12月13日消息,亚马逊云科技在2022 re:Invent全球大会上发布五项Amazon Quicksight全新功能,帮助客户简化BI(商业智能)运营。
Amazon Quicksight是云上备受欢迎的无服务器BI服务。此次发布扩展了自然语言查询功能Amazon QuickSight Q,它可以支持预测并追问预测依据,并能够自动准备数据,从而帮助客户更方便、更快速地开始使用自然语言提问。此外,客户现在可以创建和分享分页报表和交互式看板,直接在Amazon QuickSight中对十亿行数据集进行快速分析和可视化,并且能够以编程方式创建和管理BI资产,加速从既有系统的迁移。此次发布的新功能与Amazon QuickSight的可扩展性和按需付费定价相结合,让客户可以赋能终端用户对数据进行理解和可视化,获得洞察和预测而无需掌握专业技术。
以下为这五项新功能的具体介绍:
1、使用Amazon QuickSight Q预测并追问预测依据的功能:Amazon QuickSight Q使用机器学习让任何用户都能以自然语言提出有关业务数据的问题,并在几秒钟内获得可视化的准确答案。Amazon QuickSight Q让任何没有技术专业知识的人都可以探索历史趋势和数据指标,让用户能够从支撑其看板和报表的数据中获得新的洞察。例如,销售用户可能会问,“去年在哪里销售的商品最多?”,或者财务用户可能会问,“与目标相比,实际收入是多少?”,许多用户想要进行更深入的挖掘,以了解不同指标的根本原因,或者对潜在增长建模。借助Amazon QuickSight Q的新功能,如果历史模型成立,业务人员现在就可以针对项目指标进行预测提问,并且可以追问理由,以查看特定结果受哪些历史数据影响。例如,销售经理可能会询问“预测办公椅在加州的销售情况”,Amazon QuickSight Q会根据先前指标的模式提供销售预测,自动考虑季节性和异常数据。销售经理可能会追问“为什么上个月销售额增加了?”,在几秒钟内,Amazon QuickSight Q会总结这一增长的主要驱动因素。这样,业务人员可以更好地理解潜在因素,并且可以做出更多数据驱动的、决定未来结果的决策。这一新功能现已向所有Amazon QuickSight Q客户提供,不需要额外付费。
2、Amazon QuickSight Q自动数据准备功能:Amazon QuickSight Q的这项新功能可以自动推断语义信息并将其添加到数据集,从而将BI团队为自然语言查询准备数据所花费的时间从几天缩短到几分钟。当前,为自然语言查询准备数据时,BI团队必须手动将针对BI看板或SQL查询优化的简化表达和缩写翻译成常用的业务术语(例如cust ID翻译成“客户编号”)。Amazon QuickSight Q的自动数据准备功能使用预先训练的机器学习模型,从客户现有的看板和报表等数据资产中进行学习,在几分钟内为每个新数据集预配置业务术语,从而减少开始查询数据所需的时间。例如,流媒体服务可以使用Amazon QuickSight Q自动数据准备功能,通过已经存在的看板为数据集预配置业务术语。之前的看板可能包含了按客户类别、客户编号和地理位置划分的付费用户信息。如果营销经理准备规划一个发布活动,他们可以问,“我们在洛杉矶有多少付费用户?”,Amazon QuickSight Q将返回精确的结果。Amazon QuickSight Q自动数据准备功能现已向所有Amazon QuickSight Q客户提供,不需要额外付费。
3、为云构建的分页报表功能:分页报表提供格式化的、可打印的数据摘要。企业可以使用这些数据广泛分享关键运营信息,例如每日交易摘要,以及给业务人员(如高管、经理和一线员工)的周报。虽然许多组织采用了现代化的BI产品,但这些工具缺乏创建和分享分页报表的能力。因此,客户通常需要维护多个系统,一个用于满足现代BI需求,另一个旧系统用于做分页报表。这些本地系统可能需要耗资数百万美元的基础设施维护、刚性的许可费用以及专门的维护资源,其中包括在两个系统间复制数据集。借助Amazon QuickSight分页报表,客户现在可以使用熟悉的Amazon QuickSight界面,在云中创建、使用和管理分页报表,从而消除本地系统孤岛带来的成本和复杂性。BI团队可以使用Amazon QuickSight的点击式看板和报表创作界面,在几分钟内创建和发布报表,无需学习新工具或管理基础设施。业务人员可以直接在Amazon QuickSight中查看报表和交互式看板。Amazon QuickSight分页报表功能现已作为附加组件提供给所有Amazon QuickSight企业版客户。
4、简单快速地分析大型数据集的分析功能:Amazon QuickSight的超快并行内存计算引擎(SPICE)可大规模提供闪电般的性能,每周处理上亿次查询,每小时平均处理数十万亿条记录。当前,SPICE使组织中的数千名用户能够同时执行快速、交互式分析,无需搭建或管理基础设施。虽然SPICE支持多达5亿行的数据集,但是客户此前如果想要使用Amazon QuickSight丰富的可视化功能探索更大的数据集,就不得不依赖数据工程师在Amazon QuickSight和其它数据存储(如 Amazon RDS、Amazon Redshift或其他数据仓库)之间手动编排数据,很难对非常大的数据集进行快速的存取和分析。现在SPICE可以支持十亿行的数据集,客户可以更轻松地连接到数据存储并将数据提取到SPICE。终端用户现在也拥有了更大的自主权,可以直接在Amazon QuickSight中对大型数据集进行可视化分析,无需协调工程团队在服务之间手动编排数据。这一新功能现已向所有Amazon QuickSight企业版客户提供。
5、以编程方式快速迁移上云的功能:Amazon QuickSight扩展的应用程序编程接口(API)功能现在允许客户以编程方式创建、管理和编辑BI资产(如看板、分析和报表),帮助加速和简化从本地既有系统的迁移。当前的BI工具缺乏对看板和报表的完全编程访问,迁移到云上BI产品变得非常复杂。要迁移上云,客户可能需要从头开始创建数以万计的看板和报表,可能需要数年时间。这一障碍阻止了许多企业从既有系统迁移上云。通过API访问看板和报表的底层数据模型,让客户和合作伙伴可以像对待软件源代码一样对待这些资产,实现完全的编程部署、同行代码审查和所有更改可审计。编程访问看板的功能现已向所有Amazon QuickSight企业版客户提供,无需额外付费。