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PRODUCT INTRODUCTION
複雑なのはもう、やめた。
引きたい数字を、速く、正確に、画面に映す。それだけの道具です。
WALL 01
WALL 01
高機能 = 便利、ではない。
WALL 02
速くなければ、リアルタイムも何もない。
WALL 03
BIの外に出た途端、手作業に戻る。
リアルタイム性は捨てた。
ただ、ただ、速さを求めた。
集計はあらかじめ固めてある。だから開いた瞬間、もう答えが出ている。
とろたくBIは、引いて、ピボットして、吐き出す。それだけの、速いBIです。
SPEED / MEASURED
63秒
1.3億件を生のDBで集約した場合
(実測: PostgreSQL 68GBフルスキャン)
→
76ミリ秒
とろたくBIの集約ピラミッドを経由した場合
(同一環境・同一データで実測)
※ 検証環境 (PostgreSQL / 会計関連データ 1.3億件) での実測値。既定ビュー 76ms / リピート 17ms / 集約テーブル直接 1ms。
1.3億件を集約したマテリアライズドビュー (240〜1,824行) を複数粒度で自動構築。画面が引くのは、この小さな集約だけ。明細が10億件に増えても、応答はほぼ不変です。
問い合わせた軸の組合せを包含する最小の集約をサーバが選び、SQLを自動書き換え。包含する集約が無い組み合わせは集約を追加するだけで済みます (設定登録のみ)。
直近の回答はキャッシュ (17ms)。データ更新を検知したら epoch で自動無効化するので、「速いだけで古い」ことはありません。
1.3億件の明細が更新された翌朝、とろたくBIは自動で集約を作り直します (実測173秒)。
利用者が待つのは、そのあと引かれる数字 — 76ミリ秒のほうです。
FEATURES
CHECK 01
行・列・キー数値の組み替えはドラッグ一つ。従来のエンタープライズBIの操作感を踏襲しつつ、ブラウザでそのまま。経験者なら、説明不要で引けます。
CHECK 02
見た目はそのまま、Excelへ。フィルタ条件ごと、CSVへ。上流で頑張ったレポートを、下流の定型作業に二度手間させません。
CHECK 03
動作環境はブラウザだけ。Windowsでも、Linuxでも、Macでも。サーバもNode.js製で、既存の環境にそのまま並べて立てられます。
CHECK 04
データソースを定義し、その中のテーブルを「TAD」として登録するだけ。PostgreSQL、Google BigQuery、Microsoft Fabricに対応し、既存の基幹データにそのままつながります。
CHECK 05
足し算も引き算も、BIに必要なのは絞ることと集めること。使わない機能で画面を埋めず、初日に使える画面だけを残しました。
CHECK 06
「この人にはこの行まで見せる」を、行単位で制御。部署をまたぐレポートでも、見せる数字だけを見せて、Excel出力の先まで守ります。
DATA SOURCES
とろたくBIは、参照するデータを TAD (Torotaku Archived Data) という単位で登録します。 まずデータソースを定義し、その中のスキーマ/テーブルを実在確認のうえTADとして登録。 列には和名と集計方法 (SUM/AVG/MAX/MIN/COUNT) を与え、利用者は日本語の特性名だけでピボットを組み立てられます。 TAD単位で参照権限 (行レベルセキュリティ) も制御できます。
接続可能な種別は継続的に拡張予定です。
TRACK RECORD
1.3億件
会計関連データの実処理実績
83GB
実データのDWH容量
173秒
1.3億件の集約リフレッシュ時間 (実測)
76ms
既定ビューの応答時間 (実測)
