Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon QuickSight
Amazon QuickSightのダッシュボードで銀行データを分析する
Amazon QuickSight はAWSが提供するクラウドネイティブの統合型BIサービスです。サーバーレスのため、運用管理の負担が少ないだけでなく、ビジネスユーザーがデータから多くのインサイトを得られる機能を提供しています。このたび銀行業界向けのサンプルダッシュボードをDemoCentral上に公開しましたので、本ブログにて使い方の解説をいたします。
組織内でデータ利活用を推進するためには、各種ツールの使い方に加え、どのような可視化を行えばよりよいインサイトにつながるかについての理解も重要です。本ブログでは、銀行業界に従事する方々がイメージしやすいようATMの配置戦略というテーマをサンプルシナリオとしてとりあげ、どのような観点でグラフや表(以下、ビジュアル)を構成していくとよいかについて解説していきます。ぜひ実際のダッシュボードをブラウザの別タブや別ウィンドウとして開いた状態で見比べながら当ブログを読み進めて頂ければと思います。
Amazon Athena を活用したスコープ 1 のカーボンフットプリント推定方法
現在、400 を超える組織が 2040 年までに温室効果ガス排出量実質ゼロを達成することを公約した The C […]
Amazon QuickSight Community:”日本語で質問”カテゴリーと”Japanese”タグの紹介
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Amazon QuickSight による更新失敗したデータセットの再取り込み自動化
Amazon QuickSight は、共同作業の場所を問わず、わかりやすいインサイトを提供することができるク […]
AWS の 1 週間のまとめ – Amazon API Gateway、AWS Step Functions、Amazon ECS、Amazon EKS、Amazon LightSail、Amazon VPC など – 2024 年 1 月 29 日
1月22日週も当社のサービスチームはお客様のためにイノベーションを続けており、Amazon Web Servi […]
製造現場でデータドリブンとクラフトマンシップは交わるのか?
ものづくり白書2023では、日本の製造業について「我が国の生産現場は、高度なオペレーション・熟練技能者の存在によって、現場の最適化・高い生産性に強みを持つ」と分析しており、熟練技能者がクラフトマンシップを発揮して高い現場力を維持していることが強みという認識が示されています。一方で、「海外の先進企業は、データ連携や生産技術のデジタル化・ 標準化に強みを持ち、企業の枠を越えた最適化を実現」という表現で日本と海外先進企業の違いを分析しています。日本の製造業が今後さらに競争力を高めていくためには、高い現場力による部分最適と、データ連携によるデータドリブンなオペレーションと全体最適とを両立させることが鍵となりそうです。本ブログでは、部分最適と全体最適という一見すると相反したものを目指すデータドリブンとクラフトマンシップが交わるのか?について考察していきます。
AWS サーバーレスサービスを使用してクリックストリームデータをキャプチャする
クリックストリームデータとは、ユーザーと Web サイトまたはモバイルアプリケーションとの間で発生するデジタルインタラクションを収集したものです。リアルタイムにユーザーデータを収集し有用なインサイトを作成することは困難な場合があります。アマゾン ウェブ サービス(AWS)のサーバーレスサービスは、クリックストリームデータをシームレスにキャプチャ、処理、視覚化し、分析基盤に取り込むためのスケーラブルなアーキテクチャを提供するために役立ちます。本ブログでは、AWS のサービスによって、サーバーのプロビジョニングや管理を必要とせずにクリックストリームデータを簡単に収集して処理する方法について詳しく見ていきます。
クリックストリームデータによるビジネス成果の促進
今日のビジネス環境は変化が速いため、タイムリーなビジネス意思決定では、新しいデータに何時間も何日もアクセスするのではなく、リアルタイムでアクセスする必要があります。競争力を維持し、現在の市場の状況に合わせて十分な情報に基づいた意思決定を行うためには、組織はリアルタイムの情報を自由に利用できなければなりません。市場が急速に変動し、顧客の好みが変化すると、古くなったデータによって機会を逃したり、インサイトが古くなったりして、顧客体験が最適ではなくなる可能性があります。企業は、自社のデータ(ファーストパーティデータ)の所有権を取り戻し、顧客や見込み客の情報の力を活用して競争力を高め、より顧客体験をもたらすべく取り組む必要があることを認識しています。ファーストパーティデータの例としては、企業が顧客の行動や好みについての理解を深めるための大きな可能性を秘めたクリックストリームデータがあります。
AWS Amplify と WebXR で作るユーザーインサイトを確認できる VR アプリケーション
本記事は How to: Create a VR application with user insights […]
AWS DMS、Amazon Kinesis、AWS Glue ストリーミング ETL ジョブを用いて Apache Hudi ベースのニアリアルタイムトランザクションデータレイクを構築し、Amazon QuickSight で可視化
最近、AWS Glueバージョン4.0でストリーミングの抽出、変換、およびロード(ETL)ジョブのサポートが発表されました。これは、AWSにおけるデータ統合ワークロードを加速する新しい AWS Glue のバージョンです。AWS Glue のストリーミングETLジョブは、ストリーミングソースから連続的にデータを取り込み、データを逐次的にクリーンアップおよび変換し、数秒で分析可能なデータにします。AWSはさまざまなサービスを提供しており、AWS Database Migration Service(AWS DMS)などのデータベースレプリケーションサービスを使用して、ソースシステムからデータを Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)に複製することができます。これは通常、データレイクのストレージレイヤーとして使用されます。この投稿では、Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)や他のリレーショナルデータベースからの CDC(Change Data Capture)変更を S3 データレイクに適用する方法を示し、データの非正規化、変換、およびリッチ化をほぼリアルタイムで柔軟に行う構築手順を説明しています。