亚马逊云科技发布五项Amazon QuickSight全新功能简化BI运营

2022年12月13日，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。 

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AmazonQuickSight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AmazonQuickSight企业版客户提供。

● 以编程方式快速迁移上云的功能：AmazonQuickSight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。

1