DeepSee 製品概要

リアルタイムビジネスインテルジェンス機能を組込んで
アプリケーションをより価値あるものへ

エンドユーザの手に、リアルタイムビジネスインテリジェンスのパワーを直接与える機能を組み込んで、トランザクションアプリケーションを拡張することが可能です。企業のあらゆるレベルのユーザに、必要な最新の情報を提供し、業務上でのよりよい意思決定を支援します。

InterSystems DeepSee™を利用すれば、簡単です。

InterSystems DeepSee™とは

InterSystems DeepSeeは、革新的なソフトウェアで、今あるまたは今後開発するトランザクションアプリケーションに、リアルタイムのビジネスインテリジェンスを組込むことができるものです。DeepSeeにより、現在運用している業務データから収集した重要な情報を表示するインタラクティブなダッシュボード機能を加えて、アプリケーションを拡張することが可能です。ダッシュボードは、日々ユーザは使用しているアプリケーションに組込まれ、ユーザが簡単にアクセスすることが可能です。

DeepSeeによるビジネスインテリジェンスの特長：

高速　–　インターシステムズ社の画期的なトランザクショナル・ビットマップ・インデックス技術により、複雑なクエリにも優れた検索速度を実現します。さらに、膨大なトランザクション処理にも、最速の更新速度を発揮し、情報はリアルタイムでのアクセスすることが可能です。
容易　–　DeepSeeにより、アプリケーション開発者は、グラフ、チャート、フィルタ、画像、リンクなどを含んだインタラクティブなダッシュボードを素早く開発することが可能です。
コスト効率　–　DeepSeeは、これまでのBIとは異なり、今あるトランザクションデータを使用するため、データウェアハウスの構築、維持にかかる大きなコストを排除します。

ビジネスインテリジェンスの新しい考え方

多くの人にとって、ビジネスインテリジェンスソフトウェアは、データウェアハウスにある過去の情報を多角的に分析する専用アプリケーションを使って、分析の専門家が展望を示すものであると考えられています。日々の業務を行うユーザにとっては、BIは、ほとんど何の影響もないと言えるでしょう。

しかし、組込型リアルタイムビジネスインテリジェンスは、異なります。それは、業務上の意思決定を行う上で、ユーザにとって有用で、タイムリーな情報を提供することに主眼が置かれているためです。組込型リアルタイムビジネスインテリジェンスは、「現在何か起きているのか、そして、よりよい意思決定をするために、その情報をどう活用すればよいのか」という、ユーザの問いに答えるものです。

ここに、組込型リアルタイムBIについて、いくつかの利点を挙げます。

医療　－　特定の血液検査を行う検査機器は、不具合がおこり、間違った検査結果をだすことがあります。組込みBI機能があれば、機器の不具合を察知し、間違った結果であることを担当医師に即座に伝え、異なる機器でその検体を再検査することが可能です。

小売　－　コールセンタのエージェントは、顧客とコミュニケーションする際に、注文や購買パターンに関して、リアルタイムの情報を提供するために、オペレーショナルBIを活用します。その結果、エージェントは、再注文が必要な時期を事前に予測したり、好みの製品を推薦することにより、クロスセリングをすることで、営業成績を上げることも可能です。

金融サービス　－　管理者は、各地域でのマーケティングキャンペーンの結果を比較し、顧客サービスプロセスのあらゆる時点で、全ての支店をモニタすることが可能です。BIによって提供される情報により、例えば、高利子貸付顧客向けのプロモーションなどといった、他の地域で成功したキャンペーンを実施したり、特定の地域では効果的でないプロモーションは即座に中止するなど、リアルタイムでの意思決定が可能です。

ユーザは、組込型リアルタイムビジネスインテリジェンスによる有用性を求めています。InterSystems DeepSeeでユーザに利益を提供して、アプリケーションの価値を高めましょう。

DeepSeeについて

DeepSeeには、主としてアーキテクト、コネクタ、アナライザ、デザイナの４つのコンポーネントがあります。

DeepSee

DeepSeeによる組込型BI利用の4つのステップ

ソフトウェア開発者がDeepSeeを使って、ユーザにパワフルな組込型ビジネスインテリジェンスを提供する方法を説明します。プロセスは、4つの基本ステップに区分することができます。

ステップ１：KPI (主要業績評価指標)の決定

ユーザは、自身の仕事をどのように行うかを、誰よりもよく心得ており、よりよい仕事をするために必要な知識を、教えてくれます。エンドユーザの意思決定を通して、リアルタイムで分析したいKPIを理解することができます。KPIは、RAWデータの特定のビットであることもあれば、別のソリューションのいくつかのRawデータから割り出された数値である場合もあります。有意義で有用な業績評価指標を決定する最良の方法は、ユーザと話すことです。

ステップ2：データモデルの定義

データモデルとは、さまざまなKPIに集約されたRawデータを、どのように編成するかを定義することです。

業績指標は、Rowデータから計算されるもので、データモデルは、それをどのように行うかを定義するものです。また、データモデルには、データ、次元、KPI名を指定でき、エンドユーザにとって直感的に理解でき、意味あるものでもあります。

データモデルの次元は、業績の分析を行う方法の数を決定し、故に、どのRawデータを、モデルに含めるかを決定するものです。分析時間を速めるために、その次元のいくつかは、モデル内でインデックスを付される場合があります。DeepSeeは、トランザクションデータを利用するため、情報は、データモデルによって、リアルタイムに編成、インデックス化されます。

データモデル定義のタスクは、DeepSeeアーキテクトを使用して行います。

ステップ２a (必要に応じ)：外部データの取扱い

データモデルに必要なRawデータが、InterSystems技術を使用していないアプリケーションやレポジトリにある場合、そのデータは、EnsembleやDeepSeeコネクタを使用して、取り扱うことが可能です。コネクタは、外部データの「スナップショット」を提供し、必要に応じて、構成可能なビジネスルールに基づき、データモデルに適応するよう、変換します。スナップショットは、1回のインポートの場合もあれば、定期的に行われる場合もあります。インクリメンタルな更新は、サポートされています。

ステップ3：コンポーネントの作成

DeesSee アナライザにより、ポイント・アンド・クリックあるいは、ドラッグ・アンド・ドロップで、DeepSeeアーキテクトによって定義されたピボットテーブル、グラフ、チャートの作成が可能です。これらのコンポーネントは、ユーザがドリルダウンで、自由に詳細データにアクセスすることができるようになっています。

ステップ4：ダッシュボードの設計

DeepSeeデザイナは、ダッシュボードを作成するツールです。ダッシュボードには、DeepSeeアナライザによって作成したグラフィック、チャート、ピボットテーブル、リンク、コンボ・ボックスのほか、リストをはじめとするユーザインタフェース・コンポーネントなどを含むことが可能です。ダッシュボードは、特定のトピック、機能、あるいは、個人向けに作成することが可能です。必要のないユーザには、敏感なデータを除外するフィルタをかけるなど、データ検索時に、ユーザにどの程度の柔軟性をもたせるかを、コントロールをすることが可能です。