Membuat sumber data dan kumpulan data dari sumber SaaS

Untuk menganalisis dan melaporkan data dari aplikasi perangkat lunak sebagai layanan (SaaS), Anda dapat menggunakan konektor SaaS untuk mengakses data Anda langsung dari Amazon. QuickSight Konektor SaaS menyederhanakan mengakses sumber aplikasi pihak ketiga menggunakanOAuth, tanpa perlu mengekspor data ke penyimpanan data perantara.

Anda dapat menggunakan instance berbasis cloud atau berbasis server dari aplikasi SaaS. Untuk terhubung ke aplikasi SaaS yang berjalan di jaringan perusahaan Anda, pastikan Amazon QuickSight dapat mengakses nama Domain Name System (DNS) aplikasi melalui jaringan. Jika Amazon tidak QuickSight dapat mengakses aplikasi SaaS, itu menghasilkan kesalahan host yang tidak dikenal.

Berikut adalah contoh beberapa cara Anda dapat menggunakan data SaaS:

• Tim teknik yang menggunakan Jira untuk melacak masalah dan bug dapat melaporkan efisiensi pengembang dan bug burndown.

• Organisasi pemasaran dapat mengintegrasikan Amazon QuickSight dengan Adobe Analytics untuk membangun dasbor terkonsolidasi untuk memvisualisasikan data pemasaran online dan web mereka.

Gunakan prosedur berikut untuk membuat sumber data dan kumpulan data dengan menghubungkan ke sumber yang tersedia melalui Perangkat Lunak sebagai Layanan (SaaS). Dalam prosedur ini, kami menggunakan koneksi ke GitHub sebagai contoh. Sumber data SaaS lainnya mengikuti proses yang sama, meskipun layarnya—terutama layar SaaS—mungkin terlihat berbeda.

Untuk membuat sumber data dan kumpulan data dengan menghubungkan ke sumber melalui SaaS

1. Di halaman QuickSight awal Amazon, pilih Datasets.

2. Pada halaman Datasets, pilih New Dataset.

3. Di FROMNEWDATASOURCESbagian halaman Buat Kumpulan Data, pilih ikon yang mewakili sumber SaaS yang ingin Anda gunakan. Misalnya, Anda dapat memilih Adobe Analytics atau GitHub.

   Untuk sumber yang menggunakanOAuth, konektor membawa Anda ke situs SaaS untuk mengotorisasi koneksi sebelum Anda dapat membuat sumber data.

4. Pilih nama untuk sumber data, dan masukkan itu. Jika ada lebih banyak petunjuk layar, masukkan informasi yang sesuai. Kemudian pilih Buat sumber data.

5. Jika Anda diminta untuk melakukannya, masukkan kredensil Anda di halaman login SaaS.

6. Saat diminta, otorisasi koneksi antara sumber data SaaS Anda dan Amazon. QuickSight

   Contoh berikut menunjukkan otorisasi Amazon QuickSight untuk mengakses GitHub akun untuk QuickSight dokumentasi Amazon.

   catatan

   QuickSight Dokumentasi Amazon sekarang tersedia di GitHub. Jika Anda ingin membuat perubahan pada panduan pengguna ini, Anda dapat menggunakannya GitHub untuk mengeditnya secara langsung.

   (Opsional) Jika akun SaaS Anda adalah bagian dari akun organisasi, Anda mungkin diminta untuk meminta akses organisasi sebagai bagian dari otorisasi Amazon. QuickSight Jika Anda ingin melakukan ini, ikuti petunjuk di layar SaaS Anda, lalu pilih untuk mengotorisasi Amazon. QuickSight

7. Setelah otorisasi selesai, pilih tabel atau objek untuk dihubungkan. Lalu pilih Pilih.

8. Pada layar Selesai pembuatan kumpulan data, pilih salah satu opsi ini:

   • Untuk menyimpan sumber data dan kumpulan data, pilih Edit/Pratinjau data. Kemudian pilih Simpan dari bilah menu atas.

   • Untuk membuat kumpulan data dan analisis menggunakan data apa adanya, pilih Visualisasikan. Opsi ini secara otomatis menyimpan sumber data dan kumpulan data.

     Anda juga dapat memilih Edit/Pratinjau data untuk menyiapkan data sebelum membuat analisis. Ini membuka layar persiapan data. Untuk informasi lebih lanjut tentang persiapan data, lihatMempersiapkan contoh dataset.

Batasan berikut berlaku:

• Sumber SaaS harus mendukung REST API operasi QuickSight agar Amazon dapat terhubung dengannya.

• Jika Anda terhubung ke Jira, URL harus alamat publik.

• Jika Anda tidak memiliki cukup SPICEkapasitas, pilih Edit/Pratinjau data. Di layar persiapan data, Anda dapat menghapus bidang dari kumpulan data untuk mengurangi ukurannya atau menerapkan filter yang mengurangi jumlah baris yang dikembalikan. Untuk informasi lebih lanjut tentang persiapan data, lihatMempersiapkan contoh dataset.