Amazon Quick admite la capacidad de análisis de varios conjuntos de datos
Hoy, Amazon Quick anuncia la compatibilidad con temas de varios conjuntos de datos, lo que permite a los usuarios modelar las relaciones entre varios conjuntos de datos en un solo tema y utilizar ese modelo para crear paneles y responder preguntas en lenguaje natural. Anteriormente, responder una pregunta en un elemento visual de Quick Sight que abarcaba conjuntos de datos requería unir previamente los datos en un solo conjunto, lo que agregaba la lógica JOIN manual en la preparación de los datos, consumía capacidad SPICE adicional y causaba que los usuarios tuvieran que reconstruir varios conjuntos de datos en función de diferentes casos de uso o cuando cambiaba el modelo. En el caso de los temas con varios conjuntos de datos, un tema se convierte en un modelo de datos relacional reutilizable: los usuarios agregan varios conjuntos de datos, definen las relaciones una vez y Quick realiza las uniones en la versión ejecutable.
La nueva capacidad se aplica tanto a la creación de paneles como a las preguntas y respuestas en lenguaje natural. Para la creación de paneles, el tema actúa como modelo de datos, por lo que una sola imagen puede dibujar campos de varios conjuntos de datos y Quick genera la unión subyacente automáticamente. Los usuarios crean el modelo semántico una vez y lo reutilizan en todos los elementos visuales del panel. Para el análisis en lenguaje natural, los usuarios pueden dirigir a un agente de chat directamente a un tema y hacer preguntas. El agente lee las relaciones definidas en el tema y realiza combinaciones en la versión ejecutable entre conjuntos de datos para responder, sin necesidad de unir previamente las tablas o preparar los datos primero. Debido a que ambas experiencias consultan el mismo tema, un modelo semántico gobernado sirve como la fuente única de información tanto para las personas como para los agentes. Los temas de varios conjuntos de datos reutilizan los permisos de conjuntos de datos existentes y admiten la seguridad a nivel de fila y columna (RLS/CLS), de modo que la gobernanza establecida se aplica a todos los elementos visuales y las respuestas de todos los conjuntos de datos.
Los temas sobre varios conjuntos de datos ya están disponibles de forma general en todas las regiones de AWS en las que Amazon Quick está disponible. Para empezar, consulte esta publicación de blog.