12月13日消息,亞馬遜云科技在2022 re:Invent全球大會上發布五項Amazon Quicksight全新功能,幫助客戶簡化BI(商業智能)運營。 Amazon Quicksight是云上備受歡迎的無服務器BI服務。此次發布擴展了自然語言查詢功能Amazon QuickSight Q,它可以支持預測并追問預測依據,并能夠自動準備數據,從而幫助客戶更方便、更快速地開始使用自然語言提問。此外,客戶現在可以創建和分享分頁報表和交互式看板,直接在Amazon QuickSight中對十億行數據集進行快速分析和可視化,并且能夠以編程方式創建和管理BI資產,加速從既有系統的遷移。此次發布的新功能與Amazon QuickSight的可擴展性和按需付費定價相結合,讓客戶可以賦能終端用戶對數據進行理解和可視化,獲得洞察和預測而無需掌握專業技術。 以下為這五項新功能的具體介紹: 1、使用Amazon QuickSight Q預測并追問預測依據的功能:Amazon QuickSight Q使用機器學習讓任何用戶都能以自然語言提出有關業務數據的問題,并在幾秒鐘內獲得可視化的準確答案。Amazon QuickSight Q讓任何沒有技術專業知識的人都可以探索歷史趨勢和數據指標,讓用戶能夠從支撐其看板和報表的數據中獲得新的洞察。例如,銷售用戶可能會問,“去年在哪里銷售的商品最多?”,或者財務用戶可能會問,“與目標相比,實際收入是多少?”,許多用戶想要進行更深入的挖掘,以了解不同指標的根本原因,或者對潛在增長建模。借助Amazon QuickSight Q的新功能,如果歷史模型成立,業務人員現在就可以針對項目指標進行預測提問,并且可以追問理由,以查看特定結果受哪些歷史數據影響。例如,銷售經理可能會詢問“預測辦公椅在加州的銷售情況”,Amazon QuickSight Q會根據先前指標的模式提供銷售預測,自動考慮季節性和異常數據。銷售經理可能會追問“為什么上個月銷售額增加了?”,在幾秒鐘內,Amazon QuickSight Q會總結這一增長的主要驅動因素。這樣,業務人員可以更好地理解潛在因素,并且可以做出更多數據驅動的、決定未來結果的決策。這一新功能現已向所有Amazon QuickSight Q客戶提供,不需要額外付費。 2、Amazon QuickSight Q自動數據準備功能:Amazon QuickSight Q的這項新功能可以自動推斷語義信息并將其添加到數據集,從而將BI團隊為自然語言查詢準備數據所花費的時間從幾天縮短到幾分鐘。當前,為自然語言查詢準備數據時,BI團隊必須手動將針對BI看板或SQL查詢優化的簡化表達和縮寫翻譯成常用的業務術語(例如cust ID翻譯成“客戶編號”)。Amazon QuickSight Q的自動數據準備功能使用預先訓練的機器學習模型,從客戶現有的看板和報表等數據資產中進行學習,在幾分鐘內為每個新數據集預配置業務術語,從而減少開始查詢數據所需的時間。例如,流媒體服務可以使用Amazon QuickSight Q自動數據準備功能,通過已經存在的看板為數據集預配置業務術語。之前的看板可能包含了按客戶類別、客戶編號和地理位置劃分的付費用戶信息。如果營銷經理準備規劃一個發布活動,他們可以問,“我們在洛杉磯有多少付費用戶?”,Amazon QuickSight Q將返回精確的結果。Amazon QuickSight Q自動數據準備功能現已向所有Amazon QuickSight Q客戶提供,不需要額外付費。 3、為云構建的分頁報表功能:分頁報表提供格式化的、可打印的數據摘要。企業可以使用這些數據廣泛分享關鍵運營信息,例如每日交易摘要,以及給業務人員(如高管、經理和一線員工)的周報。雖然許多組織采用了現代化的BI產品,但這些工具缺乏創建和分享分頁報表的能力。因此,客戶通常需要維護多個系統,一個用于滿足現代BI需求,另一個舊系統用于做分頁報表。這些本地系統可能需要耗資數百萬美元的基礎設施維護、剛性的許可費用以及專門的維護資源,其中包括在兩個系統間復制數據集。借助Amazon QuickSight分頁報表,客戶現在可以使用熟悉的Amazon QuickSight界面,在云中創建、使用和管理分頁報表,從而消除本地系統孤島帶來的成本和復雜性。BI團隊可以使用Amazon QuickSight的點擊式看板和報表創作界面,在幾分鐘內創建和發布報表,無需學習新工具或管理基礎設施。業務人員可以直接在Amazon QuickSight中查看報表和交互式看板。Amazon QuickSight分頁報表功能現已作為附加組件提供給所有Amazon QuickSight企業版客戶。 4、簡單快速地分析大型數據集的分析功能:Amazon QuickSight的超快并行內存計算引擎(SPICE)可大規模提供閃電般的性能,每周處理上億次查詢,每小時平均處理數十萬億條記錄。當前,SPICE使組織中的數千名用戶能夠同時執行快速、交互式分析,無需搭建或管理基礎設施。雖然SPICE支持多達5億行的數據集,但是客戶此前如果想要使用Amazon QuickSight豐富的可視化功能探索更大的數據集,就不得不依賴數據工程師在Amazon QuickSight和其它數據存儲(如 Amazon RDS、Amazon Redshift或其他數據倉庫)之間手動編排數據,很難對非常大的數據集進行快速的存取和分析。現在SPICE可以支持十億行的數據集,客戶可以更輕松地連接到數據存儲并將數據提取到SPICE。終端用戶現在也擁有了更大的自主權,可以直接在Amazon QuickSight中對大型數據集進行可視化分析,無需協調工程團隊在服務之間手動編排數據。這一新功能現已向所有Amazon QuickSight企業版客戶提供。 5、以編程方式快速遷移上云的功能:Amazon QuickSight擴展的應用程序編程接口(API)功能現在允許客戶以編程方式創建、管理和編輯BI資產(如看板、分析和報表),幫助加速和簡化從本地既有系統的遷移。當前的BI工具缺乏對看板和報表的完全編程訪問,遷移到云上BI產品變得非常復雜。要遷移上云,客戶可能需要從頭開始創建數以萬計的看板和報表,可能需要數年時間。這一障礙阻止了許多企業從既有系統遷移上云。通過API訪問看板和報表的底層數據模型,讓客戶和合作伙伴可以像對待軟件源代碼一樣對待這些資產,實現完全的編程部署、同行代碼審查和所有更改可審計。編程訪問看板的功能現已向所有Amazon QuickSight企業版客戶提供,無需額外付費。 |
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