ビジネスインテリジェンスダッシュボード用のSQL

優れたSQLを書くことは、洞察に満ちたBIダッシュボードを作成するための鍵です。クエリ構造は、スライスとフィルタリングを容易にするために、時間、地域、および製品カテゴリを備えたグループ化や集約指標など、粒度に従って編成する必要があります。インデックス定義は、異なるチャートデータの競合を回避するために統合する必要があります。コアインジケーターをカプセル化するために統一されたモデルまたはビューを確立することをお勧めします。時間範囲を柔軟に処理し、パラメーター化された条件または相対時間式を使用して、ユーザー定義の期間比較を促進します。 BIツールの効率を改善し、一貫性を確保するために、分類の名前変更、ヌル価値処理など、SQL層でデータの前処理を完了する必要があります。

Business Intelligence（BI）ダッシュボードに取り組む場合、SQLは最も基本的で重要なツールの1つです。データから貴重なインジケーターを抽出できるかどうかは、ダッシュボードが役立つかどうかを直接決定します。簡単に言えば、 SQLをうまく書くことによってのみ、洞察に満ちたBIボードを作成できます。

次の部分は、実際の作業でよく遭遇するが、見過ごされがちな重要なポイントです。

クエリ構造を整理する方法

BIダッシュボードは通常、複数の寸法とインジケーターを組み合わせて提示する必要があり、SQLの構造は現時点では非常に重要です。一般的な慣行は、時間、地域、製品カテゴリなど、最初のグループなど、「穀物サイズ」に従ってクエリを整理することです。

例えば：

選択します 
    日付、
    地域、
    Product_category、
    合計（販売）total_salesとして、
    count（distict user_id）asinque_usersとして
注文から
日付、地域、Product_category別のグループ

この構造により、BIツールを自由にスライスすることができ、フィルタリング条件またはソートロジックのその後の追加も容易になります。

提案：

• タイムフィールドをデフォルトのグループ化アイテムとして使用して、トレンド分析を容易にします。
• さまざまなレベルでの集約の混合を避けるために、各クエリのみを1つの粒度レベルのみに保ちます。
• CTEまたはサブQueriesを使用して、複雑なロジックを分割し、読みやすさを向上させます。

インジケーターの定義は統合されるべきです、口径の戦いをさせないでください

多くのBIボードの問題は、チャートが格好良いものではないということではなく、同じ「販売」値が異なるチャートで異なることです。これは通常、SQLの一貫性のないメトリック定義によって引き起こされます。

たとえば、一部の場所ではSUM(order_amount)を使用し、一部の場所でSUM(CASE WHEN status = 'paid' THEN order_amount ELSE 0 END)使用します。その結果、データは一致できません。

解決：

• 統一されたデータモデルを確立するか、レイヤーを表示し、コアインジケーターをカプセル化します。
• 「効果的な注文」や「アクティブユーザー」など、チーム内の一般的な用語を明確に定義します。
• 口径を一時的に変更する必要がある場合は、後続のメンテナンスを促進するためにコメントで明確に説明する必要があります。

時間範囲の処理は柔軟で正確でなければなりません

Bi Kanbanは、昨日と今週、先週、今月、今月前年比を比較する必要があることがよくあります。これらの時間範囲が厳格な方法で書かれている場合、後で調整するのは非常に厄介です。

一般的な慣行は、Where句でパラメーター化された時間条件を使用するか、BIツールに渡す動的変数を設定することです。

例えば：

ここで '{{start_date}}'と '{{end_date}}'の間の日付

Tableau、Power BI、Metabaseなどのツールを使用している場合、カスタムSQLとバインド変数をサポートし、ユーザーがSQLを毎回変更せずに独自の時間範囲を選択できるようにします。

ヒント：

• date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'などの予約された「相対時間」の計算。
• 比較期間については、左に参加して、日付までに一定期間止めて比較することができます。
• タイムゾーンの問題、特に地域間データに注意してください。

データの前処理は、BIツールで多くのトラブルを救うことができます

多くの人々は、BIツールでデータをクリーニングして変換するのが好きですが、実際には、ロジックが複雑になればなるほど、SQLレイヤーで行う必要があります。たとえば、分類の名前変更、空の値の充填、ステータスマッピングなどは、事前にSQLで処理すると、チャート構成がよりスムーズになります。

例えば：

選択します 
    場合 
        Product_id in（101、102、103）の場合、「エレクトロニクス」
        （201、202）のProduct_idの場合、「家庭用品」
        他の「その他」
    Product_categoryとして終了します

これを行うことにはいくつかの利点があります：

• チャートを構成するときに、大量のケース式を書く必要はありません。
• BIツールのパフォーマンス圧力を軽減できます。
• 再利用は簡単で、複数のカンバンボードが基礎となるSQLのセットを共有できます。

BIボードのSQLを作成すると、レポートを書くなどの行や列の正確性は追求されませんが、柔軟性と精度を必要とします。明確な構造、統一された口径、制御可能な時間、クリーンデータを備えたこれらの4つのポイントは、基本的に同じです。

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