Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon QuickSight

Amazon SageMakerとAmazon QuickSightを使用した有害事象のリアルタイム検出システムの構築

この記事は “Build a system for catching adverse events in real-time using Amazon SageMaker and Amazon QuickSight” を翻訳したものです。 ソーシャルメディアプラットフォームは、消費者が服用している医薬品を含むさまざまな製品について話すためのコミュニケーションチャネルを提供します。製薬会社にとって、製品の作用を監視して効果的に追跡することで、製品に関する顧客からのフィードバックが得られます。これは、患者の安全の維持と向上に不可欠です。しかし、医薬品投与による予期せぬ医療事象が発生した場合は、有害事象(AE)に分類されます。これには、投薬過誤、薬物有害反応、アレルギー反応、過剰摂取が含まれます。AEは、病院、介護施設、外来患者の環境など、どこでも発生する可能性があります。

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Amazon QuickSight

Amazon QuickSight の新しいフリーフォーム・レイアウトモードにて、見事でピクセル・パーフェクトなダッシュボードを作成

本記事は Amazon Web Services, principal product manager for Amazon QuickSightであるJose KunnackalとSenior Solution Architect for Amazon QuickSightであるArun Santhosh によって投稿されてものです。 Amazon QuickSightの最新の更新では、新しい自由形式のダッシュボードレイアウトオプションに加えて、ビジュアルごとのきめ細かなインタラクションコントロールと条件付きレンダリングオプションが導入され、ダッシュボード作成者にさまざまなクリエイティブな可能性を広げます。この記事では、利用可能な新機能と、それらを使用して見事なダッシュボードを作成して共有する方法について説明します。組織内の QuickSightリーダー(Reader)向け、またはエンドユーザー向けのアプリケーションへの埋め込みにも使用できます。

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AWS DevOps Monitoring Dashboard ソリューションを使用して CI/CD メトリクスのキャプチャと分析を自動化する方法

この記事は 2021年4月14日に Solutions Builder and Data Analytics SME の Aijun Peng と Technical Program Manager の Rakshana Balakrishnan により投稿された How to automate capture and analysis of CI/CD metrics using AWS DevOps Monitoring Dashboard solution を翻訳したものです。 世界中の企業が、ソフトウェア・デリバリー・プロセスの生産性を向上させるために、DevOps ツールに投資しています。お客様からは、継続的インテグレーション/継続的デリバリ (CI/CD) パイプラインのパフォーマンスや運用に関するメトリクスを収集して、DevOps の自動化から得られる価値を定量化し、ソフトウェアデリバリーの効率化を行える箇所を特定したい、という声が寄せられています。しかし、お客様の中には、適切なメトリクスを特定し、CI/CD パイプラインのさまざまなコンポーネントからメトリクスを集約することは、複雑で時間のかかるものであるため、困難であると感じている方もいらっしゃいます。 この記事では、AWS DevOps Monitoring Dashboard ソリューションを使うことで、DevOps メトリクスを収集して可視化するためのセットアッププロセスを自動化し、時間と労力を節約する方法を紹介します。このソリューションは、あらゆる規模の組織がソフトウェア・デリバリー・プロセスにおける主要な運用指標を収集、分析、可視化することを容易にするリファレンス実装です。

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小売業におけるアダプティブ分析: 顧客の行動とエンゲージメントに影響を与える

小売業界において、日常業務におけるデータの重要性に異論のある方はいないでしょう。バッチレポートから意思決定支援、ビジネスインテリジェンスシステムまで、小売の意思決定における運用データの進化は非常に多岐にわたります。今日、アダプティブ分析プラットフォームは、小売業者が次のことができるよう、業界のイノベーションを推進しています。 ビジネスにおける重要なシグナルを検出します。 これらのシグナルの現在の意味と将来の予測を導き出します。 データドリブンな顧客、製品、マーケティング戦略で対応します。 しかし、アダプティブ分析プラットフォームを構築するためには、小売業の経営者が直面する多くの戦略的課題があります。例えば、急速に変化する買い物客の影響や行動のトリガー、人口動態の変化、COVID-19 などの世代別市場レベルの影響、主要な経済圏の景気低迷といった課題や、お客様対応とオペレーション業務を効果的に行うために、予測に基づいた洞察が求められる小売業の職種が一層増えていることなどが挙げられます。

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Amazon QuickSight Q – 自然言語の質問を使用したビジネスインテリジェンス

ビジネスデータに意味付けをして価値を引き出すことは有意義ですが、それには困難が伴います。(Wikipedia によれば) ビジネスインテリジェンス (BI) という用語は 1800 年代半ばから存在していますが、エンタープライズにおける現代的な BI ツールの採用率はまだかなり低く留まっています。 Amazon QuickSight は、BI を組織内でより簡単に機能させるように設計されています。2015 年に発表され、2016 年に提供が開始された QuickSight は、クラウド向けに構築されたスケーラブルな BI サービスです。2016 年のリリース以降、地理空間の視覚化とプライベート VPC アクセス (2017 年)、セッションごとの料金 (2018 年)、追加の API (データ、ダッシュボード、SPICE、許可 (2019 年))、ダッシュボードの埋め込みオーサリングと自動ナラティブのサポート (2020 年)、Dataset-as-a-Source (2021 年) など、多くの新しい機能を追加してきました。

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消費財企業と物流ベンダーがAWSデータレイクで車両管理を最適化する方法

この一連のブログのパート1 「消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由」では、消費財企業と物流ベンダーが輸送と車両管理のためにデータレイクを必要とする理由を説明しました。 簡単に要約すると、データレイクは輸送と車両のデータを保存、管理、分析し、車両のメンテナンス、ドライバーの安全、配送ルート、小売業者や顧客の満足度を最適化し、コストと CO2 排出量を削減する理想的な方法です。 このフォローアップブログでは、さまざまなデータタイプとフォーマットにわたって、スケーラブルに簡単にデータを分析し、輸送車両を最適化できる AWS データレイクのアーキテクチャを説明します。

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Best Western社は、Amazon QuickSightを使用して分析コストを削減し、世界中でオペレーションを改善しています

これは、Best Western Hotels and Resortsによるゲストブログ記事です。彼ら自身によると、”Best Western Hotels & Resortsは、100以上の国と地域にあるホテルの受賞歴のあるグローバルネットワークで、あらゆるタイプの旅行者に宿泊施設を提供しています。” 18のブランドと地域全体で多様なオーナーシップ構造を持つBest Western Hotels and Resortsは、大規模で複雑な組織です。私たちは、最近、データ分析をAWSに移行し、世界中の関係者がより簡単にインサイトにアクセスするためにビジネスインテリジェンス(BI)サービスであるAmazon QuickSightを採用しました。この記事では、私たちのクラウドへの道のりと、QuickSightが私たちのビジネスにとってどのような意味を持つかについて説明します。

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Amazon QuickSightのBIダッシュボードで小売りデータを分析する

社内に眠っているデータを一か所に集約(=データレイク)したら、次はそれを全社員で活用します。データからインサイトを抽出するための可視化・分析サービスとしてBusiness Intelligence(BI)がありますが、データは年々増加していきますし、その速度は加速しています。そういった規模の増加に自動対応でき、かつコストパフォーマンスが高い環境が求められます。そんな時代のニーズを満たすのがAmazon QuickSightです。大規模なデータ量・ユーザー数に対応するサーバーレスなセルフサービスBIです。 BIから効果を得るには、もちろん使い方の習得もありますが、どのような可視化・分析を通じてビジネスインサイトを得るかの計画が大切です。数字が羅列している集計表に慣れているとBIならではの効果的な表現が分からないという課題もあります。本ブログでは、小売り業界で頻繁に使われる可視化パターンを盛り込んだAmazon QuickSightのダッシュボードを例に、どのような分析手順でインサイトを抽出するか説明します。

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athena-federated-query dynamodb quicksight hands-on

Amazon Athena Federated Query経由でAmazon DynamoDBのデータをAmazon QuickSightで可視化するハンズオンの公開

Amazon AthenaはS3上に置かれたファイルにクエリ(SQL)を実行できるサーバレスのサービスです。先日GAしたFederated Query機能を利用すると、クエリの範囲をS3に加えて多数のデータソース(例えば他のRDBやAmazon DynamoDB等)に広げ、複数のデータソースにまたがってSQL処理することが可能になります。(Federated Queryの機能説明はこちらにあります) 先日(4/17)、「AWSの基礎を学ぼう」というオンライン勉強会に講師として呼んでいただく機会があったので、このFederated Queryを使ったハンズオンキットを作成しました。今回これをダウンロード可能にしましたので、紹介します。

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【資料&動画公開】AWSで実践!ビジネスを変革するデータ活用ソリューション

2021年3月25日に「AWSで実践!ビジネスを変革するデータ活用ソリューション 」というイベントを実施しました。蓄積されたデータをこれから活用されようとお考えの方向けのセミナーで、特に「簡単に始めていただける」という点にフォーカスして、AWSのソリューションアーキテクトよりご説明しましたた。 今回このセミナーの資料や動画が公開になりましたので、以下で紹介します。

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