レポート

コストを削減するため、多くの場合ビジネス アプリケーションでは、時間と効率におけるパフォーマンス向上に焦点を置きます。 タスクの完了までに時間がかかりすぎるなど、パフォーマンスが低い場合、アプリケーション設計が不適切である可能性があります。 ボトルネックがどこにあるか、応答時間を改善する機会がどこにあるか、注目すべき新しいトレンドは何かを知るため、複雑なプロセスがいかに機能しているかを理解する方法が必要です。アプリケーションによって生成されたデータは、何が起こっているか、一定期間に何が起こったか、そしてそれらの結果がプランに一致しているかどうかを教えてくれます。

アプリケーション データは、ビジネス指標またはプロセス指標として分類できます。

ビジネス指標

ビジネス指標は、ビジネスプロセスの成功または失敗を測定するもので、これはユーザーがアプリケーションに定義したデータに基づきます。 この例としては、特定商品の注文数、特定タイプの注文に発生したキャンセル数などが挙げられます。 こうしたビジネス指標を判断材料にすれば、組織はビジネス パフォーマンスの改善に関して適切な意思決定ができます。

次の表は、ビジネス上の意思決定においてビジネス指標をどのように活用できるか例を示したものです。

プロセス指標

プロセス指標は、作業がいかに実行されているかを測定するもので、Pega Platform™で自動的に収集されたデータに基づいています。 この例としては、アサインメントを完了するまでに必要とされる時間、あるフローでパスが使用される頻度、SLA（サービスレベルアグリーメント）違反の件数などが挙げられます。 プロセス指標を使用すると、ビジネスアナリストやビジネス マネージャーはプロセス効率に影響する問題を発見できます。

次の表は、プロセス設計の意思決定においてプロセス指標をどのように活用できるか例を示したものです。

以下のインタラクションで理解度をチェックしてください。

レポートは、ケース処理中にデータベース レコードのセットとして収集されたデータに基づいて、ユーザーやマネージャーにビジネスとプロセスの指標を提示します。 レポートを設計するときは、ユーザーが必要とする情報とその使用方法を把握することが重要です。

必須レポートの作成に必要な要件は利害関係者から提供されます。 たとえば利害関係者は、マネージャーがプロセスのスループットを確認し、アプリケーションがパフォーマンス目標を満たしているか判断できるように、完了したケースの件数と日数を示すレポートを希望するかもしれません。

レポートは、ユーザーフォームにデータを入力するためのデータを取得することもできます。 たとえば利害関係者は、顧客が電話して苦情を申し立てる際に、オペレーターがその顧客の以前の注文を確認できるように、顧客とその購入注文のリストが含まれるレポートを必要とするかもしれません。

ビジネス要件が把握できたら、レポートに含める各レコードのデータを指定してレポートを設定できます。 レポートは、データベースからデータを取得し、列と行からなるテーブル形式で結果を返します。 次の例では、レポートはオンボーディング ケースのケースID、従業員氏名、雇用日、オフィス所在地を返します。

列

列は、レポートの内容を定義します。 レポートで列を定義することは、ユーザーが必要とするレポートを設計する上で非常に重要です。 各列は、1つのデータ要素に対応します。 列の値は、ケースID、最新更新日、ワークステータスなど、値フィールドまたはプロパティです。 データ値のフォーマットは、テキスト、通貨、日付など、さまざまな方法で設定できます。 たとえば、通貨プロパティには通貨記号が付加されるように設定できます。

列でデータリレーションシップを表示することはできません。 たとえば、従業員データリレーションシップがある場合、特定のプロパティを返すことはできますが、グループ全体を返すことはできません。たとえば、人事アプリケーションは、新入社員のオンボーディングのためのケースを処理します。 この企業のオフィス所在地は3か所です。 設備マネージャーが新入社員をモニターするレポートを必要としています。 このマネージャーは、新入社員の雇用日と各人の配属先を知りたいと希望しています。 そこで、5列のオンボーディングケースタイプのレポートを設計します。 各列には1つのフィールドまたはプロパティ（ケースID、新入社員氏名、雇用日、オフィス所在地、給与）が格納されます。 このマネージャーがレポートを生成すると、各列に値が入力された行のリストが入力されます。

列で計算を使用すると、レポートがより便利なものになります。 関数とも呼ばれる計算を使用すると、データベースのデータから結果を計算できます。Pega Platformは、作成やカスタマイズを必要としない、すぐに使用できる多くのスタンダードの関数を提供しています。 たとえば、新入社員の全員が勤務開始日から30、60、90日目に評価を受けるとします。 マネージャーは、各評価日までに何日残っているか確認したいと考えています。 このような場合に、関数を使用して勤務開始日と評価日の差異を計算します。

フィルター

デフォルトでは、レポートクエリはすべての列のデータを含むすべてのレコードを返します。 しかし、ビジネス要件に関連のあるレコードのみを表示したいこともあります。 たとえば、オンボーディングアプリケーションが全新入社員の情報を収集するとします。 各オフィス所在地の設備マネージャーは、新入社員のワークスペースがいつ必要になるか示すレポートを求めています。 この例では、ユーザーは1つのオフィス所在地における、翌月の新入社員の勤務開始日を必要としています。

フィルターは、レコードにユーザーが求めるデータが含まれているかどうかを判断するための、各レコードに適用される条件を定義します。 フィルターは、レコードのデータ値を定義された条件と比較します。 比較した結果が真の場合は、レポートにそのレコードが含まれます。 比較結果が偽の場合には、そのレコードは除外されます。

AtlantaとBostonの2か所にオフィスがある企業で働いているとします。 Atlantaオフィスに限定したオンボーディング ケースのレポートを作成する必要があります。 この場合、レポートに各オンボーディング ケースのオフィス所在地がAtlantaであるというフィルター条件を作成します。 レポートを実行すると、フィルターによってAtlantaオフィスのケースのみが返されます。 オフィスがBostonの場合には、そのケースは除外されます。

フィルター条件では、比較は明示的な値か、プロパティまたはフィールドの値になります。 たとえば、特定の顧客の未処理注文を返すレポートを作成する場合は、未処理注文に対する比較として、フィルター条件に顧客プロパティを使用します。 返されるレコードには各顧客の未処理注文が示されます。 前述の例では、「オフィス所在地がAtlantaに等しい」と指定する比較を使用しています。 よって、所在地プロパティの値がAtlantaに等しいレコードのみが含まれます。

日付など、指定したしきい値より大きい値をテストするような、より複雑な条件も使用できます。 フィルターで日付または日時の列データを使用する場合、Symbolic datesを使用して期間を選択できます。 Symbolic datesを使用すると、期間や日付の選択に関数を作成する必要がなくなります。 たとえば、前月に作成された全ケースをフィルタリングするとします。 この場合、期間を定義する関数を記述するのではなく、「Previous Month」というSymbolic dateのオプションを選択できます。 次の画像は、ユーザーに提供されているSymbolic datesのリストの一部です。

複数のフィルター条件を取り込む複雑なフィルターの作成が必要になる場合もあります。 AND/OR条件を追加して、複数のフィルターを使用できます。 たとえば、ステータスがPendingで、担当マネージャーがAnne Walkerのケースを取り出すとします。 この場合、2つのフィルター条件を作成します。 一方のフィルターで、ケースがPendingステータスに等しいことを指定します。 もう一方のフィルターで、マネージャーがAnne Walkerに等しいことを指定します。 AND条件を使用すれば、両方のフィルターをパスしたレコードのみがレポートに含まれることになります。

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