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このタグは、分析およびビジネスインテリジェンスソリューション、視覚化、KPI、その他のビジネスメトリック管理の開発に関する議論に関連しています。
このタグは、分析およびビジネスインテリジェンスソリューション、視覚化、KPI、その他のビジネスメトリック管理の開発に関する議論に関連しています。
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大規模言語モデル(OpenAI の GPT-4 など)の発明と一般化によって、最近までは手動での処理が非現実的または不可能ですらあった大量の非構造化データを使用できる革新的なソリューションの波が押し寄せています。 データ検索(検索拡張生成に関する優れた紹介については、Don Woodlock の ML301 コースをご覧ください)、センチメント分析、完全自律型の AI エージェントなど、様々なアプリケーションが存在します。
この記事では、IRIS テーブルに挿入するレコードに自動的にキーワードを割り当てる単純なデータタグ付けアプリケーションの構築を通じて、IRIS の Embedded Python 機能を使って、Python OpenAI ライブラリに直接インターフェース接続する方法をご紹介します。 これらのキーワードをデータの検索と分類だけでなく、データ分析の目的に使用できるる単純なデータタグ付けアプリケーションを構築します。ユースケースの例として、製品の顧客レビューを使用します。
Review クラスこんな状況を思い浮かべてください。「ウィジェットダイレクト」というウィジェットとウィジェットアクセサリーを販売する一流のネットショップで楽しく勤務しています。先日、上司から一部の顧客がウィジェット商品にあまり満足していないという残念な話を聞き、苦情を追跡するヘルプデスクアプリケーションが必要となりました。さらに面白いことに、上司はコードのフットプリントを最小限に抑えることを希望しており、InterSystems IRIS を使って 150 行未満のコードでアプリケーションを提供するという課題をあなたに与えました。これは実際に可能なのでしょうか?
免責事項: この記事は、非常に基本的なアプリケーションの構築を記すものであり、簡潔さを維持するために、セキュリティやエラー処理などの重要な部分は省略されています。このアプリケーションは参考としてのみ使用し、本番アプリケーションには使用しないようにしてください。この記事ではデータプラットフォームとして IRIS 2023.1 を使用していますが、それ以前のバージョンでは記載されているすべての機能が提供されているとは限りません。
DeepSee で階層を設計する場合、子メンバーに 1 つの親しか指定できません。 子が 2 つの親に対応する場合には、信頼性のない結果が得られることになります。 類似する 2 つのメンバーが存在する場合、そのキーがそれぞれ一意になるように変更する必要があります。 これが起きる場合とそれを回避する方法について、2 つの例を見ながら説明します。
(アメリカには)Boston と言う都市がある州がたくさんあります。 私のサンプルデータでは、Boston, MA(マサチューセッツ州ボストン)と Boston, NY(ニューヨーク州ボストン)のレコードがあります。 次元は次のように定義されています。
私の場合、City(都市)と State(州)は単純な文字列です。 キューブにビルドすると、"MA" と "NY" の2 つの州メンバー、"Boston" と "Boston" の 2 つの都市メンバーが得られます。 Boston が 1 つではなく 2 つあるのはなぜでしょうか。 メンバーには 2 つの親メンバーを指定できないため、親ごとに異なるメンバーを作成する必要があります。 残念ながら、1 つのキーが 2 つの異なるメンバーを持っているため、この時点で「不適切な階層」状態になっています。
コミュニティの皆さん、こんにちは!
DeepSee Web についてのパート 2 では、DSW のカスタマイズオプションについて説明します。
カスタマイズには、ウィジェットのカスタマイズとダッシュボードパネルのカスタマイズの 2 種類があります。
開発者コミュニティ分析におけるダッシュボードのカスタマイズ例。
DeepSee BI ソリューションのユーザーインターフェース(UI)を配布するにはいくつかのオプションがあります。 最も一般的には以下の手法があります。
最初の手法はコーディングを行わずに比較的素早く BI ダッシュボードを構築できるためお勧めですが、事前設定のウィジェットライブラリに限られます。これを拡張することはできますが、大きな開発の手間がかかります。
2 つ目の手法には、任意の総合 js フレームワーク(D3,Highcharts など)を使用して DeepSee データを可視化する手段がありますが、ウィジェットとダッシュボードを独自にコーディングする必要があります。
今日は、上の 2 つを組み合わせて Angular ベースの DeepSee ダッシュボード用 Web UI を提供するもう 1 つの手法をご紹介します。DeepSee Web ライブラリです。
以下は、InterSystems IRIS で使用するデータベース、ネームスペース、および Web アプリケーションを作成できる ObjectScript スニペットです。
set currentNS = $namespace
zn "%SYS"
write "Create DB ...",!
set dbName="testDB"
set dbProperties("Directory") = "/InterSystems/IRIS/mgr/testDB"
set status=##Class(Config.Databases).Create(dbName,.dbProperties)
write:'status $system.Status.DisplayError(status)
write "DB """_dbName_""" was created!",!!
write "Create namespace ...",!
set nsName="testNS"
//グローバルの DB
set nsProperties("Globals") = dbName
//ルーチンの DB
set nsProperties("Routines") = dbName
set status=##Class(Config.Namespaces).Create(nsName,.nsProperties)
write:'status $system.Status.DisplayError(status)
write "Namespace """_nsName_""" was created!",!!
write "Create web application ...",!
set webName = "/csp/testApplication"
set webProperties("NameSpace") = nsName
set webProperties("Enabled") = $$$YES
set webProperties("IsNameSpaceDefault") = $$$YES
set webProperties("CSPZENEnabled") = $$$YES
set webProperties("DeepSeeEnabled") = $$$YES
set webProperties("AutheEnabled") = $$$AutheCache
set status = ##class(Security.Applications).Create(webName, .webProperties)
write:'status $system.Status.DisplayError(status)
write "Web application """webName""" was created!",!
zn currentNS
この記事では、InterSystems IRIS の学習に関連したトピックについて、開発者コミュニティでの厳選された記事にアクセスすることができます。機械学習や Embedded Python、JSON、API と REST アプリ、InterSystems環境の構築と管理、DockerとCloud、VSCode、SQL、Analytics/BI、グローバル、セキュリティ、DevOps、インターオペラビリティNative API、それぞれでランク付けされたトップの記事を見ることができます。ぜひ、楽しみながら学んでください!
機械学習は、高度なデータ分析を構築し、優れた効率で手動活動を自動化するための必須技術です。既存のデータから学習する認知モデルを作成し、自己調整されたアルゴリズムに基づいて予測、確率計算、分類、識別、「非創造的」な人間の活動の自動化を実行します。
InterSystems 2022.2 では、IRIS SQL テーブルを永続化する新しいオプションとして、分析クエリを桁違いに向上させられるカラムナーストレージを導入しました。 2022.2 と 2022.3 ではこの機能は実験的としてマークされていますが、次の 2023.1 リリースでは、完全にサポートされた本番機能に「卒業」する予定です。
製品ドキュメントとこの紹介動画では、IRIS では現在でもデフォルトであり、全顧客ベースで使用されている行ストレージと、このカラムナーストレージの違いがすでに説明されており、ユースケースに適切なストレージレイアウトの選択方法に関する大まかなガイダンスが提供されています。 この記事では、このテーマについて詳しく説明し、業界で実践されているモデリング原則、内部テスト、および早期アクセスプログラム参加者からのフィードバックに基づく推奨事項をいくつか紹介します。
開発者のみなさん、こんにちは!
2022年3月9日開催「InterSystems Japan Virtual Summit 2022」のセッション「SQLでどこまでできる? ~データロードから機械学習まで~」のアーカイブを YouTube に公開いたしました。
(プレイリストはこちら)
データベースのテーブルにアクセスするためにSQLを利用するのは「ご飯を食べるときは箸を使います」と同じぐらい開発者にとって当たり前のことだと思いますが、SQLで分析や機械学習まで行えたらどうでしょうか。
便利ですよね?
本セッションではInterSystems IRISのSQLを使って、どこまでの操作ができるのかについて、デモを交えながらご紹介します。
ぜひ、動画をご参照ください。
<iframe width="521" height="293" src="https://www.youtube.com/embed/H4D4tUNQSnw" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
【目次】
00:44 貯めたデータの使い道
キーワード: PyODBC、unixODBC、IRIS、IntegratedML、Jupyterノートブック、Python 3
数か月前、私は「IRISデータベースへのPython JDBC接続」という簡易メモを書きました。以来、PCの奥深くに埋められたスクラッチパッドよりも、その記事を頻繁に参照しています。 そこで今回は、もう一つの簡易メモで「IRISデータベースへのPython ODBC接続」を作成する方法を説明します。
ODBCとPyODCBをWindowsクライアントでセットアップするのは非常に簡単なようですが、Linux/Unix系サーバーでunixODBCとPyODBCクライアントをセットアップする際には毎回、どこかで躓いてしまいます。
バニラLinuxクライアントで、IRISをインストールせずに、リモートIRISサーバーに対してPyODBC/unixODBCの配管をうまく行うための単純で一貫したアプローチがあるのでしょうか。
最近、Linux Docker環境のJupyterノートブック内でゼロからPyODBCデモを機能させるようにすることに少しばかり奮闘したことがありました。 そこで、少し冗長的ではありますが、後で簡単に参照できるように、これをメモに残しておくことにしました。
このメモでは、以下のコンポーネントに触れます。
開発者の皆さん、こんにちは!
InterSystems Analytics コンテストのテクノロジーボーナスが発表されました!
Adaptive Analytics (AtScale) キューブの使用- 4 ポイント
InterSystems Adaptive Analytics では、分析ソリューションに AtScale キューブを作成して使用するオプションを提供しています。
今回、コンテスト用に準備した AtScale サーバ(URLと認証情報は Discord チャンネルで確認できます)にあるキューブを使用するか、JDBC 経由で IRIS サーバに接続し、新しいキューブを作成することもできます。
AtScale を使用した Analytics ソリューションの可視化レイヤでは、Tableau、PowerBI、Excel、Logi を利用することができます。
これは InterSystems FAQ サイトの記事です。
InterSystems IRIS Business Intelligence 用メニューの Analytics(または DeepSee)を使用するためには、使用するネームスペース用ウェブアプリケーションパスを Analytics(またはDeepSee)に対応するように設定変更する必要があります。
詳細については以下のドキュメントをご参照ください。
【IRIS】
InterSystems IRIS Business Intelligence の Web アプリケーション設定について
【2015.1~2018.1】
DeepSee の Web アプリケーション設定について
開発者の皆さん、こんにちは!
次回開催の InterSystems オンラインプログラミングコンテストについてご案内します!
🏆 InterSystems IRIS Analytics Contest 🏆
応募期間は 2021年8月23日~9月5日 です!
💰 賞金総額: $8,750 💰
(投票期間は 2021年9月6日~9月12日、勝者発表は 9月13日を予定しています)
コンテスト専用ページ(https://contest.intersystems.com)もできました!
開発者の皆さん、こんにちは!
InterSystems IRIS でアナリティクスソリューションを構築するにはどのような方法があるでしょうか。
最初に、アナリティクスソリューションは何かについて確認しようと思いますが、とても幅広いテーマになってしまうので、Analytics コンテストで発表できるソリューションに限定してご紹介します。
以下、モニタリング、インタラクティブアナリティクス、レポーティングの3種類のアナリティクスソリューションについてご紹介します。
モニタリング
一般的なモニタリングソリューションは、アクティブに更新される KPI を備えたオンラインダッシュボードで構成されています。
モニタリングの主な使用例としては、新しいデータの KPI を常に視覚的に観察し、緊急時に対応することです。
インタラクティブアナリティクス
このソリューションはフィルタやドリルダウンが行えるインタラクティブなダッシュボードのセットを想定しています。
主なユースケースは、グラフや表のデータを視覚化した上で、フィルタやドリルダウンを使用してデータを探しだし、ビジネス上の意思決定を行うことです。
レポーティング
レポーティングソリューションは、グラフやテキスト形式のデータを事前にデザインされたフォームで提供する HTML や PDF ドキュメントの形式で、静的(通常)レポートを提供し、メールで送付することもできます。
以下の記事では、DeepSee のより柔軟なアーキテクチャ設計の概要を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定、および同期グローバル用の個別のデータベースが含まれています。 この例では、DeepSee インデックスを保存するための新しいデータベースを紹介します。 DeepSee インデックスがファクトテーブルや次元テーブルとともにマッピングされないように、グローバルマッピングを再定義します。

以下の記事では、DeepSee の中程度の複雑さのアーキテクチャ設計を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定用の個別のデータベースが含まれています。 この記事では、同期に必要なグローバルの保存用と、ファクトテーブルとインデックスの保存用に、2 つの新しいデータベースを紹介します。

以下の記事は、DeepSee の基本的なアーキテクチャを実装するためのガイドです。 この実装には、DeepSee キャッシュ用のデータベースと DeepSee 実装と設定用のデータベースが含まれています。

以下の記事は、この連載の締めくくりとして、完全に柔軟なアーキテクチャの例で確認されたすべてのデータベースのリストを掲載しています。

2020年に世界を襲ったパンデミックの影響で、COVID-19のニュースや数字をみんなでフォローするようになりました。
これを機に、世界の予防接種の数を追いかけて、シンプルで楽しいものを作ってみてはいかがでしょうか。
この課題に立ち向かうために、私はOur World in Dataで提供されたデータを利用しています。世界最大の問題を解決するための研究とデータ。
Github上にCOVID-19のデータで専用のリポジトリを用意してくれていて、そのワクチンのデータを持ってトラッカーを手伝ってくれました。
もしあなたが彼らを知らなかったら、それをチェックしてみてください、それはあなたにとって価値ある時間です。 Github repository
アプリケーション iris-vaccine-trackerには、3つの異なるページがあります。
メインダッシュボードでは、世界中の予防接種の状況を簡単に知ることができます。
最初のウィジェットは:
2つ目のウィジェットでは、最も重要な予防接種数の多いトップ10の国の予防接種を時系列で見ることができます。
開発者の皆さんこんにちは!
第8回 InterSystems IRIS プログラミングコンテスト(Analytics コンテスト) への応募、投票が全て終了しました。コンテストへのご参加、またご興味をお持ちいただきありがとうございました。
今回のお知らせでは、見事受賞されたアプリケーションと開発者の方々を発表します!
🏆 Experts Nomination - 特別に選ばれた審査員から最も多くの票を獲得したアプリケーションに贈られます。
🥇 1位 - $2,000 は iris-analytics-notebook を開発された @José Roberto Pereira さんに贈られました!
🥈 2位 - $1,000 は website-analyzer を開発された @YURI MARX GOMES さんに贈られました!
🥉 3位 - $500 は iris-analytics-package を開発された @Henrique Dias Gonçalves Dias さんに贈られました!
🏆 Community Nomination - 最も多くの票を獲得したアプリケーションに贈られます。
🥇 1位 - $1,000 は iris-analytics-package を開発された @Henrique Dias Gonçalves Dias さんに贈られました!
皆さん、こんにちは。
iris-analytics-パッケージには、「企業が自社のソフトウェアで InterSystems Analytics の サポートをいかに簡単、そしてシンプルに利用できるかを示す」意図があります。
新しいシンプルなソリューションを作成したり、OpenExchange を使用して既存のソリューションを改善したりすることもできます。
InterSystems IRISにアップグレードしている企業のほとんどは、ツールが提供するすべての機能を活用しています。
このコンテストでの私のもう一つのターゲットは、インターシステムズを長く利用していても、自分たちがアクセスしている可能性をフルに活用していない企業です。
このプロジェクトは、他のプロジェクトをベースにしてインスピレーションを得て作成しました。ありがとう @Evgeny Shvarov @Guillaume Rongier @Peter Steiwer
それらのプロジェクトが一緒になって、このウィザードになった。
メインページはシンプルで、そこに至るまでのプロセスがわかりやすい。
ウィザードを適切に使用するためのフィールドがいくつかあります。
開発者の皆さん、こんにちは。
2020年最後の IRIS プログラミングコンテストの投票が始まりました!
🔥 これだ!と思う一押し作品に投票お願いします! 🔥
投票方法は?
今回から投票方法が新しくなりました!
Expert Nomination または Community Nomination を選択いただき、どの作品がどの順位になるかを指定しながら投票します。
Community Leaderboard:
| 順位 | ポイト |
|---|---|
| 1位 | 3点 |
| 2位 | 2点 |
| 3位 | 1点 |
そして、エキスパートノミネーションからの投票は以下の通りとなりました。
Experts Leaderboard:
|
エキスパートレベル |
順位 | ||
| 1位 | 2位 | 3位 | |
| GM、モデレーター、プロダクトマネージャーのVIPレベル | 9点 | 6点 | 3点 |
| グローバルマスターズのエキスパートレベル | 6点 | 4点 | 2点 |
| グローバルマスターズのスペシャリストレベル | 3点 | 2点 | 1点 |
エキスパートリーダーボードの投票はコミュニティリーダーボードにもポイント(1位3点、2位2点、3位1点)が加算されます。
投票方法について
投票は Open Exchange コンテストページで行われ、Open Exchange にサインインする必要があります。
インスタンスのデータに基づくビジネスインテリジェンスを実装しようと計画中です。 DeepSee を使うには、データベースと環境をどのようにセットアップするのがベストですか?

開発者の皆さん、こんにちは!
第8回 Analytics コンテストの続報 📣 の「テクノロジーボーナス」について紹介します。
ボーナス詳細は以下ご参照ください。
InterSystems IRIS BI(旧DeepSee)は、IRIS の分析機能で、IRIS に格納されたデータに対して BI キューブやピボットを作成し、インタラクティブなダッシュボードを使用してユーザーに情報を提供することができます。
InterSystems IRIS BI のドキュメントはこちらからご参照いただけます。
開発環境のテンプレート(IRIS-Analytics-template)には、IRIS BI のキューブ、ピボット、ダッシュボードの例が含まれています。
使い方の日本語解説ビデオ付き記事もあります。ぜひご活用ください!
みなさん、こんにちは。 今回は ML モデルを IRIS Manager にアップロードしてテストしようと思います。
注意: Ubuntu 18.04、Apache Zeppelin 0.8.0、Python 3.6.5 で以下を実行しました。
最近では実にさまざまなデータマイニングツールを使用して予測モデルを開発し、これまでにないほど簡単にデータを分析できるようになっています。 InterSystems IRIS Data Platform はビッグデータおよび高速データアプリケーション向けに安定した基盤を提供し、最新のデータマイニングツールとの相互運用性を実現します。
この連載記事では、InterSystems IRIS で利用できるデータマイニング機能について説明します。最初の記事ではインフラストラクチャを構成し、作業を開始する準備をしました。2 番目の記事では、Apache Spark と Apache Zeppelin を使用して花の種を予測する最初の予測モデルを構築しました。 この記事では KMeans PMML モデルを構築し、InterSystems IRIS でテストします。
開発者の皆さん、こんにちは!
この投稿では、第8回 InterSystems IRIS Analytics コンテスト の 開発テンプレート(IRIS Analytics Template) の使い方をご紹介します。
開発テンプレートは、Gitからソースコードをダウンロードし、コンテナを開始するだけで Johns Hopkins repository で公開されている COVID-19 のデータを使用した InterSystems BI(旧DeepSee)での分析環境が準備できます(サンプルデータが入ったテーブル、モデル定義、ピボットテーブル、ダッシュボードが準備されます)。
コンテストでは、開発テンプレートをベースとし、コードを追加しながらオリジナルアプリケーションを開発いただいたり、新規で作成いただいたり、自由に開発いただけます。
InterSystems BI を使ったアプリケーションでチャンレンジされる場合は、ぜひ、ここで紹介している開発テンプレートをご利用ください!
この他、サンプルアプリケーションの例は、コンテスト告知ページをご参照ください!
以下、事前準備についてご説明します。
開発テンプレートをご利用いただくために、以下 3 つのソフトウェアのインストールが必要です。
開発者の皆さんこんにちは!IRIS プログラミングコンテスト 第7回の勝者が発表されたばかりですが、第8回のテーマが発表されました!
今回のコンテストのテーマは 🏆 InterSystems Analytics Contest 🏆 です!
さぁ、年内最後のコンテストです!日本からのご応募お待ちしております!
(投票期間は 2020年12月21日~27日、勝者発表は 12月28日を予定しています)
優勝特典
1、審査員から多く票を集めたアプリケーションには、以下の賞金が贈られます。
🥇 1位 - $2,000
🥈 2位 - $1,000
🥉 3位 - $500
2、Developer Community で多く票を集めたソリューションには、以下の賞金が贈られます。
🥇 1位 - $1,000
🥈 2位 - $500
複数の参加者が同数の票を獲得した場合、全参加者が勝者となり賞金は勝者間で分配されます。
参加資格
どなたでもご参加いただけます!(InterSystems 開発者コミュニティのアカウントを作成するだけでご応募いただけます)
コンテストのスケジュール
12月7日~20日 応募期間(Open Exchange へ作成されたアプリケーションをアップロードいただける期間=2週間です。この期間内であればアップロード後も自由に編集できます。)