Amazon Quick supporta funzionalità analitiche basate su più set di dati
Amazon Quick annuncia oggi il supporto per gli argomenti con più set di dati, che consente agli utenti di modellare le relazioni tra più set di dati all'interno di unico argomento e di utilizzare tale modello per creare dashboard e rispondere a domande in linguaggio naturale. In precedenza, per rispondere a una domanda in un elemento visivo di Quick Sight che coinvolgeva più set di dati era necessario unire preventivamente i dati in un unico set di dati, aggiungendo manualmente la logica JOIN durante la preparazione dei dati e consumando capacità SPICE aggiuntiva; inoltre, gli utenti dovevano ricostruire più set di dati in base ai diversi casi d'uso o ogni volta che il modello cambiava. Con gli argomenti con più set di dati, un argomento diventa un modello di dati relazionale riutilizzabile: gli utenti aggiungono più set di dati, definiscono le relazioni una sola volta e Quick esegue i join in fase di runtime.
La nuova funzionalità si applica sia alla creazione di dashboard sia alle domande e risposte in linguaggio naturale. Per la creazione di dashboard, l'argomento funge da modello di dati: un singolo elemento visivo può quindi attingere a campi provenienti da più set di dati, mentre Quick genera automaticamente il join sottostante. Gli utenti definiscono il modello semantico una sola volta e lo riutilizzano per ogni elemento visivo della dashboard. Per l'analisi in linguaggio naturale, gli utenti possono indirizzare un agente di chat direttamente verso un argomento e porre domande: l'agente legge le relazioni definite nell'argomento ed esegue i join tra i set di dati in fase di runtime per fornire una risposta, senza alcuna necessità di unire preventivamente le tabelle o preparare i dati in anticipo. Poiché entrambe le esperienze interrogano lo stesso argomento, un unico modello semantico governato funge da unica fonte di verità sia per le persone che per gli agenti. Gli argomenti con più set di dati riutilizzano le autorizzazioni già impostate sui set di dati e supportano la sicurezza a livello di riga e di colonna (RLS/CLS), garantendo che la governance stabilita si estenda a ogni elemento visivo e a ogni risposta che coinvolgono più set di dati.
Gli argomenti con più set di dati sono ora disponibili a livello generale in tutte le regioni AWS in cui è disponibile Amazon Quick. Per iniziare, consulta questo post del blog.