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【AWS】QuickSightのダッシュボードで直近10日間のデータをデフォルト表示する

Last updated at Posted at 2020-10-22

はじめに

フィルタの相対日付を使うのではなく、パラメータとコントロールを使った動的デフォルト設定をやろうと思ったら、ちょっとトリッキーな対応が必要だったので共有します。

やりたいこと

パラメータの動的デフォルト値を使って、ダッシュボードで常に直近10日間のデータをデフォルト表示するようにしたい。
(貼り付けたコントロールのデフォルトのフィルタ条件を「FROM日付=9日前」~「TO日付=本日」にしたい)

手順

  1. AthenaにQuickSightのユーザーテーブルを作成する(カラムはuserのみでOK)

    CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS db_name.user (
      user string
    )
    LOCATION 's3://XXXXXXXX/USER/'
    TBLPROPERTIES ('classification'='csv')
    
  2. 上記のS3上にQuickSightのユーザー名のみを記載したcsvファイルを配置する

    (例) user.csv
    Yuto.Yamada
    Anne.Tanaka
    Gaku.Suzuki
    
  3. QuickSightのデータセットにて【新しいデータセット】からAthenaデータソースを作成する
    A01.png

  4. テーブルには先程作成したユーザーテーブルを選択する
    A02.png

  5. 【カスタムSQLを使用】からカスタムSQLクエリを以下のように入力する

    select
        user,
        DATE(current_timestamp AT TIME ZONE 'Asia/Tokyo' - interval '9' day) as reporteddate_jst_default_from,
        DATE(current_timestamp AT TIME ZONE 'Asia/Tokyo') as reporteddate_jst_default_to
    from db_name.user
    

    A03.png

  6. 今回はSPICEは使わない方針だったので「データクエリを直接実行」を選択
    A04.png

  7. 【データの編集/プレビュー】からカスタムSQLクエリと実行結果を確認したらuserデータセットを保存する
    A05.png

  8. 次に、予め作成していた分析の画面に移動し、先程作成したuserデータセットを分析に追加する
    A06.png

  9. FROM日付のパラメータを追加して【動的デフォルトを設定】へ進み、「デフォルト値とユーザー情報を含むデータセット」に先程作成したuserデータセットを選択し、「ユーザー名列」には user 、「デフォルト値の列」には reporteddate_jst_default_from を選択する(静的デフォルト値は使わないため適当な値を設定しておく)
    B01.png
    B02.png

  10. 同様に、TO日付のパラメータを追加して【動的デフォルトを設定】へ進み、「デフォルト値とユーザー情報を含むデータセット」に先程作成したuserデータセットを選択し、「ユーザー名列」には user 、「デフォルト値の列」には reporteddate_jst_default_to を選択する(静的デフォルト値は使わないため適当な値を設定しておく)
    B03.png
    B04.png

  11. 作成したFROM日付のパラメータをコントロールに追加する
    B05.png
    B06.png

  12. 同様に、TO日付のパラメータをコントロールに追加する
    B07.png
    B08.png

  13. フィルタにてフィルタ対象項目を追加し、「フィルタタイプ」、「開始日のパラメータ」、「終了日のパラメータ」を以下のように設定する
    B09.png

  14. コントロールの「レポート日From」と「レポート日To」に自動的に直近10日間の期間が設定され、この条件で分析結果が表示される
    B10.png

  15. この分析をダッシュボードとして公開すれば完了です

最後に

今回はuserデータセットにAthenaを利用しましたが、上記のようなuserデータセットはRedshiftなど他のデータソースから作成して、各データソースに応じたSQL関数を用いたカスタムSQLクエリを組むことでも同様に実現できるようです

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