パフォーマンス最適化

Alteryxでのデータ操作

Behrang Behjoo

Business Intelligence (BI) Leader

パフォーマンス最適化とは

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• ワークフローの「効率」と「速度」
• 「処理時間」と「リソース消費」の削減
• 「ボトルネック」の特定

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パフォーマンスのボトルネック

$$$$ フローで遅延を生むポイント:

• 大規模データセット
• 複雑な計算
• 非効率な設計

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ボトルネックの見つけ方

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• データ量
  • 読み込み時間が長い
• ツール固有
  • リソース重いツールの使い過ぎ
• ワークフロー設計
  • 枝分かれ過多や複雑なツール連鎖
• リソース管理
  • 実行中にシステム資源を監視

データ量の最適化

データ量の最適化

データ量の最適化

ツール選択と最適化

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作業に最適なツール選択

• 最も効率的なツールを使う（例：結合キーには Join ツール）

• 複数の計算を1つのツールにまとめる（例：Summarize で複数集計）

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ワークフロー設計のベストプラクティス

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取り入れるべきベストプラクティス

• ツール数を最小化
• 論理的なデータフロー
• 作業の統合

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リソースとネットワークの管理

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• メモリ、CPU、ディスクの使用を最適化して均衡化
• クラウド計算リソースの活用
• Alteryx 独自形式（例：.yxdb）の利用
• データをローカルにキャッシュ

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実践してみましょう！

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