Funktionsweise QuickSight von Amazon

Mit Amazon können QuickSightSie auf Daten zugreifen und diese für die Verwendung in Berichten vorbereiten. Es speichert Ihre vorbereiteten Daten entweder im SPICE-Speicher oder als direkte Abfrage. Sie können eine Vielzahl von Datenquellen für die Analyse verwenden. Wenn Sie eine Analyse erstellen, sieht der typische Workflow wie folgt aus:

1. Sie erstellen eine neue Analyse.

2. Fügen Sie neue oder vorhandene Datensätze hinzu.

3. Wählen Sie Felder aus, um das erste chart zu erstellen. schlägt QuickSight automatisch die beste Visualisierung vor.

4. Fügen Sie der Analyse weitere Diagramme, Tabellen oder Erkenntnisse hinzu. Ändern Sie die Größe und ordnen Sie sie auf einem oder mehreren Blättern neu an. Verwenden Sie erweiterte Funktionen, um Variablen, benutzerdefinierte Steuerelemente, Farben, zusätzliche Seiten (so genannte Blätter) und mehr hinzuzufügen.

5. Veröffentlichen Sie die Analyse als Dashboard, um sie mit anderen Personen zu teilen.

In der folgenden Abbildung zeigt die grundlegende Arbeitsweise.

Terminologie

Die Vorbereitung der Daten bezeichnet den Prozess der Umwandlung der Daten für die Verwendung in einer Analyse. Dies umfasst die Durchführung von Änderungen wie die folgenden:

• Das Ausfiltern von Daten, sodass Sie sich darauf konzentrieren können, was wichtig für Sie ist.

• Das Umbenennen von Feldern, um sie besser lesbar zu gestalten.

• Das Ändern von Datentypen, sodass sie nützlicher sind.

• Hinzufügen von Kalkulationsfeldern zur Verbesserung der Analyse.

• Erstellen von SQL-Abfragen zum Optimieren von Daten.

SPICE (Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine) ist die robuste In-Memory-Engine, die QuickSight verwendet. SPICE wurde entwickelt, um schnell erweiterte Berechnungen durchzuführen und Daten bereitzustellen. Die in SPICE verfügbare Speicher- und Verarbeitungskapazität beschleunigt die analytischen Abfragen, die Sie für Ihre importierten Daten ausführen. Durch die Nutzung von SPICE sparen Sie Zeit, da Sie Daten nicht jedes Mal abrufen müssen, wenn Sie eine Analyse ändern oder eine Visualisierung aktualisieren.

Eine Daten-Analyse ist der grundlegende Workspace für das Erstellen von Daten-Visualisierungen, also grafischen Darstellungen Ihrer Daten. Jede Analyse enthält eine Sammlung von Visualisierungen, die Sie anordnen und anpassen können.

Eine Visualisierung der Daten, auch als Visualisierung bezeichnet, ist eine grafische Darstellung von Daten. Es gibt viele Arten von Visualisierungen, darunter Diagramme, Abbildungen, Grafiken und Tabellen. Alle Visualisierungen beginnen im - AutoGraph Modus, der automatisch den besten Visualisierungstyp für die von Ihnen ausgewählten Felder auswählt. Sie können auch die Kontrolle übernehmen und eigene Visualisierungen auswählen. Sie können Ihre Analysen verbessern, indem Sie Filter anwenden, Farben ändern, Parametersteuerelemente hinzufügen, benutzerdefinierte Klickaktionen erstellen und vieles mehr.

Machine Learning (ML) Insights bietet ergänzende Informationen, die auf der Auswertung Ihrer Daten basieren. Sie können eine Option aus der Liste auswählen, zum Beispiel Prognosen oder Erkennung von Anomalien (Ausreißern). Sie können aber Ihre eigene erstellen. Sie können Erkenntnisberechnungen, erläuternden Text, Farben, Images und von Ihnen definierte Bedingungen kombinieren.

Ein Arbeitsblatt ist eine Seite, auf der eine Reihe von Visualisierungen und Erkenntnissen angezeigt werden. Sie können sich das wie ein Blatt aus einer Zeitung vorstellen, nur dass es mit Diagrammen, Grafiken, Tabellen und Erkenntnissen gefüllt ist. Sie können mehrere Tabellen hinzufügen und diese separat oder zusammen in Ihrer Analyse nutzen.

Ein Dashboard ist die veröffentlichte Version einer Analyse. Sie können für andere Benutzer von Amazon QuickSight zu Berichtszwecken freigeben. Sie legen fest, wer Zugriff hat und was sie mit dem Dashboard machen können.

Verwendung von Beispieldaten

Um einen ersten Blick auf die QuickSight Funktionsweise von zu erhalten, können Sie Amazon QuickSight anhand der folgenden Beispieldaten erkunden:

• B2b-Verkaufsdaten

• Unternehmensübersichtsdaten (Umsatz)

• ML Insights-Daten

• Personenübersichtsdaten (Personalwesen)

• Verkaufspipeline-Daten

• Daten für Web- und soziale Medienanalysen (Marketing)

Außerdem sind eine Vielzahl von Datensätzen kostenlos online verfügbar, die Sie mit Amazon verwenden können QuickSight, z. B. die AWS öffentlichen Datensätze . Diese Datasets liegen in unterschiedlichen Formaten vor.