ユニオン（CX）

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ユニオンについて

データモデルでは、ユニオンを利用すると複数のデータソースを1つのデータセットに結合することができます。ユニオンは、ジョインのようにデータの各行を結合するのではなく、同じデータセットに別の行を追加します。

ヒント：ユニオンはデータマッパーでデータを結合する唯一の方法です。

ユニオンの詳細

ユニオンを理解するために、例をいくつか見てみましょう。

例1

2019年と2020年に同一のNPSアンケートを実施しました。これら2つのアンケートのユニオンを作成すれば、ダッシュボードで両方のデータに基づいたレポートを作成できます。

平均NPSパフォーマンスを表示するウィジェットを作成したい場合、両アンケートのNPSデータを使用することでそれが実現可能になります。

2019年アンケートデータ

NPSスコア	部門
10	衣料品
9	電子機器
7	家庭用品

2020年アンケートデータ

NPSスコア	店舗
5	トロント
6	ローリー
9	シアトル

結果のデータセット

NPSスコア	部門	店舗
10	衣料品	Null
9	電子機器	Null
7	家庭用品	Null
5	Null	トロント
6	Null	ローリー
9	Null	シアトル

例2

2019年と2020年にNPSアンケートを実施しました。ただし、各年に追加および削除した質問がいくつかあります。2つのアンケートをユニオン結合すれば、ダッシュボードで両方のデータに基づいたレポートが可能です。

平均NPSのウィジェットを作成したい場合、両アンケートのNPSデータを使用することでそれが実現可能になります。NPSのデータは両アンケートに共通しているためです。

部門についてのレポートも作成したい場合は、ダッシュボードにもう1つのウィジェットを追加できます。ただし、2020年のアンケートには部門のデータがないため、このウィジェットに含まれるのは2019年のデータのみとなります。

2019年アンケートデータ

NPSスコア	部門
10	衣料品
9	電子機器
7	家庭用品

2020年アンケートデータ

NPSスコア	店舗
5	トロント
6	ローリー
9	シアトル

結果のデータセット

NPSスコア	部門	店舗
10	衣料品	Null
9	電子機器	Null
7	家庭用品	Null
5	Null	トロント
6	Null	ローリー
9	Null	シアトル

ユニオンの作成

ヒント：1つのデータセットにつき作成できるユニオンは3つです。

ヒント：ジョインの作成を予定している場合は、ユニオンを作成した後にジョインを作成することをお勧めします。こうすることでダッシュボードで最速のパフォーマンスを得られます。

データモデルを作成します。

最低2つのソースをデータモデルに追加します。

積み重ねられた2つのブロックのように表示されている2つのソース。ソースの横にあるプラス記号でメニューを展開するとユニオンを追加するためのオプションが表示される

ユニオンに追加する1つ目のソースの横に表示されたプラス記号（+）をクリックします。

ユニオンを選択します。

出力に名前をつけます。これは、データセットに複数のユニオンを追加する際に役に立ちます。

入力は、ユニオンに追加する1つ目のソースです。

次と結合（ユニオン）で、ユニオンに追加するソースを選択します。

ヒント：プラス記号（+）をクリックすると、ほかのソースをユニオンに追加できます。

フィールドエディターで、フィールドとそのタイプが正しいことを確認します。

ヒント：詳細は「フィールドのマッピング、結合、分離」を参照してください。

さらにソースを追加して、追加のユニオンを作成することができます（オプション）。

一番右端のブロックには常にプラス記号が表示され、それをクリックするとジョインとユニオンを追加するオプションが表示される

出力データセットの構築を完了します。

フィールドのマッピング、結合、分離

データをマッピングすることで、ダッシュボードのデータに相応する、アンケートの質問とメタデータを指定できます。ユニオンを作成する際には、異なるアンケートの類似した質問が同じダッシュボードフィールドにマッピングされます。

例：3つの異なるアンケートに含まれている、全体的な顧客満足度に関する同一の質問は、全体的なCSATという名前のダッシュボードフィールドにマッピングされます。

検出された類似性に基づいて、多くのフィールドが自動的にマッピングされます。ただし、必ずデータを再確認して正確さを図ることが重要です。

ヒント：フィールドが自動的にマッピングされるのは、各ソースのフィールド名が完全に一致する場合のみです。例えば、あるソースに「Age」というフィールド名があり、2つ目のソースに「Q3 – Age」というフィールド名がある場合、それらは自動的にはマッピングされません。しかし、両方のソースでフィールド名が単に「Age」となっている場合、両者は一緒にマッピングされます。

すべてのデータマッピングはフィールドエディタータブで行います。

ユニオンのブロックがクリックされた状態。ページ下部に沿って開くメニューに表示される［フィールドエディター］

ユニオンのすべてのソースが横並びに表示されます。各アンケートがそれぞれ別の列になっていることに注目してください。

各行は異なるフィールドを表します。各アンケートの下にあるドロップダウンリストを使用して、ダッシュボードのフィールドに一致するアンケートフィールドを選択します。

例：この行では、「CSAT 2019」および「Satisfaction Data」アンケートの各質問が「Solution with resolution」フィールドにマッピングされています。「CSAT 2020」はこのフィールドにマッピングされていません。

マッピング先の下に、これらのソースが紐づけられているダッシュボードフィールド名が表示されます。

タイプの下でデータのタイプ（数値、テキスト、スケールなど）を決定します。タイプによって異なるウィジェットでデータを表現できます。詳しくはフィールドタイプとウィジェットの互換性（CX）を参照してください。

すべてのソースをすべてのフィールドにマッピングする必要はありません。マッピングのない項目が残っていても問題ありません。必要に応じて、複数のデータソースから同じフィールドにデータを結合することも、データを分離しておくことも可能です。

例：この3つのアンケート調査で収集した「場所」データは、同じ情報を表すものではありません。1つは店舗の場所、もう1つは顧客の自宅の場所です。一致するソースだけをマッピングし、ほかのソースはマッピングしないようにすることで、これらのフィールドを別々に処理します。

新しいフィールドの追加

新しいフィールドは、既存のデータモデルにあるユニオン、元のソース、あらゆるジョインに追加可能です。新しいフィールドを追加する場合は、必ずモデル内のすべてのノードに追加する必要があります。

より詳細な手順については、「新しいフィールドの追加」を参照してください。

FAQs

Are changes to data models reflected immediately in dashboards?

It depends. Left outer joins and unions are both continuously updated. However, some other join types update periodically. See Continuous vs. Periodic Dataset Updates.

If you have multiple sources of the same type in your dataset (such as tickets and surveys), we generally recommend creating unions before you create joins.

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