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。

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ローコードへの挑戦

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。

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記事
· 2024年1月11日 3m read
DeepSee で有効な階層を設計

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。

例 1

(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。

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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。_

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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。

  • ネイティブの DeepSee ダッシュボードを使用し、Zen で Web UI を取得して、Web アプリに配布する。
  • DeepSee REST API を使用して、独自の UI ウィジェットとダッシュボードを取得・構築する。

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。

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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

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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

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。

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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。

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キーワード: PyODBC、unixODBC、IRIS、IntegratedML、Jupyterノートブック、Python 3

目的

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。

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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

【~2014.1】
%CSPページへのアプリケーション・アクセスの制御について/特殊なケース: DeepSee

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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。

レポーティングシステムの主なユースケースは、ビジネスにとって重要な製品やプロセス、サービス、セールスなどの状況を説明するレポートを一定期間に取得することです。

このようなソリューションを構築するために、InterSystems 製品をどのように利用できるでしょうか。

以下の項目で議論してみましょう。

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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。

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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。

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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。


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· 2021年1月28日 3m read
IRISで世界中の予防接種を追跡

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。

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· 2020年12月25日 2m read
実行中のiris-analytics-package

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。

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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?

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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。

はじめに

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。

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企業は変化の激しい業界で競争力を維持するため、イノベーションを起こす必要があります。 この製品は企業が迅速かつ安全な意思決定を行い、より正確な将来の実績を目指せるようにします。
ビジネスインテリジェンス(BI)ツールは、企業が試行錯誤に頼ることなくインテリジェントな意思決定を行うのに役立ちます。 このようなインテリジェントな決定は市場で成功するか失敗するかを決定付けます。
Microsoft Power BI は業界をリードするビジネスインテリジェンスツールの 1 つです。 Power BI では数回クリックするだけでマネージャーやアナリストが企業のデータを簡単に探索できます。 これは重要なことです。容易にデータにアクセスして視覚化できれば、それがビジネス上の意思決定に使用される可能性が高くなるからです。

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先週、私たちはInterSystems IRIS Data Platformを発表しました。これは、トランザクション、分析、またはその両方に関係なく、あらゆるデータの取り組みに対応する新しい包括的なプラットフォームです。 CachéとEnsembleでお客様が慣れ親しんでいる多くの機能が取り込まれていますが、この記事では、プラットフォームの新機能の1つであるSQLシャーディングについてもう少し詳しく説明します。これはスケーラビリティに関する強力な新機能です。

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