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# 高度なワークフロー機能
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Amazon Quick Sight のデータ準備エクスペリエンスは、複雑で再利用可能なデータ変換を作成する機能を強化する高度な機能を提供します。このセクションでは、ワークフローの可能性を広げる 2 つの強力な機能について説明します。

分散を使用すると、1 つのステップから複数の変換パスを作成し、後で再結合できる並列処理ストリームを作成できます。この機能は、自己結合や並列変換などの複雑なシナリオに特に役立ちます。

複合データセットを使用すると、既存のデータセットを構成要素として使用して階層データ構造を構築できます。この機能は、チーム間のコラボレーションを促進し、再利用可能なレイヤード変換を通じて一貫したビジネスロジックを確保します。

これらの機能は連携して、柔軟なワークフロー設計、チームコラボレーションの強化、再利用可能なデータ変換を提供します。これにより、データリネージが明確になり、スケーラブルなデータ準備ソリューションが可能になり、組織がますます複雑になるデータシナリオを効率的かつ明確に処理できるようになります。

## 分散
<a name="divergence"></a>

分散を使用すると、ワークフローの 1 つのステップから複数の並列変換パスを作成できます。これらのパスは個別に変換でき、後で再結合できるため、自己結合などの複雑なデータ準備シナリオが可能になります。

**異なるパスの作成**

分散を開始するには、ワークフローで次の操作を行います。

1. 発散を作成するステップを選択します。

1. 表示される **\$1** アイコンを選択します。

1. 表示される新しいブランチを設定します。

1. 必要な変換を各パスに適用します。

1. 結合または追加ステップを使用して、パスを 1 つの出力に再結合します。

![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/divergence.png)


**主な特徴**
+ 1 つのステップから最大 5 つの異なるパスを作成します。
+ 各パスに異なる変換を適用します。
+ 結合または追加ステップを使用してパスを再結合します。
+ 各パスの変更を個別にプレビューします。

**ベストプラクティス**
+ 自己結合の実装には相違を使用します。
+ 並列変換用のデータコピーを作成します。
+ 再結合戦略 (参加または追加) を計画します。
+ ワークフローの可視性を向上させるために、明確なパスの命名を維持します。

## 複合データセット
<a name="composite-datasets"></a>

Composite Datasets を使用すると、既存のデータセットに基づいて構築し、組織全体で共有および再利用できる階層データ変換構造を作成できます。Quick Sight は、SPICE モードと Direct Query モードの両方で最大 10 レベルの複合データセットをサポートします。

**複合データセットの作成**

複合データセットを作成するには、ワークフローで次の操作を行います。

1. 新しいデータセットを作成するときに入力ステップを選択します。

1. **データの追加**で、ソースとして**データセット**を選択します。

1. 構築する既存のデータセットを選択します。

1. 必要に応じて追加の変換を適用します。

1. 新しいデータセットとして保存します。

**主な特徴**
+ 階層データ変換構造を構築します。
+ 最大 10 レベルのデータセットネストをサポートします。
+ SPICE と Direct Query の両方と互換性があります。
+ 明確なデータリネージを維持します。
+ チーム固有の変換を有効にします。

この機能は、さまざまなチーム間のコラボレーションを強化します。例えば、


| ロール  | Action | Output | 
| --- | --- | --- | 
|  グローバルアナリスト  |  グローバルビジネスロジックを使用してデータセットを作成します  |  データセット A  | 
|  南北アメリカアナリスト  |  データセット A を使用し、リージョンロジックを追加します  |  データセット B  | 
|  米国西部アナリスト  |  データセット B を使用し、ローカルロジックを追加します  |  データセット C  | 

この階層的アプローチは、変換レイヤーの明確な所有権を割り当てることで、組織全体で一貫したビジネスロジックを促進します。最大 10 レベルのデータセットネストをサポートしながら、追跡可能なデータ系統を作成し、制御された体系的なデータ変換管理を可能にします。

**ベストプラクティス**
+ 各変換レイヤーに明確な所有権を確立します。
+ データセットの関係と依存関係を文書化します。
+ ビジネスニーズに基づいて階層の深さを計画します。
+ 一貫した命名規則を維持します。
+ アップストリームデータセットを慎重に確認および更新します。