パフォーマンスの問題を回避しながら、Adobe Analytics を効果的に使用する方法を説明します。

Adobe Analytics は、多くのユーザーが詳細なレポートを取得できるように設計された企業向けツールですが、多数の複雑なレポートが同時にリクエストされるとパフォーマンスが低下する可能性があります。パフォーマンスの問題の大半は、複数の要素が関連しています。アドビでは、以下の一般的なガイドラインに従うことをお勧めします。

ハードリミット – すべての機能

次の表に、Analytics の各機能について、ハードリミットの概要を示します。

Analytics 製品の比較表

いくつかの機能は処理能力に制限が設定されていませんが、合理的な制限が存在します。この制限は、データの量とレポートの複雑さによって異なります。複雑なレポートは、シンプルなレポートに比べ、これらのソフトリミットに速く達します。

Analysis Workspace

  • 行の制限:現在、ビジュアライゼーションあたり 400 行の上限が設定されていますが、行を少なくすることで(10 ~ 50 行)パフォーマンスを最適化できます。400 を超える行が必要な場合は、Data Warehouse などの代替ツールを使用することをお勧めします。一般的に、ビジュアライゼーションの行が少ないほど、パフォーマンスが向上します。例えば、日付の範囲が同じであれば、毎月の詳細レポートは毎日の詳細レポートよりもパフォーマンスが良くなります。
  • ビジュアライゼーション/パネルの制限:現時点では、個別のプロジェクトに含めることができるビジュアライゼーションの数に制限はありません。アドビではプロジェクトにつき約 20 の個別のビジュアライゼーションを制限として推奨しています。1 日分のデータのような単純なリクエストの場合は、より多くのビジュアライゼーションを使用できます。1 年以上にわたる毎日のトレンドのような、より大規模なレポートや複雑なレポートでは、ビジュアライゼーションの数を少なくすることをお勧めします。プロジェクトに含まれるパネルが多くなり始めた場合は、ビジュアライゼーションを複数のプロジェクトに分割することをお勧めします。
  • パネルあたりの指標の数:Adobe Analytics では、画面に収まる限り、ほぼ制限なく指標を追加することができます。1 つのパネルに追加される指標が 30 を超えると、読みやすさの問題に加え、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。
  • パネルあたりの分類の数:分類が連続していると、特に多くの行項目に適用される場合、すぐに数が多くなります。制限はありませんが、アドビでは、1 つのパネルにつき分類の数を 2 ~ 3 にすることをお勧めします。比較的単純なレポートでは、より多くの分類を使用できます。
  • 貢献度分析とセグメント比較:Analysis Workspace のこれらの 2 つの機能は強力ですが、リソースを多く使用します。アドビでは、これらのレポートを 1 日あたり 100 に制限することをお勧めします。
  • 検索フィルター:検索フィルターを使用したランクレポートの場合、推奨される項目の制限は 50 個です。

その他の Analytics 機能

  • レポートスイートあたりの同時リクエスト:多くのユーザーが同時に同じレポートスイートに対してクエリを実行すると、特に大きなプロジェクトや複雑なセグメントの場合に、問題が発生する可能性があります。クエリには、製品内部のクエリと、API のような外部のクエリがあります。組織の規模が大きい場合は、同じレポートスイートに対するリクエストの数や複雑さを考慮することをお勧めします。定期的にデータを参照する場合は、ピーク時以外にレポートをスケジュールすると効果的です。
  • 日付範囲:Adobe Analytics は、今月のレポートを最も速く提供できるように最適化されています。最高のパフォーマンスを確保するために、可能な限り日付範囲が複数の月や年にまたがらないようにしてください。日付範囲が広い場合、特に日付が複数の年にまたがる場合は、処理の負荷が大幅に高まります。
  • セグメント内のルールの数:セグメント内のルールが少ないほど、パフォーマンスは向上します。Adobe Analytics では、セグメントルールの数が 30 ~ 50 になると、ほとんどのブラウザーでパフォーマンスの問題が発生します。セグメントで多数の個別行項目を検索する必要がある場合は、分類を使用することを強くお勧めします。例えば、値 1 から値 1,000 までを参照する必要があるとします。1,000 個のセグメントルールを使用する代わりに、対象の変数の分類をアップロードし、セグメント内で分類を使用します。
    1. 値 1 から値 1,000 まで classified1 の分類値が同じである分類ファイルをアドビにアップロードします。
    2. 分類ファイルが処理されたら、分類値が classified1 に等しいというセグメントルールを作成します。
    3. この 1 つのセグメントルールによって、1,000 個の値をすべてレポートで確認することができます。
  • セグメントルールのロジック:演算子「次のいずれかを含む」と「次のすべてを含む」は処理に負荷がかかり、モデレートで使用されていない場合は、レポートの時間がかかる原因になります。これらの演算子は、長く複雑な文字列ではなく、数個の値のみを参照するために設計されています。可能であれば、パフォーマンスを最適化するために、演算子「次に等しい」を使用することを検討してください。演算子「次を含む」は「次に等しい」よりは処理が遅くなりますが、「次のいずれかを含む」および「次のすべてを含む」よりは速く処理されます。
  • ログイン会社内のセグメントの総数:一般的な傾向として、単純に存在しているだけのセグメントがパフォーマンスに大きな影響を及ぼすことはありません。しかし、会社に 20,000 以上のセグメントが保存されている場合、Workspace プロジェクトを作成したり、セグメントを管理したりする際にパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。
  • 分類:分類は、データの整理とグループ化をカスタマイズする優れた方法です。分類テンプレートは、列が 30 個に制限されます(キー値は含まれません)。可能な限り、分類ルールビルダーを使用することを強くお勧めします。必要に応じて、分類インポーターのみを使用し、変更された値のみ(すべての値ではなく)を含めます。パフォーマンスを最高に保つための分類の最適な使用方法については、分類インポーターのヒントを参照してください。

Report Builder と API

  • 1 つのリクエスト内の期間の数:Report Builder には、1 つのリクエスト内の期間として 366 というハードリミットがあります。例えば、過去 1 年間の毎日のトレンドを表示することはできますが、それ以上の期間を表示することはできません。1 年を超える期間が必要な場合は、週や月などの精度が大きい範囲を使用します。366 個を超える期間が必要な場合は、Data Warehouse を使用することをお勧めします。
  • 1 つのワークブック内のデータリクエストの数:Report Builder には、1 つのワークブック内のデータリクエストの数として 1,000 というハードリミットがあります。レポートがこの制限に達する場合は、複数のワークブックを使用することをお勧めします。
  • 1 つのリクエスト内の指標の数:Report Builder または API の 1 つのリクエストで許可されている指標の最大数は 30 です。
  • 1 つのリクエスト内の行の数:1 つのリクエストで許可されている行の最大数は 50,000 です。50,000 を超える行が必要な場合は、Data Warehouse を使用してください。

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