Salesforce(セールスフォース)からデータを取り込み、独自グラフ、レポート、ダッシュボードを作成, Webに展開

投稿日: 2020年5月27日 作成者: climb
Espressシリーズ共通項目

EspressシリーズではSalesforce(セールスフォース)をデータソースとして利用できます。これにより、デザインや独自チャートの組み込み、サブレポートやドリルダウンを用いたレポートなどを用いて会社専用に様々なカスタマイズを施したレポートやダッシュボードなどを作成、配信が可能です。

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DatabricksとEspressReport ES (ERES) との連携確認

投稿日: 2020年5月20日 作成者: climb
EspressReport ES Espressシリーズ共通項目

Databricksは、データ収集、加工、AI・データ分析、可視化までクラウド上でのデータ利活用に必要な機能を備えた統合環境です。

DatabricksとEspressReport ES (ERES)との連携を確認を行ってみました。今回はMicrosoft Azure上ですでに利用可能なDatabricksクラスタを使用しました。
DatabricksはAzureとAWSで使用できますが、AWSの場合はゼロからの設定が必要です。

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Webセミナー録画 『豊富なAPIで柔軟なチャート表示を実現！チャート専用デザイナで直感的にグラフを作成！』：2020/04/23 開催

投稿日: 2020年4月24日 作成者: climb
EspressChart Espressシリーズ共通項目 プログラミング Java
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AIはBIの敵か味方か？

投稿日: 2020年2月27日 作成者: climb
BI/Dashboard
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Espressシリーズ Ver7.0 update 9 リリースノート

投稿日: 2020年2月13日 作成者: climb
Espressシリーズ共通項目 リリースノート

Espress製品（EspressChart/Report/Report ES/Dashboard）の7.0 Update 9での主なアップデート内容です。

  • Excelへのエクスポートを高速化
  • オンラインマップに無料のジオコーディングオプションを追加（Nominatimジオコーディングサービスを使用）
  • QuickDesignerレポートのロード時間を高速化
  • JNDIデータソースのサポートの改善
  • WebSphereのサポートを追加
  • EspressManagerをサーブレットとして実行するためのサンプル構成をEspressChart.jspに追加
  • PAKファイルスケジューラーの問題を修正
  • LIMIT 文を含む SQL クエリで「データソースにはデータタイプがありません」というエラーが発生する問題を修正
  • ダッシュボードのアラートメールの通知に関する問題を修正
  • クロスタブレポートでのnullハンドラに関する不具合を修正
  • リンクされたサブレポートがレポートスケジューラーで読み込まれない場合がある問題を修正
  • セキュリティで保護されたパラメータに関するいくつかのバグを修正
  • 「カテゴリ」が1つしかないチャートで、「Use Category Axis Scale（カテゴリ軸のスケールを使用）」オプションが機能しないバグを修正
  • サブレポートで「Resize To Fit Content（コンテンツに合わせてサイズ変更）」機能が有効になっているレポートで、PDFエクスポート時に「ゴーストハイパーリンク」が発生するバグを修正

MongoDBデータの可視化手法: EspressChart/Reportとの連携

投稿日: 2020年1月23日 作成者: climb
EspressReport EspressReport ES

MongoDBはオープンソースのドキュメント・データベースで、主要なNoSQLデータベースです。高いパフォーマンス、高可用性、スケーラビリティに優れています。

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あのJavaは今？

投稿日: 2020年1月15日 作成者: climb
プログラミング Java
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BIツールの満足度を上げるには

投稿日: 2019年12月8日 作成者: climb
Espressシリーズ共通項目 BI/Dashboard
Analytics.
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インタラクティブ・マップ機能【EspressReportES と EspressDashboard】

投稿日: 2019年11月23日 作成者: climb
EspressReport ES EspressDashboard

EspressDashboard/EspressReport ESは、従来のレポートに加えてインタラクティブなマップをサポートし、データの可視化/プレゼンテーション、そしてユーザエクスペリエンスをさらに向上させます。 地理的および空間的フォーマットでのデータの可視化は、分析や意思決定のサポートに非常に役立ちます。 地図を使った可視化を強化することで、多くの一般的で多様な質問に答えることができます。ユーザの販売範囲はどのようになっているのか？ どこで最も多くの収益を得ているのか？ 人口統計学的な分布は？私の政治キャンペーンは地理的にどうなっているのか？ 企業の資本の分布は？ ウェブサイトへの訪問者はどこから来るのか？などなどがあります。

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BIの貴重な資源はデータ レイクに

投稿日: 2019年11月5日 作成者: climb
Espressシリーズ共通項目 BI/Dashboard

BI（ビジネス インテリジェンス）と関連して、最近よく聞くようになった用語にdata lake（データ レイク）というのがあります。正直に言うと、実は今までdata lakeの意味をよく知りませんでした。「データの湖」だから、きっと沢山のデータが川や雨のように一か所に注ぎ込んで貯まった場所なのだろうと思って、深く考えずに素通りしてきました。

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