Cómo QuickSight funciona Amazon

Con Amazon QuickSight, puedes acceder a los datos y prepararlos para usarlos en los informes. Guarda los datos preparados en la memoria de SPICE o como una consulta directa. Puede utilizar una variedad de orígenes de datos para el análisis. Al crear un análisis, el flujo de trabajo típico se parece al siguiente:

1. Cree un nuevo análisis.

2. Agregue conjuntos de datos nuevos o existentes.

3. Elija los campos para crear el primer gráfico. QuickSight sugiere automáticamente la mejor visualización.

4. Agregue más gráficos, tablas o información al análisis. Cambie el tamaño de estos elementos y reorganícelos en una o más hojas. Utilice características ampliadas para agregar variables, controles personalizados, colores, páginas adicionales (denominadas hojas) y mucho más.

5. Publique el análisis como un panel para compartirlo con otras personas.

En la siguiente ilustración se muestra el flujo de trabajo básico.

Terminología

La preparación de datos es el proceso de transformación de los datos para usarlos en un análisis. Esto incluye la realización de cambios como los siguientes:

• Filtrado de los datos para que pueda centrarse en lo que le importa.

• Cambio de nombre de los campos para que sean más fáciles de leer.

• Cambio de tipos de datos para que sean más útiles.

• Adición de campos calculados para mejorar el análisis.

• Creación de consultas de SQL para limitar los datos.

SPICE (Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine)es el robusto motor en memoria que QuickSight utiliza. SPICEestá diseñado para realizar cálculos avanzados y procesar datos con rapidez. El almacenamiento y la capacidad de procesamiento disponibles en SPICE aceleran las consultas analíticas que puede ejecutar con respecto a los datos importados. Al usar SPICE, ahorra tiempo ya que no tiene que recuperar los datos cada vez que cambia un análisis o actualiza un elemento visual.

Un análisis de datos es el espacio de trabajo básico para crear visualizaciones de datos, que son representaciones gráficas de sus datos. Cada análisis contiene un conjunto de visualizaciones que puede organizar y personalizar.

Una visualización de datos, también conocida como elemento visual, es una representación gráfica de los datos. Existen muchos tipos de visualizaciones, incluidos diagramas, cuadros, gráficos y tablas. Todas las imágenes comienzan en AutoGraph el modo, que selecciona automáticamente el mejor tipo de visualización para los campos que seleccione. También puede tomar el control y elegir sus propios elementos visuales. Puede mejorar sus análisis aplicando filtros, cambiando colores, agregando controles de parámetros, acciones de clic personalizadas y mucho más.

Machine Learning (ML) Insights propone complementos narrativos que se basan en una evaluación de sus datos. Puede elegir uno de la lista, por ejemplo, la previsión o la detección de anomalías (valores atípicos). O puede crear el suyo propio. Puede combinar cálculos de información, texto narrativo, colores, imágenes y condiciones que defina.

Una hoja es una página que muestra un conjunto de visualizaciones e información. Puede imaginarla como una hoja de un periódico, excepto que está llena de cuadros, gráficos, tablas e información. Puede añadir más hojas y especificar que funcionen por separado o juntas en el análisis.

Un panel es la versión publicada de un análisis. Puedes compartirlo con otros usuarios de Amazon QuickSight con fines de elaboración de informes. Usted especifica quién tiene acceso al panel y qué puede hacer con él.

Uso de datos de muestra

Para ver por primera vez cómo QuickSight funciona, puedes explorar Amazon QuickSight con los siguientes datos de ejemplo:

• Datos de ventas B2B

• Datos generales del negocio (ingresos)

• Datos de ML Insights

• Datos generales de personal (recursos humanos)

• Datos de canales de ventas

• Datos de análisis de web y redes sociales (marketing)

Además, hay una variedad de conjuntos de datos disponibles de forma gratuita en línea que puedes usar con Amazon QuickSight, por ejemplo, los conjuntos de datos AWS públicos. Estos conjuntos de datos están disponibles en diferentes formatos.