Amazon の QuickSight 仕組み

Amazon を使用すると QuickSight、データにアクセスし、レポートで使用するためにデータを準備できます。準備したデータは SPICE メモリに保存されるか、直接クエリとして保存されます。分析では、さまざまなデータソースを使用できます。分析を初めて作成する際の一般的なワークフローは次のようになります。

1. 新しい分析を作成します。

2. 新規または既存のデータセットを追加します。

3. フィールドを選択して最初のグラフを作成します。 は最適な視覚化 QuickSight を自動的に提案します。

4. 分析にグラフ、テーブル、またはインサイトを追加します。1 枚以上のシートで、サイズを変更して並べ替えます。拡張機能を使用して、変数、カスタムコントロール、色、ページ (シートと呼びます) などを追加します。

5. 分析をダッシュボードとして公開し、他のユーザーと共有します。

以下の図は、基本的なワークフローを示しています。

用語

データ準備とは、分析で使用するためにデータを変換するプロセスです。これには、以下のような変更が含まれます。

• 重要なデータに注目できるように、データをフィルターで除外する。

• フィールドの名前を変更して読みやすくする。

• より有用なデータにするために、データ型を変更する。

• 計算フィールドを追加して分析を強化する。

• SQL クエリを作成してデータを絞り込む。

SPICE (Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine) は、 が QuickSight 使用する堅牢なインメモリエンジンです。 SPICEは、高度な計算を迅速に実行し、データを提供するように設計されています。SPICE で使用可能なストレージおよび処理能力により、インポートされたデータに対して実行する分析クエリが高速になります。SPICE を使用すると、分析を変更したりビジュアルを更新したりするたびにデータを取得する必要がないため、時間を節約できます。

データ分析とは、データをグラフィカルに表現する視覚化を作成するための基本的なワークスペースです。各分析には、配置およびカスタマイズする視覚化のコレクションが含まれています。

ビジュアルとも呼ばれるデータ視覚化は、データをグラフィカルに表現したものです。視覚化には、図、チャート、グラフなど、さまざまな種類があります。すべてのビジュアルは AutoGraph モードで始まり、選択したフィールドに最適なタイプの視覚化が自動的に選択されます。独自のビジュアルを管理して選択することもできます。フィルターの適用、色の変更、パラメータコントロールの追加、カスタムクリックアクションなどにより、分析を強化できます。

ML Insights は、データの評価に基づいて説明文のアドオンを提案します。例えば、リストから予測や異常値 (外れ値) 検出などのいずれかを選択できます。または、独自のものを作成することもできます。インサイト計算、説明分のテキスト、色、画像、定義する条件を組み合わせることができます。

シートは、一連の視覚化とインサイトを表示するページです。これは 1 枚の新聞紙としてイメージできますが、内容はチャート、グラフ、テーブル、インサイトである点が異なります。シートを追加して、分析で個別にまたはまとめて操作できます。

ダッシュボードは、分析の発行済みバージョンです。 QuickSight 報告の目的で、Amazon の他のユーザーと共有できます。アクセス権を持つユーザーと、ダッシュボードで実行できる操作を指定します。

サンプルデータの使用

の QuickSight 仕組みを最初に確認するには、次のサンプルデータ QuickSight を使用して Amazon を調べることができます。

• B2b 売上データ

• ビジネス概要データ (収益)

• ML Insights データ

• 人事概要データ (人事管理)

• 販売パイプラインデータ

• ウェブおよびソーシャルメディア分析データ (マーケティング)

また、パブリックデータセット など QuickSight、Amazon で使用できるさまざまなAWSデータセットをオンラインで無料で利用できます。これらのデータセットは、さまざまな形式で提供されています。