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Amazon QuickSight: 2019 年の振り返り
2019 年は、Amazon QuickSight にとって刺激的な年でした数千社におよぶお客様をオンボーディングし、グローバルに 10 箇所の AWS リージョンに拡張し、60 以上の機能 (各週間に 1 つ以上の機能) をリリースしました お客様や Amazon QuickSight で実施する全てのことに活気づけられています。面談、電話会議、メール、ディスカッションフォーラム、そして AWS サミットを通して、皆様と時間を共にできたことを感謝いたします。今年の締めくくりとして、ハイライトの概要を簡単に紹介いたします。
re:Invent 2019
Amazon QuickSight チームは、 re:Invent で Best Western、Capital One、Club OS などのお客様といっしょに行った、分析ニーズの実装や Amazon QuickSight の使用に関する体験について語りました。また、新しくリリースされた API を使った 2 つの実践的なワークショップを実施しました。
ANT324:Amazon QuickSight を使用して、企業規模でビジネス分析を展開する
このセッションでは、企業がすべてのユーザー向けに Amazon QuickSight Enterprise Edition を展開し、 Active Directory 、Federated SSO (SAML/OpenID Connect) 認証、AWSのデータへのプライベート 接続性、E メールレポート、埋め込みダッシュボードなどの機能の利用方法について説明しました。
Best Western は、数万人のユーザーを対象としたビジネスレポートを対象に Amazon QuickSight を展開し、Amazon Redshift と AWS Glue と組み合わせて利用しました。以前のレガシレポートシステムでは、サーバーソフトウェアバージョンのアップグレードに 18 か月の期間と 7,000 人以上のスタッフを要しましたが、現在では Amazon QuickSight の最新のレポートインフラストラクチャと継続的な機能更新のおかげで、データのレポートにサーバーの管理が不要になりました。
Capital One では、25,000 人を超えるユーザーの BI コミュニティが Amazon QuickSight を内部に利用できるようにしました。Capital One チームが認める QuickSight の主な利点には、サーバーのセットアップやキャパシティプランニングなしで新しい BI ユースケースを展開する機能、統合した学習 (ML) 機能、そして従来のソフトウェア更新サイクルが含まれます。これはすべて、AWSのデータへの PrivateLink 接続 ( Snowflake 、 Presto 、Amazon Redshift、および Amazon RDS ) と reader あたり月額料金が最大で 5 USDセッション単位料金で行われます。
ANT217:Amazon QuickSight を使用してアプリケーションに分析を組み込む
このセッションでは、新しい API、テーマ機能、ダッシュボード埋め込みなど、Amazon QuickSight ダッシュボードをソフトウェア開発ライフサイクルに統合できる最新機能について説明します。フルセッションの録画は YouTube でご覧になれます。
独立系ソフトウェアベンダー (ISV) として、Club OS は Amazon QuickSight の埋め込み機能を使用して、フィットネスおよびウェルネスビジネス向けのクラウドベースのカスタマーリレーションシップ管理に分析を追加します。Amazon QuickSight のサーバーレスアーキテクチャにより、Club OS は運用やインフラストラクチャ管理に煩わされることなく、実際の顧客のニーズを満たすことに集中できます。このアーキテクチャはまた、エンドユーザーに高速で安定したパフォーマンスを提供します。分析ダッシュボードは、3,500 箇所の健康やフィットネスの施設で 40,000 人以上のユーザーに利用されています。詳細については、YouTube で Product Club OS の副社長ある Nicholas Hahn 氏による トークセクションをご覧ください。
数万人の社内ユーザーを持つ企業として、Capital One は Amazon QuickSight の埋め込み機能を使用して、内部アプリケーションとポータルに分析を追加します。サーバーをセットアップする必要がないため、チームは少数のユーザーまたは数千人にこれを提供するかどうかにかかわらず、1週間でポータルに埋め込みダッシュボードをセットアップできます。このようなポータルに対する従来の BI アプローチでは、サーバーのセットアップとメンテナンス、および高価なライセンス契約が必要になります。詳細については、YouTube で Capital One のアナリティクス担当シニアマネージャーである Latha Govada 氏による講演のセクションをご覧ください。
ANT302 – Amazon QuickSight ダッシュボードを使用したアプリケーションの強化
このハンズオンワークショップセッションでは、Amazon QuickSight Enterprise Edition アカウントの設定、データへの接続、ダッシュボードの作成、API を使用したユーザーの追加、開発バージョンとステージングバージョン間でのアセットの移動、および Web ポータルへのダッシュボードの埋め込みを説明しました。詳細については、「Quicksight API を使用したダッシュボードの埋め込みと運用」をご覧ください。ご自身で試してみてください
埋め込み、テーマ、および API
re:Invent 2018 で、フェデレーション AWS ID のダッシュボード埋め込みの立ち上げをフォローアップしました。 (NFL が Next Gen Stats の何百ものステーキホルダーのために埋め込めこんだ Amazon QuickSight ダッシュボードを使用する方法の詳細については、YouTube のセッションビデオをご覧ください) 2019年に、次の機能をローンチしました。
- Amazon QuickSight がサポートするすべての ID タイプ向けの埋め込みダッシュボード。最初にサポートされていたフェデレーティッドユーザーを超えて拡張します。
- (データソース、データセット、SPICE 取り込み、および Amazon S3 および Amazon Athena データに対するきめ細かいアクセス制御) のデータ用のAPI とダッシュボード (バージョン管理サポート付きのダッシュボードとテンプレート)詳細については、YouTube で「Actions」 や 「Amazon QuickSight APIs」をご覧ください。
- ダッシュボードをカスタマイズして、それらが埋め込まれているアプリケーション、または企業のカラーとブランドスキームに一致するテーマ機能。詳細については、YouTube で 「Using Themes in Amazon QuickSight」や「Themes」をご覧ください。
機能学習の統合
AWS および QuickSight でデータを最大限に活用できるように、Amazon QuickSight に以下のネイティブ ML 統合を追加しました。
- ML Insights の一連の機能には、数十億のデータポイントに対する異常検出、値に影響を与える要因の特定、ワンクリック ML による予測、カスタマイズ可能な自動作成した自然言語のサマリーが含まれます。Amazon QuickSight がメトリックの異常を検出したときに通知するアラートを設定する機能を追加しました。詳細については、YouTube で 「Amazon QuickSight – ML Insights Webinar」をご覧ください。
- Amazon SageMaker で作成およびトレーニングされた ML モデルを使用して、Amazon QuickSight のデータを強化する機能。現在、バージニア州北部、オハイオ、アイルランドのリージョンのみで利用可能です。詳細については、「Amazon QuickSight への Amazon SageMaker モデルを使った ML 予測の追加」をご参照ください。
視覚化と対話性
新しいチャートタイプ、条件付き書式設定、QuickSight アクション、ダッシュボードのシートなどのサポートを追加しました。
- ゲージ、ドーナツ、および Word Cloud チャート、およびインサイトエディタを介してリッチテキストを追加する機能。詳細については、「Amazon QuickSight でビジュアルタイプを使用する」をご参照ください。
- テーブル、ピボットテーブル、および KPI チャートでの条件付き書式のサポートで、フォントの色、背景色、またはアイコンを指定できます。詳細については、YouTube で「Conditional Formatting」をご覧ください。
- QuickSight アクションは、ダッシュボードでの単一のポイントアンドクリックの操作を通じて高度なフィルタリング機能を提供します。詳細については、YouTubeで「QuickSight Actions」をご覧ください。
- ダッシュボード内のシートを使って、サブジェクト領域またはトピック全体の情報をより適切に整理できます。詳細については、YouTube で「QuickSight Multiple Sheets」をご覧ください。
計算と集計
次の新しい集計オプション、新しい関数などが追加されました。
- 移動集計を計算するウィンドウ関数、カスタム集計レベルで累積集計を計算する関数を実行するなど高度な分析が可能な高度なテーブル計算。関数を実行して、すべてのカスタムパーティションレベルで累積集計を計算し、高度な分析を可能にします。
- フィルターに関係なく計算を可能にした Level Aware Aggregations 。集計はデータに適用されます。詳細については、「Amazon QuickSight で Level Aware Aggregations を使用して、高度なインサイトを作成します」をご参照ください。
- パーセンタイル、分散、標準偏差を含む新しい集計。
- exp、log、ln、absを含む新しい数学関数
データ接続とセキュリティ
SPICE の制限を引き上げ、QuickSight のデータソースをより細かく制御し、データソースの共有を有効にしました。
- SPICE データセットは、Enterprise Edition では最大 1 億行、Standard Edition では 2500 万行のデータに対応しています。詳細については、「データソースの制限」をご参照ください。
- S3 および Athena において、Fine-grained access control は、 IAM を使用してこれらのデータソースへのアクセスを Amazon QuickSight の特定のユーザーまたはグループに限定することを可能にします。
- クロスデータソース結合により、ビジネスアナリストは、データエンジニアリングチームに頼らず且つ複雑な ETL プロセスを設定することなく、サポートされているデータソース全体で結合を実行できます。
- 共有データソースは、データソースの認証情報管理を集中化します。これにより、データ接続の共有所有権も可能になり、カスタム SQL データセットを定義する SQL スクリプトを介した連携が可能になります。
- Amazon Redshift、Snowflake、RDSなどに類似するデータのパブリックルーティングなしで AWS の Presto データソースへの接続。
- Amazon QuickSight データソースは Amazon Athena に接続し、特定のワークグループに対してタグ付けできます。これにより、ワークグループごとに Athena クエリのコストを割り当てることができます。
モバイル
iOS および Android 用の新しい QuickSight モバイルアプリをリリースしました。これにより、ダッシュボードにアクセスし、ドリルダウンとフィルターでデータを調査できます。詳細については、YouTube の「 New QuickSignt Mobile App 」をご覧ください。
地理的可用性
Amazon QuickSight に次の新しいリージョンと言語サポートを追加しました。
- Amazon QuickSightが 10 箇所の AWS リージョンで利用可能になりました:米国東部 (バージニア北部とオハイオ) 、米国西部 (オレゴン)、EU (フランクフルト、アイルランド、およびロンドン)、およびアジアパシフィック (ソウル、シンガポール、シドニー、および東京)。
- Amazon QuickSight インターフェイスが 10 言語で利用可能になりました: 英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、ポルトガル語、イタリア語、日本語、韓国語、中国語 (簡体字)、繁体字中国語。
すべての更新を使用して、以下のようなダッシュボードを構築し、それらをアプリケーションやポータルに統合できます。
将来への対応
2019 年の発売の全リストを見るには、Amazon QuickSight の最新情報を参照するか、Amazon QuickSight YouTube チャンネルを購読して最新のトレーニングと機能のウォークスルーをご覧ください。2020 年のロードマップは充実しており、運用やサーバーについて心配することなく、すべてのデータから得た洞察をすべてのユーザーと共有できるようにすることに引き続き注力しています。ご支援ありがとうございます。
新年 (そして今後 10 年間) 最高に素晴らしい年をお迎えください。
著者について
Jose Kunnackal は Amazon QuickSight のプリンシパルプロダクトマネージャーです。
Sahitya Pandiri は、アマゾン ウェブ サービスでテクニカルプログラムマネージャーの職務に就いています。Sahitya は現在までの 6 年間、製造/プログラム管理に携わり、小売、ヘルスケア、アナリティクス分野などで、複数の製品を構築してきました。