아마존 QuickSight 작동 방식

QuickSightAmazon을 사용하면 데이터에 액세스하여 보고에 사용할 수 있도록 준비할 수 있습니다. 준비된 데이터를 SPICE 메모리에 저장하거나 직접 쿼리로 저장합니다. 다양한 데이터 소스를 사용하여 분석할 수 있습니다. 분석을 생성할 때 일반적인 워크플로는 다음과 같습니다.

1. 새 분석을 생성합니다.

2. 새 데이터 세트 또는 기존 데이터 세트를 추가합니다.

3. 필드를 선택하여 첫 번째 차트를 생성합니다. QuickSight 최적의 시각화를 자동으로 제안합니다.

4. 분석에 차트, 표 또는 인사이트를 더 추가합니다. 하나 이상의 시트에서 크기를 조정하고 재배열할 수 있습니다. 확장 기능을 사용하여 변수, 사용자 지정 컨트롤, 색상, 추가 페이지 (시트라고 함) 등을 추가할 수 있습니다.

5. 분석을 대시보드로 게시하여 다른 사람들과 공유할 수 있습니다.

다음 그림은 기본 워크플로를 보여줍니다.

용어

데이터 준비란 분석에서 사용하기 위해 데이터를 변환하는 프로세스입니다. 여기에는 다음과 같은 변경이 포함됩니다.

• 중요한 항목에 집중할 수 있도록 데이터를 필터링합니다.

• 읽기 쉽도록 필드 이름을 변경합니다.

• 더 유용하도록 데이터 형식을 변경합니다.

• 분석을 향상시키기 위해 계산된 필드를 추가합니다.

• 데이터를 구체화하기 위해 SQL 쿼리를 생성합니다.

SPICE (Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine)를 QuickSight 사용하는 강력한 인메모리 엔진입니다. SPICE고급 계산을 신속하게 수행하고 데이터를 제공하도록 설계되었습니다. SPICE에서 사용할 수 있는 스토리지 및 처리 용량은 가져온 데이터에 대해 실행하는 분석 쿼리의 속도를 높여 줍니다. SPICE을(를) 사용하면 분석을 변경하거나 시각적 객체를 업데이트할 때마다 데이터를 검색할 필요가 없으므로 시간이 절약됩니다.

데이터 분석이란 데이터를 그래픽으로 표현한 데이터 시각화를 만들기 위한 기본 작업 영역입니다. 각 분석에는 정렬하고 사용자 지정하는 시각화 모음이 포함되어 있습니다.

시각화라고도 하는 데이터 시각화는 데이터를 그래픽으로 표현한 것입니다. 다이어그램, 차트, 그래프, 표 등 다양한 유형의 시각화가 있습니다. 모든 비주얼리제이션은 선택한 필드에 가장 적합한 시각화 유형을 자동으로 선택하는 AutoGraph 모드에서 시작됩니다. 시각적 객체를 직접 제어하고 선택할 수도 있습니다. 필터 적용, 색상 변경, 파라미터 제어 추가, 사용자 지정 클릭 동작 등을 통해 분석을 개선할 수 있습니다.

기계 학습(ML) 인사이트는 데이터 평가를 기반으로 내러티브 애드온을 제안합니다. 목록에서 하나를 선택할 수 있습니다(예: 예상 또는 예외 항목 (특이값) 탐지). 또는 사용자가 직접 생성할 수 있습니다. 인사이트 계산, 설명 텍스트, 색상, 이미지, 정의한 조건을 결합할 수 있습니다.

시트는 시각화와 인사이트 세트를 표시하는 페이지입니다. 차트, 그래프, 표, 인사이트로 가득 차 있다는 점을 제외하면 신문에 실린 시트와 같다고 생각할 수 있습니다. 더 많은 시트를 추가한 후 분석에서 개별적으로 또는 함께 작동하도록 지정할 수 있습니다.

대시보드는 분석의 게시된 버전입니다. 보고 QuickSight 목적으로 Amazon의 다른 사용자와 공유할 수 있습니다. 액세스 권한이 있는 사람과 대시보드로 수행할 수 있는 작업을 지정합니다.

샘플 데이터 사용

QuickSight 작동 방식을 먼저 살펴보려면 다음 샘플 데이터를 QuickSight 사용하여 Amazon을 탐색할 수 있습니다.

• B2B 판매 데이터

• 비즈니스 개요 데이터(매출)

• ML 인사이트 데이터

• 인력 개요 데이터(인사(HR))

• 판매 파이프라인 데이터

• 웹 및 소셜 미디어 분석 데이터(마케팅)

또한 QuickSight Amazon에서 사용할 수 있는 다양한 데이터 세트 (예: AWS공개 데이터 세트) 를 온라인에서 무료로 사용할 수 있습니다. 이러한 데이터 세트는 다양한 형식으로 제공됩니다.