は dMonth です。上限タイムラインには、以下の移動間隔が含まれます。• 移動間隔 1: NM_TheDate• 移動間隔 2: NM_TheDate• 移動間隔 3: NM_TheDate• 移動間隔 4: NM_TheDate• 移動間隔 5: dMonth

_as_of_date 日が 2018 年 12 月 19 日の場合の、タイムラインのグラフィカル表現を以下に示します。

4.各移動間隔を 1 つの queryValue マクロにマッピングします。以下に示されているように、下限の式は 1 つの queryValue マクロで構成されます。#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

上限の式は、相互にネストされた 5 つの queryValue マクロで構成されます。各 queryValue は 1 つの移動間隔にマッピングされています。以下に示されているように、先行する移動間隔が後続の移動間隔にネストされています。

#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + #queryValue($_this.parent.split.ref + 'NM_The_Date', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) ) ) ) )


)#

この式では「より小」(<) 記号が使用されています。上限日より前の日付のみをフィルターに含め、上限日は含めないためです。

相対日付フィルターのその他の例このトピックでは、相対日付フィルター式の例を示します。フィルターを作成する場合は、選択した式をコピーしてフィルター・エディターに貼り付けてください。注 : 検証に合格するには、行 // validate: 1 = 1 をコメントとして残す必要があります。以下の例を使用可能です。• 67 ページの『過去 12 カ月』• 67 ページの『前年の前月』• 67 ページの『2 年前の前 YTD』• 68 ページの『前年の昨日』• 68 ページの『2 年前の前年』• 68 ページの『昨日』過去 12 カ月// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date))#AND#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#

前年の前月// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.PM_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)))#AND#$_this.parent.idForExpression# < # queryValue($_this.parent.split.ref + '.dMonth', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) )#

2 年前の前 YTD

// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' +


$_as_of_date) ) )#

AND#$_this.parent.idForExpression# <= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) )#

前年の昨日// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# = _add_days ( #queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date)#, -1 )

2 年前の前年// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# >= #queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) ) )#

AND#$_this.parent.idForExpression# < #queryValue($_this.parent.split.ref + '.PY_TheDate', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + queryValue($_this.parent.split.ref + '.dYear', $_this.parent.split.ref + '.TheDate = ' + $_as_of_date) )#

昨日// validate: 1 = 1#$_this.parent.idForExpression# = _add_days ( #$_as_of_date#, -1 )

参照日のカスタマイズ相対日付分析では、グローバル・パラメーター _as_of_date が使用されます。このパラメーターによって、相対日付期間の基準になる日付を変更できます。デフォルトでは、相対日付期間は現在日付に基づきます。例えば、現在日付が 2018 年 7 月 15 日の場合、YTD (年度累計) フィルターには 2018 年 1 月 1 日から 7 月 15 日までのデータが含まれ、前月フィルターには 2018 年 6 月 1 日から 6 月 30 日までのデータが含まれます。特定の日付を「as_of_date」パラメーターの値として設定すると、その日付の時点で分析が実行されます。始める前に「as_of_date」パラメーターが管理者によって設定された後に、ログアウトしてから Cognos Analytics に再度ログインし、このパラメーターが表示されるようにします。このパラメーターを設定していない場合は、69 ページの『「as_of_date」グローバル・パラメーターの設定』で詳細を確認してください。


手順1. Cognos Analytics のウェルカム・ページで、アプリケーション・バーのアイコンを選択します。2.「_as_of_date」パラメーターで、カレンダー・ピッカーを使用して新しい日付を選択し、「適用」をクリックします。ヒント : パラメーターの名前は異なる場合があります (管理者がそのパラメーターに指定したラベルによります)。

3.相対日付を使用するレポートおよびダッシュボードを再実行します。タスクの結果レポートおよびダッシュボードのデータは、新しい参照日に基づいて更新されます。

「as_of_date」グローバル・パラメーターの設定グローバル・パラメーター as_of_date を設定して、システムとテナントのすべての役割で使用可能にすることができます。オンプレミスの管理者は、特定のユーザー役割用にこのパラメーターをカスタマイズできます。手順1.「管理」 > 「カスタマイズ」に移動し、「パラメーター」タブを選択します。2. Cognos Analytics のバージョンに応じて、次のいずれかの手順を実行します。

• バージョン 11.1.4 以降では、「新規」リンクをクリックし、表示されるスペースに _as_of_date と入力します。キーボードの Enter を押します。

• バージョン 11.1.3 以前では、「インポート」リンクをクリックし、サンプルの「グローバル・パラメーター日付ピッカー」レポートから _as_of_date パラメーターをインポートします。このレポートは、「チーム・コンテンツ」 > 「サンプル」 > 「相対日付」 > 「ツール (Tools)」にあります。

3. _as_of_date パラメーターのコンテキスト・メニューで、「プロパティー」をクリックします。4.パラメーターにカスタムのラベルを指定します。言語固有のラベルを指定するには、「言語」の横の「設定」をクリックします。パラメーターの説明を追加したり、パラメーターを無効にしたりすることもできます。

5. 「すべての役割に適用する (Applied to all roles)」チェック・ボックスを選択します。このプロパティーを選択すると、システムとテナントのすべてのユーザー役割がこのパラメーターを使用できます。Cognos Analytics オンプレミス・ユーザーが、特定の役割用にこのパラメーターをカスタマイズする場合は、「すべての役割に適用する (Applied to all roles)」チェック・ボックスを選択しないでください。代わりに、ステップ 6 に進んでください。

6.次のようにして、特定の役割用に as_of_date パラメーターをカスタマイズします。a)「管理」 > 「人」で、「アカウント」タブを選択します。b)このパラメーターをカスタマイズする役割を見つけ、その役割の「プロパティー」パネルで「カスタマイズ」タブを選択します。

c)「パラメーター」の横にある「設定」をクリックします。d)ステップ 2 で指定した _as_of_date パラメーターの横にあるチェック・ボックスを選択します。「OK」をクリックして、デフォルトの日付 (現在日付) を変更せずにこのパラメーターの設定を完了します。特定の日付を設定するには、「値の設定」リンクを選択し、日付を選択して、「適用」をクリックします。

e)必要に応じて、他の役割に対してステップ b から d を繰り返します。選択する日付は、役割に応じて別々のものにすることができます。

7.ログアウトしてから再度ログインします。


タスクの結果システムまたはテナントのすべてのユーザーに「マイ・パラメーター」ダイアログ・ボックスが表示されるようになり、相対日付フィルターと数値データを含むレポートまたはダッシュボードを実行する際に_as_of_date パラメーターを使用できるようになりました。ユーザーは、必要に応じてこのパラメーターをカスタマイズできます。詳しくは、68 ページの『参照日のカスタマイズ』を参照してください。


付録 A サポートされる SQL データ・タイプIBM Cognos Analytics クエリー・サービスでは、数値、文字、または一時値を表わす標準的なリレーショナル・データ型がサポートされています。データ・モジュールやモデルを構築する際や、クエリーを計画して実行する際は、データ・ソースからクエリー・サービスに、列のメタデータ (データ型、精度、小数部桁数、NULL 可能性など) の情報が提供されなければなりません。これには、クエリーから戻されたり、パラメーターとしてプロシージャー、関数、またはクエリー・パラメーターに渡されたりする表やビュー内の列が含まれます。クエリー・サービスは、ソース列のデータ型を、クエリー・サービスでサポートされているデータ型にマップします。ソースのデータ型がクエリー・サービスでサポートされていない場合、クエリー・サービスはそのデータ型を不明型として扱います。クエリー・サービスがサポートするデータ型を、以下にリストします。正確な数値型と不正確な数値型正確な数値型として、smallint、integer、bigint、decimal、および decfloat がサポートされています。不正確な数値型として、float (real は float として扱われます) および double precision がサポートされています。クエリー・サービスでサポートされている数値データ型に相当するデータ型が、データベース・ベンダーでサポートされている場合、クエリー・サービスは、ソースのデータ型を、クエリー・サービスでサポートされているデータ型に簡単にマップできます。列やパラメーターに保持できる値の範囲が列の精度と位取りによって決まる汎用的な「number」データ型をデータベース・ベンダーが使用している場合、クエリー・サービスは、マッピングに使用する組み込みデータ型を決定する必要があります。クエリー・サービスは、メタデータの精度と位取りに基づいてデータ型を割り当てます。例えば、NUMBER(3) と表される ORACLE の列は、smallint 型にマップされます。より高い精度の列は、より大きい精度のデータ型 (integer、bigint、または decimal) または不正確な精度のデータ型 (double precision) にマップされます。非常に大きな数値の場合、クエリー・サービスは decfloat データ型を使用できます。

文字型char、varchar、clob、national char、national varchar、national clob 型がサポートされています。文字ラージ・オブジェクト (clob) は、大きな文字列を保持できますが、クエリーでの clob の使用方法には制限があります。詳細は、「Managing IBM Cognos Analytics」内の ibmcognos.maxvarcharsizeパラメーターの項を参照してください。

日時型date、time、time with time zone、timestamp、timestamp with time zone 型がサポートされています。

間隔型interval year to month と interval year to second の型がサポートされています。

論理型Boolean 型がサポートされています。クエリー・サービスはレポートやダッシュボードに Boolean 型を戻しません。

不明型クエリー・サービスが、ソース・データ型と同等のデータ型をサポートしていない場合もあります。そのようなデータ型の列が含まれる Framework Manager モデルやデータ・モジュールでは、その型が不明データ型として表示されます。クエリー・サービスは不明データ型の値に対するローカル・クエリー処理を実行できず、その値はレポートやダッシュボードには表示できません。基礎となるデータ・ソースで処理される式 (計算またはフィルター ) の中で、不明型の列が参照されている可能性もあります。例えば、表に空間列が含まれているときなどがあります。顧客の所在地が指定の


空間値からある一定の距離内に収まっているかどうかをデータ・ソースが評価するために使用する詳細なフィルターがレポートやモデルの中に含まれていて、このフィルターの中の式をデータ・ソースで評価しなければならない場合などがあります。表にビット文字列の列が含まれている場合、その列を使用するレポートやモデルには、ビット文字列をクエリー・エンジンでサポートされる型 (integer など) に変換する式を含めることができます。その式は、データ・ソースでサポートされるものでなければなりません。

ベンダーの JDBC ドライバーを介してサポートされるデータ・ソースもあります。これに該当する場合、組み込みデータ型の型と値を、クエリー・サービスでサポートされている型に自動的に変換できることもあります。元のデータ型は、クエリー・サービスには認知されません。ベンダーの組み込みデータ型からJDBC データ型へのマッピングについて詳しくは、そのベンダーの該当する SQL のリファレンス・ガイドやプログラミング・ガイドを参照してください。


索引日本語, 数字, 英字, 特殊文字の順に配列されています。なお, 濁音と半濁音は清音と同等に扱われています。［ア行］アップロードされたファイル 6インテント・モデリング 1埋め込みフィルター

削除 36編集 36

［カ行］カスタム表表示 23編集 23

カレンダー相対日付分析 55

関係概要 19最初から作成 19削除 19編集 19SQL の表示 44

関係する表の検出キーワード 8

クエリー情報 44次も参照 : SQL

クリーニングモジュール内の列 40

計算カスタムの計算 35基本的な計算 34作成 34

結合結合演算子 20最適化フィルター 21範囲の結合 20

検証モジュール 45

［サ行］再リンクデータ・モジュール内のソース 11

識別子プロパティー 46自動結合 1集計プロパティー 46使用法プロパティー 46選択可能フィルター削除 37編集 37

相対日付「_as_of_date」グローバル・パラメーター 68参照日のカスタマイズ 68サンプル・カレンダー 55セットアップ 55

相対日付 (続き)データ・モジュールの作成 57

相対日付のカスタマイズ 68ソースデータ・キャッシュ 15データ・モジュール内での再リンク 11

［タ行］ディメンション・データ・ツリー 49データ・キャッシュ 15データ・サーバー 5データ・セキュリティー 17データ・セット 6データの保護 17データ・モジュール

相対日付分析 57ソースの再リンク 11ソースの追加 9表と列のプロパティー 46表の追加 9メタデータ 19メタデータの再ロード 11ユーザー・インターフェース 2列の更新 10

データ・モジュールのソースアップロードされたファイル 6データ・サーバー 5データ・セット 6データ・モジュール 6パッケージ 5

データ・モデリング 1

［ナ行］ナビゲーション・パス削除 41作成 41

［ハ行］パッケージ 5非表示アイテム 38

表関係する表の検出 8データ・モジュールの追加 9SQL からの表の作成 25SQL の表示 44

表示形式列 43

フィルター埋め込み 36結合の最適化 21選択可能 37

プロパティー

索引 73

プロパティー (続き)表と列 46

［マ行］メタデータ再ロード 11データ・モジュール 19

モジュールアイテムの非表示 38検証 45データのクリーニング 40編集 40

モジュールの編集検証エラー 45

元に戻すデータ・モジュールの編集 2

［ヤ行］やり直しデータ・モジュールの編集 2

ユーザー・インターフェースモデリング 2

［ラ行］列追加または削除 10表示形式 43

［ワ行］ワード・クラウドの視覚化 8

A「as_of_date」グローバル・パラメーター

相対日付 68

Mmembersディメンション・データ・ツリー 49

SSQLクエリーでの生成 45表の作成 25次も参照 : クエリー情報


IBM®

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IBM Cognos Analytics バージョン 11.1 : データ・モ …...このドキュメントは IBM Cognos Analytics バージョン 11.1.0 を対象として作成されています。また、その後のリリースも