Erstellen einer Datenquelle und eines Datensatzes aus SaaS-Quellen - Amazon QuickSight

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Erstellen einer Datenquelle und eines Datensatzes aus SaaS-Quellen

Um Daten aus Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen zu analysieren und darüber zu berichten, können Sie SaaS-Konnektoren verwenden, um direkt von Amazon aus auf Ihre Daten zuzugreifen QuickSight. Die SaaS-Konnektoren vereinfachen den Zugriff auf Anwendungsquellen von Drittanbietern unter Verwendung von OAuth, ohne dass es notwendig ist, die Daten in einen Zwischendatenspeicher zu exportieren.

Sie können entweder eine cloudbasierte oder serverbasierte Instance einer SaaS-Anwendung verwenden. Um eine Verbindung zu einer SaaS-Anwendung herzustellen, die in Ihrem Unternehmensnetzwerk ausgeführt wird, stellen Sie sicher, dass Amazon über das Netzwerk auf den DNS-Namen (Domain Name System) der Anwendung zugreifen QuickSight kann. Wenn Amazon QuickSight nicht auf die SaaS-Anwendung zugreifen kann, wird ein unbekannter Hostfehler generiert.

Hier finden Sie einige Beispiele, wie Sie SaaS-Daten verwenden können:

  • Engineering-Teams, die Jira verwenden, um Probleme und Fehler nachzuverfolgen, können Berichte zur Effizienz der Entwickler sowie zur Eliminierung der Fehler erstellen.

  • Marketingunternehmen können Amazon QuickSight in Adobe Analytics integrieren, um konsolidierte Dashboards zur Visualisierung ihrer Online- und Web-Marketingdaten zu erstellen.

Gehen Sie wie folgt vor, um eine Datenquelle und einen Datensatz zu erstellen, indem Sie eine Verbindung zu den Quellen einrichten, die über Software-as-a-Service (SaaS) verfügbar sind. In diesem Verfahren verwenden wir GitHub als Beispiel eine Verbindung zu . Andere SaaS-Datenquellen gehen genauso vor, obwohl die Bildschirmbereiche – vor allem die SaaS-Bildschirme – möglicherweise anders aussehen.

So erstellen Sie eine Datenquelle und einen Datensatz, indem Sie eine Verbindung zu Quellen über SaaS herstellen

  1. Wählen Sie auf der Amazon- QuickSight Startseite Datensätze aus.

  2. Klicken Sie auf der Seite Datensätze auf Neuer Datensatz.

  3. Wählen Sie im Abschnitt FROM NEW DATA SOURCES (VON NEUEN DATENQUELLEN) auf der Seite Create a Data Set (Ein Dataset erstellen) das Symbol aus, das die SaaS-Quelle darstellt, die Sie verwenden möchten. Sie können beispielsweise Adobe Analytics oder wählen GitHub.

    Bei Quellen, die OAuth verwenden, leitet Sie der Konnektor auf die SaaS-Website weiter, um die Verbindung zu genehmigen, bevor Sie die Datenquelle erstellen können.

  4. Wählen Sie einen Namen für die Datenquelle aus und geben Sie diesen ein. Wenn es weitere Bildschirmabfragen gibt, geben Sie die entsprechenden Informationen ein. Wählen Sie dann Create data source (Datenquelle erstellen).

  5. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, geben Sie Ihre Anmeldeinformationen auf der SaaS-Anmeldeseite ein.

  6. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, autorisieren Sie die Verbindung zwischen Ihrer SaaS-Datenquelle und Amazon QuickSight.

    Das folgende Beispiel zeigt die Autorisierung für Amazon QuickSight für den Zugriff auf das GitHub Konto für die Amazon- QuickSight Dokumentation.

    Anmerkung

    Die Amazon- QuickSight Dokumentation ist jetzt auf verfügbar GitHub. Wenn Sie Änderungen an diesem Benutzerhandbuch vornehmen möchten, können Sie es direkt mit GitHub bearbeiten.

    (Optional) Wenn Ihr SaaS-Konto Teil eines Organisationskontos ist, werden Sie möglicherweise aufgefordert, im Rahmen der Autorisierung von Amazon den Organisationszugriff anzufordern QuickSight. Wenn Sie dies tun möchten, folgen Sie den Anweisungen auf Ihrem SaaS-Bildschirm und autorisieren Sie dann Amazon QuickSight.

  7. Nachdem die Autorisierung abgeschlossen ist, wählen Sie eine Tabelle oder ein Objekt, mit dem die Verbindung hergestellt werden soll. Wählen Sie anschließend Select aus.

  8. Wählen Sie auf dem Bildschirm Datensatzerstellung beenden eine der folgenden Optionen aus:

    • Um die Datenquelle und den Datensatz zu speichern, wählen Sie Daten bearbeiten/Vorschau erstellen aus. Klicken Sie dann in der oberen Menüleiste auf Save (Speichern).

    • Wählen Sie Visualisieren aus, wenn Sie mit den nicht vorbereiteten Daten einen Datensatz erstellen und die Daten im Ist-Zustand für eine Analyse verwenden möchten. Diese Option speichert die Datenquelle und den Datensatz automatisch.

      Sie können auch Edit/Preview data (Daten bearbeiten/Vorschau erstellen) verwenden, um die Daten aufzubereiten, bevor Sie eine Analyse erstellen. Dadurch wird die Seite zur Datenvorbereitung geöffnet. Weitere Informationen zur Datenvorbereitung finden Sie unter Vorbereitung von Datensatzbeispielen.

Die folgenden Einschränkungen gelten:

  • Die SaaS-Quelle muss REST-API-Operationen unterstützen QuickSight , damit Amazon eine Verbindung zu ihr herstellen kann.

  • Wenn Sie eine Verbindung zu Jira herstellen, muss die URL eine öffentliche Adresse sein.

  • Wählen Sie Daten bearbeiten/vorab anzeigen aus, wenn Sie nicht genügend SPICE-Kapazitäten haben. Auf der Datenvorbereitungsseite können Sie Felder aus dem Datensatz entfernen, um die Größe zu verringern, oder Filter anwenden, durch die die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen reduziert wird. Weitere Informationen zur Datenvorbereitung finden Sie unter Vorbereitung von Datensatzbeispielen.