亚马逊云科技发布五项Amazon QuickSight全新功能简化BI运营

发布时间:2022-12-13  
  • Amazon QuickSight Q 新功能让客户能够预测并追问预测依据

  • 自动数据准备新功能让客户可以更快地使用 Amazon QuickSight Q探索数据价值

  • 分页报表新功能让客户可以使用熟悉的 Amazon QuickSight 界面轻松创建和分享对业务至关重要的运营报表

  •  Amazon QuickSight内存引擎现在支持10亿行数据,可以更方便、更快速地对大型数据集进行分析和可视化

  • 客户现在可以通过编程方式创建、管理和编辑Amazon QuickSight控制面板和报表,加速既有系统的迁移

亚马逊云科技在2022 re:Invent全球大会上发布五项Amazon Quicksight全新功能,帮助客户简化BI(商业智能)运营。Amazon Quicksight是云上备受欢迎的无服务器BI服务。此次发布扩展了自然语言查询功能Amazon QuickSight Q,它可以支持预测并追问预测依据,并能够自动准备数据,从而帮助客户更方便、更快速地开始使用自然语言提问。此外,客户现在可以创建和分享分页报表和交互式看板,直接在Amazon QuickSight中对十亿行数据集进行快速分析和可视化,并且能够以编程方式创建和管理BI资产,加速从既有系统的迁移。此次发布的新功能与Amazon QuickSight的可扩展性和按需付费定价相结合,让客户可以赋能终端用户对数据进行理解和可视化,获得洞察和预测而无需掌握专业技术。要开始使用Amazon QuickSight,请访问 aws.amazon.com/quicksight。

 “当前的组织由众多具有不同技术水平的利益相关者组成,他们都需要获得关键业务洞察,以做出更好的决策并分享其认知。”亚马逊云科技分析副总裁G2 Krishnamoorthy表示,“为此,超过10万家客户使用Amazon QuickSight来满足其BI需求。此次发布使Amazon QuickSight更加直观、灵活,更易于访问,同时通过为云端构建的全面、快速的服务简化了BI操作。无论终端用户想使用自然语言查询来预测销售,分发关键运营报表,在高流量网站中嵌入分析,还是可视地分析海量数据集,我们都会不断地代表客户进行创新,提供先进的BI功能,大规模地支持数据驱动的决策。”

当前,各企业都收集了前所未有的海量数据,希望使用这些数据做出明智决策,发现业务趋势,提高效率。为了帮助员工将数据转化为行动,企业必须通过自然语言查询、分页报表、交互式看板和嵌入式分析等多种格式,让广泛的受众能够访问这些数据。Amazon QuickSight是专为云而构建的流行的无服务器BI服务,帮助3M、Best Western、Bristol-Myers Squibb、Capital One、Comcast、Experian、Guardian Life、麦当劳、美国国家橄榄球联盟、NTT DOCOMO、西门子和美国联合航空公司等客户实现了上述目标。Amazon QuickSight仅在过去一年就增加了80多项功能,让客户能够更轻松地在需要的时间和地点为整个组织提供有价值的业务洞察。此次发布进一步增加新功能,以帮助客户迁移上云,在云中整合BI项目。

  • 使用Amazon QuickSight Q预测并追问预测依据的功能:Amazon QuickSight Q使用机器学习让任何用户都能以自然语言提出有关业务数据的问题,并在几秒钟内获得可视化的准确答案。Amazon QuickSight Q让任何没有技术专业知识的人都可以探索历史趋势和数据指标,让用户能够从支撑其看板和报表的数据中获得新的洞察。例如,销售用户可能会问,“去年在哪里销售的商品最多?”,或者财务用户可能会问,“与目标相比,实际收入是多少?”,许多用户想要进行更深入的挖掘,以了解不同指标的根本原因,或者对潜在增长建模。借助Amazon QuickSight Q的新功能,如果历史模型成立,业务人员现在就可以针对项目指标进行预测提问,并且可以追问理由,以查看特定结果受哪些历史数据影响。例如,销售经理可能会询问“预测办公椅在加州的销售情况”,Amazon QuickSight Q会根据先前指标的模式提供销售预测,自动考虑季节性和异常数据。销售经理可能会追问“为什么上个月销售额增加了?”,在几秒钟内,Amazon QuickSight Q会总结这一增长的主要驱动因素。这样,业务人员可以更好地理解潜在因素,并且可以做出更多数据驱动的、决定未来结果的决策。这一新功能现已向所有Amazon QuickSight Q客户提供,不需要额外付费。

  • Amazon QuickSight Q自动数据准备功能:Amazon QuickSight Q的这项新功能可以自动推断语义信息并将其添加到数据集,从而将BI团队为自然语言查询准备数据所花费的时间从几天缩短到几分钟。当前,为自然语言查询准备数据时,BI团队必须手动将针对BI看板或SQL查询优化的简化表达和缩写翻译成常用的业务术语(例如cust ID翻译成“客户编号”)。Amazon QuickSight Q的自动数据准备功能使用预先训练的机器学习模型,从客户现有的看板和报表等数据资产中进行学习,在几分钟内为每个新数据集预配置业务术语,从而减少开始查询数据所需的时间。例如,流媒体服务可以使用Amazon QuickSight Q自动数据准备功能,通过已经存在的看板为数据集预配置业务术语。之前的看板可能包含了按客户类别、客户编号和地理位置划分的付费用户信息。如果营销经理准备规划一个发布活动,他们可以问,“我们在洛杉矶有多少付费用户?”,Amazon QuickSight Q将返回精确的结果。Amazon QuickSight Q自动数据准备功能现已向所有Amazon QuickSight Q客户提供,不需要额外付费。

  • 为云构建的分页报表功能:分页报表提供格式化的、可打印的数据摘要。企业可以使用这些数据广泛分享关键运营信息,例如每日交易摘要,以及给业务人员(如高管、经理和一线员工)的周报。虽然许多组织采用了现代化的BI产品,但这些工具缺乏创建和分享分页报表的能力。因此,客户通常需要维护多个系统,一个用于满足现代BI需求,另一个旧系统用于做分页报表。这些本地系统可能需要耗资数百万美元的基础设施维护、刚性的许可费用以及专门的维护资源,其中包括在两个系统间复制数据集。借助Amazon QuickSight分页报表,客户现在可以使用熟悉的Amazon QuickSight界面,在云中创建、使用和管理分页报表,从而消除本地系统孤岛带来的成本和复杂性。BI团队可以使用Amazon QuickSight的点击式看板和报表创作界面,在几分钟内创建和发布报表,无需学习新工具或管理基础设施。业务人员可以直接在Amazon QuickSight中查看报表和交互式看板。Amazon QuickSight分页报表功能现已作为附加组件提供给所有Amazon QuickSight企业版客户。

  • 简单快速地分析大型数据集的分析功能:Amazon QuickSight的超快并行内存计算引擎(SPICE)可大规模提供闪电般的性能,每周处理上亿次查询,每小时平均处理数十万亿条记录。当前,SPICE使组织中的数千名用户能够同时执行快速、交互式分析,无需搭建或管理基础设施。虽然SPICE支持多达5亿行的数据集,但是客户此前如果想要使用Amazon QuickSight丰富的可视化功能探索更大的数据集,就不得不依赖数据工程师在Amazon QuickSight和其它数据存储(如 Amazon RDS、Amazon Redshift或其他数据仓库)之间手动编排数据,很难对非常大的数据集进行快速的存取和分析。现在SPICE可以支持十亿行的数据集,客户可以更轻松地连接到数据存储并将数据提取到SPICE。终端用户现在也拥有了更大的自主权,可以直接在Amazon QuickSight中对大型数据集进行可视化分析,无需协调工程团队在服务之间手动编排数据。这一新功能现已向所有Amazon QuickSight企业版客户提供。

  • 以编程方式快速迁移上云的功能:Amazon QuickSight扩展的应用程序编程接口(API)功能现在允许客户以编程方式创建、管理和编辑BI资产(如看板、分析和报表),帮助加速和简化从本地既有系统的迁移。当前的BI工具缺乏对看板和报表的完全编程访问,迁移到云上BI产品变得非常复杂。要迁移上云,客户可能需要从头开始创建数以万计的看板和报表,可能需要数年时间。这一障碍阻止了许多企业从既有系统迁移上云。通过API访问看板和报表的底层数据模型,让客户和合作伙伴可以像对待软件源代码一样对待这些资产,实现完全的编程部署、同行代码审查和所有更改可审计。编程访问看板的功能现已向所有Amazon QuickSight企业版客户提供,无需额外付费。

纳斯达克是一家服务于资本市场和其他行业的全球科技公司。“Amazon QuickSight Q改变了游戏规则,使高管、销售和数据工程团队能够即时从数据中获得答案。在许多情况下,我们的团队希望在仅仅提供历史趋势或当前数据快照之外的维度了解事情发生的根本原因并预测趋势。”纳斯达克北美市场产品经理Michael Weiss表示,“Amazon QuickSight Q追问预测依据的新功能将帮助我们的用户了解对关键指标变化贡献最大的主要维度和数值,而预测功能将帮助我们的用户探索前瞻性洞察,例如不同细分市场和客户的未来收入和市场份额增长。Amazon QuickSight Q的这些新功能将帮助我们加速建立商业智能,通过完全自动地进行复杂的数据分析,帮助最终用户实现自助式服务,无需分析师构建模型和分析。”

西门子是电气化、自动化和数字化领域的全球领导者。“在西门子,我们通过SaaS解决方案为全球的一些大型制造企业提供支持。运营报表一直是确保我们所有客户详细了解审视其组织运营状况的关键。尽管多年来我们尝试了不同的解决方案,但我们始终面临着可靠性、稳定性和易用性方面的挑战。”西门子产品经理 Massimilliano Ponticelli表示,“我们很高兴Amazon QuickSight现在内建了分页报表功能,让我们可以使用单一界面生成交互式看板和运营报表。这将有助于我们进一步简化运营,并且确保客户能够全面审视其业务的各个方面。”

Capital One是一家领先的金融机构,专门从事信用卡、汽车贷款、银行业务和储蓄账户业务。“我们所有业务线的众多团队都依赖Amazon QuickSight来确保用户及时获得洞察,以做出数据驱动的决策,既有直接使用Amazon QuickSight的情况,也有将Amazon QuickSight嵌入到业务应用程序的情况。”Capital One数据消费平台企业总监Latha Govada表示,“我们乐于见到Amazon QuickSight分页报表功能,它为我们的用户提供了使用所需数据的更优选择,而无需使用分离的产品。以编程方式创建和管理看板的能力还将使我们能够进一步实现BI运营自动化。我们喜欢Amazon QuickSight的创新步伐,每次更新都让我们的团队变得更加敏捷。”

日产汽车(NISSAN是一家国际汽车公司,销售日产、英菲尼迪、达特桑品牌的汽车。“随着我们扩大看板和报表的使用范围,在整个公司针对联网汽车分享数据驱动的洞察,依靠人工部署BI资产变得越来越难,耗时且容易出错。”日产汽车研发、数据科学和全球 IT 副总经理Daisuke Hyodo表示,“作为一个敏捷的数据和分析团队,我们很高兴能够使用Amazon QuickSight扩展的API功能,以编程方式管理我们DevOps管道中的分析和看板资产。这将使我们能够更快地推动变革,迅速地与我们的最终用户分享有价值的洞察。”

关于亚马逊云科技

超过15年以来,亚马逊云科技 (Amazon Web Services)一直以技术创新、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云科技一直不断扩展其服务组合以支持几乎云上任意工作负载,目前提供超过200项全功能的服务,涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体,以及应用开发、部署与管理等方面;基础设施遍及30个地理区域的96个可用区,并已公布计划在澳大利亚、加拿大、以色列、新西兰和泰国新建5个区域、15个可用区。全球数百万客户,包括发展迅速的初创公司、大型企业和领先的政府机构,都信赖亚马逊云科技,通过亚马逊云科技的服务支撑其基础设施,提高敏捷性,降低成本。要了解更多关于亚马逊云科技的信息,请访问: www.amazonaws.cn。

稿源:美通社

文章来源于:电子创新网    原文链接
本站所有转载文章系出于传递更多信息之目的,且明确注明来源,不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。

我们与500+贴片厂合作,完美满足客户的定制需求。为品牌提供定制化的推广方案、专属产品特色页,多渠道推广,SEM/SEO精准营销以及与公众号的联合推广...详细>>

利用葫芦芯平台的卓越技术服务和新产品推广能力,原厂代理能轻松打入消费物联网(IOT)、信息与通信(ICT)、汽车及新能源汽车、工业自动化及工业物联网、装备及功率电子...详细>>

充分利用其强大的电子元器件采购流量,创新性地为这些物料提供了一个全新的窗口。我们的高效数字营销技术,不仅可以助你轻松识别与连接到需求方,更能够极大地提高“闲置物料”的处理能力,通过葫芦芯平台...详细>>

我们的目标很明确:构建一个全方位的半导体产业生态系统。成为一家全球领先的半导体互联网生态公司。目前,我们已成功打造了智能汽车、智能家居、大健康医疗、机器人和材料等五大生态领域。更为重要的是...详细>>

我们深知加工与定制类服务商的价值和重要性,因此,我们倾力为您提供最顶尖的营销资源。在我们的平台上,您可以直接接触到100万的研发工程师和采购工程师,以及10万的活跃客户群体...详细>>

凭借我们强大的专业流量和尖端的互联网数字营销技术,我们承诺为原厂提供免费的产品资料推广服务。无论是最新的资讯、技术动态还是创新产品,都可以通过我们的平台迅速传达给目标客户...详细>>

我们不止于将线索转化为潜在客户。葫芦芯平台致力于形成业务闭环,从引流、宣传到最终销售,全程跟进,确保每一个potential lead都得到妥善处理,从而大幅提高转化率。不仅如此...详细>>