Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon QuickSight

データの外部提供における要件

【開催報告】Amazon QuickSight事例祭り ~クラウドBIを使ったデータビジネス~

2020年12月9日に「Amazon QuickSight 事例祭り ~クラウドBIを使ったデータビジネス~」を開催いたしました。今回の事例祭りではAmazon QuickSightを社外に向けて提供するユースケースに焦点をあて、登壇者の東日本電信電話株式会社とソフトブレーン株式会社からお話しいただきました。本ブログでは各発表内容をご紹介します。また、関連資料はこちらからダウンロードいただけます。

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リテールDX

【開催報告】AWS リテールセミナーシリーズ #3 Retail DX – Turn Your Data into Action 価値を得る動と静

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの伊藤です。2020年10月28日にAWSはリテールビジネスにおけるオンラインセミナー「AWS リテールセミナーシリーズ」の第3回を開催いたしました。本Blogでは、今回のテーマである「Retail DX – Turn Your Data into Action 価値を得る動と静」について、セミナーの配信会場の様子を含めながらレポートしたいと思います。 AWSではこれまで、「Born from Retail, Built for Retailers」というメッセージを掲げ、Amazon での経験をもとにした様々なソリューションを小売業のお客様にご提案してきました。しかし、世の中がかつてない変容を遂げようとしている中、小売業のお客様においても、消費者の新たな購買行動に対応していくために変革を行っていくことが喫緊の課題となっています。そのようなお客様に対し、AWSが持つ知見や技術を広くお伝えするために、このセミナーシリーズが企画されました。 10月28日の第3回では、個社ごとに異なるビジネス価値創出戦略において、ビジネス価値を得るためにデータをアクションに繋げるためのアーキテクチャとはどのようなものなのかという視点で、モダンアーキテクチャのご紹介、蓄積された静的データの活用方法、リアルタイムな動的データの取得と活用のユースケースと具体的なアーキテクチャをご紹介させていただきました。ここから、簡単にではありますが、それぞれのセッションの内容ついて振り返っていきたいと思います。動画も公開されていますので、お時間がある方はぜひご覧ください!

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新登場 – ビジネスデータに関する自然言語の質問に答える Amazon QuickSight Q

Amazon QuickSight を最初のビジネスインテリジェンス (BI) サービスとして、セッションごとの料金設定で開始しました。本日は、機械学習 (ML) 駆動の自然言語クエリ (NLQ) 機能である Amazon QuickSight Q のプレビューについてご紹介したいと思います。Q を使用することにより、ビジネスユーザーは QuickSight を使用して日常の言語でデータに関する質問を尋ね、数秒で正確な回答を受け取ることができるようになります。 たとえば、「前年比売上高の伸びはどれくらいですか?」または「前年比で最も成長した製品はどれですか?」などの質問に対応できます。 Q は、質問を自動的に解析して意図を理解し、対応するデータを取得し、QuickSight で数値、グラフ、またはテーブルの形式で回答を返します。Q は、最新の ML アルゴリズムを使用して、データ間の関係を把握し、正確な回答を提供するインデックスを作成します。また、Q では BI チームが特定のデータセットでデータモデルを事前に構築する必要がないため、すべてのデータについて質問することができます。 Qの必要性 従来、BI エンジニアとアナリストは、ビジネスユーザーによる主要な指標の表示や監視を容易にするダッシュボードを作成していました。新しいビジネスの質問が発生し、既存のダッシュボードに表示されるデータに回答が見つからない場合、ビジネスユーザーは BI チームにデータリクエストを送信する必要があります。BI チームは、多くの場合、スタッフの配置が少なく、質問が回答されてダッシュボードに追加されるまで数週間待つ必要があります。 セールスマネージャーは、毎日の売上傾向を概説するダッシュボードを見ると、先月、前四半期、または前年同期と比較して、先週の全体的な売上高がどのようであったかを知りたい場合があります。セールスマネージャーは、成長率と絶対的な売上高の比較、あるいは異なる地域、製品ライン、顧客セグメントによって成長率がどのように分類されているかを理解し、新たな成長の機会を特定したいかもしれません。このため、BI チームは、データの再構築、新しいデータモデルの作成、追加の質問への回答が必要になる場合があります。このプロセスには数日から数週間かかる場合があります。このような特定のデータ要求によって、人員が不足している BI チームの作業負荷が増加し、回答を待つ時間が長くなり、タイムリーな意思決定を行うためにデータが必要なビジネスユーザーや経営幹部が不満になります。 Q の仕組み 質問をするには、QuickSight Q の検索バーに質問を入力します。質問を入力し始めると、Q はキーフレーズとビジネス用語を含むオートコンプリートの提案を提供し、プロセスをスピードアップします。また、スペルチェック、頭字語や同義語の照合も自動的に実行されるため、タイプミスを心配したり、データで正確なビジネス用語を覚えたりする必要はありません。Q は、自然言語理解技術を使用して、与えられた質問からビジネス用語 (例えば、収益、成長、配分など) と意図を抽出し、ソースから対応するデータを取得し、数字やグラフの形式で回答を返します。 Q はさらに、組織内からのユーザーインタラクションから学習し、継続的に精度を向上させます。たとえば、「マイプロダクト」が何を指すかなど、質問中にあるフレーズを理解できない場合、Q は検索バーの推奨オプションのドロップダウンメニューから選択するように促します。次の機会には、Q がフレーズを覚えているため、使用時の精度が向上します。すべてのデータについて質問すると、Q はそのデータを使用して回答を提供します。ユーザーは、事前定義されたダッシュボードに限定される質問に限らず、ビジネスに関連する質問をすることができます。 それでは、デモを見てみましょう。ここでは、会社の販売のダッシュボードがあることを前提としています。 ダッシュボードのビジネスユーザーは、上の Q の検索バーに質問を入力するだけで、データをドリルダウンしてスライスし、ダイスすることができます。 Q […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon QuickSight のBI機能を独自アプリケーションやSaaSに埋め込む 資料及び QA 公開

先日 (2020/11/17) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon QuickSight のBI機能を独自アプリケーションやSaaSに埋め込む」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20201117 AWS Black Belt Online Seminar Amazon QuickSight のBI機能を独自アプリケーションやSaaSに埋め込む from Amazon Web Services Japan AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. Amazon QuickSight ACL で SSO ユーザーのグループとサブグループを使用できますか? A. QuickSight内のグループ機能は、SSO(フェデレーション)先のグループとは独立して利用可能です。つまりSSOには関係なくQuickSightの中でグループを作り、ユーザを登録することが可能です。SaaSでの利用において自動的なグループ登録を実現するには、例えばユーザをregister-userで登録した際に、同時にcreate-group-membershipを実行してグループ登録を行うように実行するなどで対応が可能です。 Q. Name spaceの管理はGUIには無いのでしょうか? A. 現時点ではName space機能はコマンドライン(CLI)もしくはAPIでの操作になります。 Q. マップのテーマのカスタマイズで詳細なマップに変更したり、といったことは可能でしょうか? A. QuickSightの地図ビジュアルにおいては、利用者独自のマップに変更するということはできません。 Q. email認証を使って閲覧ユーザーを招待した時に送信されるメールの文面をカスタマイズすることはできますでしょうか? A. GUIで登録した際に自動的に送付されるメッセージのカスタマイズはできませんが、CLIやAPIでユーザを登録すると、登録に必要なURLを取得することができます。 この際には自動ではメールは送信されませんので、お客様側の仕組みなどでURLとメッセージを添えてメールを送っていただくことで対応可能と思われます。 Q. QuichSightでExcelの近似曲線表示のような機能はございますか?ない場合,実現する手段はございますか? A. […]

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【開催報告】Amazon QuickSight事例祭り ~データを駆使して組織とビジネスを変革する~

8/12に「Amazon QuickSight 事例祭り ~データを駆使して組織とビジネスを変革する~」を開催しました。お盆の週であったにも関わらず沢山の方々に参加いただき、登壇者のアクサ生命保険株式会社・株式会社ドリコム・ヤフー株式会社・リブパス株式会社・レッドフォックス株式会社からはデータ活用に関する様々なエピソードをお話しいただきました。 本ブログでは一部発表の内容をご紹介します。また、発表資料および動画へのリンクも掲載しています。

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QuickSight Author embed

Amazon QuickSight の分析機能をマルチテナントのアプリケーションに埋め込む

Amazon QuickSight は最近、埋め込みオーサリング、マルチテナンシーの名前空間、カスタムユーザーアクセス許可、アカウントレベルのカスタマイズという 4 つの新機能を導入しました。Enterprise Edition で利用できる既存の ダッシュボード埋め込み 機能および API 機能と併用することにより、高度なダッシュボード機能と分析機能を SaaS アプリケーションに統合できるようになりました。これらのアプリケーションを構築する開発者や独立系ソフトウェアベンダー (ISV) は、組み込みの事前設定済み(予め用意された)ダッシュボードをすべてのエンドユーザーに提供できるようになり、高度なアドホック探索機能やダッシュボード構築機能もユーザーに提供できるようになりました。 本記事では、架空の ISV のユースケースとして、QuickSight を使うことで、インフラストラクチャのデプロイまたは管理を行うことなく、アプリケーションに簡単に分析を組み込み、数十万人のユーザーにスケールする方法を説明します。

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QuickSight hands on

BIサービス Amazon QuickSight のセルフハンズオンキットに「販売管理ダッシュボード編」が追加

Amazon QuickSight は、誰もが簡単に利用でき、サーバレスなので運用管理の負荷も少ないBIサービスです。 これまでQuickSightを体験していただくためにQuickSight Basicハンズオンを定期的に開催してきたのですが、先日これに加えて「販売管理ダッシュボード編」を開催させていただきました。 今回これら2つのハンズオンがダウンロード可能になり、お手元の環境でも2種類のハンズオンを試していただけるようになりましたので、それぞれ概要を紹介します。 ※2020/10/16追記:「Amazon QuickSight 埋め込み(embed)ハンズオン」が公開されたため、末尾に追記しました。QuickSightの機能をWebアプリに埋め込むハンズオンです。 ※2020/12/02追記:BasicハンズオンにPart 4 (Athena + QuickSight) を追加しました。

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Pelion Device Management 管理下のマイコンデバイスにおけるデータの分析・可視化とアラート通知

温度や湿度、加速度などのセンサーを設備に取り付け、その値をクラウドに上げて可視化する、といったユースケースは、商業施設や工場など様々なユースケースで求められています。AWS IoTをはじめとする、AWSのサービスを使うことで、そういったユースケースをすばやく実現することが可能です。これはAWS IoTで管理されているデバイスに限った話ではありません。他のデバイス管理ソリューションをお使いの場合においても、クラウドアプリケーションやデータ分析の用途でAWSをシームレスに利用頂くことができます。 この記事では、Arm Pelion Device Management上で管理されているデバイスから、ログデータをAWS IoT にアップロードし、分析・可視化を行う方法について、具体的な構築手順をご紹介します。ここではWi-Fi環境がない設置場所を想定し、通信手段として3G回線を使用します。また施設内のアラートを管理者に伝えるといったシーンを想定し、記事の後半ではデバイスのボタンを押すと管理者にメールが届く仕組みも構築します。最後に、身近なデバイスでクラウド開発のPoCをクイックに進める手段として、Pelion Device Managementで管理されているRaspberry PiでAWS IoT Coreに接続する方法を紹介します。 概要 今回構築する仕組みは、上記のようなアーキテクチャになります。まず、Mbed OSが動作するマイコンが、Pelion Device Managementで管理されています。デバイスは、MQTTプロトコルによって時系列のセンサーデータを3G回線を経由してIoT Coreへアップロードします。IoT Coreのルールエンジンを使って、分析対象のデータのみをIoT Analyticsに送ります。IoT Analyticsでは、収集、処理、保存といった分析の前処理を行いデータセットを作成します。最後に作成したデータセットをQuickSightからアクセスすることでセンサーの時系列データをグラフ描画することが可能になります。 さらに、ここでは触れませんが、AWS IoT Analyticsを用いて作成したデータセットをAmazon SageMakerというAI・MLのサービスにわたすことで、機械学習による高度な予兆保全や、アノマリー検出なども可能になります。 AWS IoTの認証には、2020年5月に追加されたAWS IoT CoreのMulti-Account Registrationの機能を使用します。これによって、Pelion Device Managementで発行された証明書をIoT Coreに設定するだけで、デバイスは1つの証明書を使って接続することができます。 準備 こちらの記事 の4.2章までを実施し、SIMの設定、センサーおよびボタンの接続、Pelion Portal Account の設定を進めてください。以下は、事前に用意していただくハードウェアです。 使用するハードウェア Seeed Wio 3G GROVE – 温湿度・気圧センサ(BME280) GROVE – 青LEDボタン SIMカード Raspberry Pi 3 […]

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[AWS Black Belt Online Seminar] Amazon QuickSight アップデート 資料及び QA 公開

先日 (2020/02/04) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon QuickSight アップデート」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20200204 AWS Black Belt Online Seminar Amazon QuickSight アップデート from Amazon Web Services Japan AWS クラウドサービス活用資料集(すべての過去資料が閲覧できます) Q. 予め決められた分析手順(項目、パラメーター、フィルタなどの組合せて順)がある場合、データを与えるだけで可視化できる機能があると考えて良いでしょうか?またはAPI/CLI 等で対応する必要があるでしょうか? A. パラメータは、URL に#p.パラメータ名=abc といった形で付与する事が可能であり、パラメータの値をつかってフィルタが可能です。また、ユーザやグループ毎に、パラメータのデフォルト値を設定することも可能です。これにより、ユーザが QuickSight のダッシュボードを見る際、それぞれ個別のパラメータ値でフィルタをする事が可能になります。 Q. QuickSight の利用についてセキュリティ面(ID/PW の漏洩等)を意識したベストプラクティスはありますでしょうか(CloudWatch の活用など)? A. ID 管理の面では、一般論になりますが、組織を異動されたり退職されたりした場合の対応を、人手ではなく自動的に行うのが望ましいと考えられます。つまり、SAML 連携や AD 連携を使っていただき、異動や退職が反映されるディレクトリと連携してシングルサインオンを実現することで、QuickSight 独自のパスワード管理が不要になり、不必要なアクセスを防ぐことが可能になります。 また、監査という意味では CloudTrail をご活用いただくのがよろしいかと思います。CloudTrail では QuickSight 内の活動が記録され、S3 […]

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【開催報告】第9回 AWS Data Lake ハンズオンセミナー

こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの上原誠(@pioh07)です。 9月27日に、「AWS Data Lake ハンズオンセミナー」を開催いたしました。去年から行ってきた恒例のワークショップで第9回目となります。去年から引き続き盛況で、今回も80名以上のお客様にご参加頂きました。 はじめに、AWSにおけるデータ活用のベストプラクティスである Amazon S3 を中心とした Data Lake について解説し、ビッグデータ分析基盤の考え方として有名なラムダアーキテクチャの解説を行いました。 当イベントでは、Amazon Athena や Amazon Redshift の各 AWS サービスを駆使して実際にラムダアーキテクチャを構築することがゴールです。とはいえ全てを構築するのはボリュームが大きいため、スピードレイヤー or バッチレイヤー or 全部入りでコース分けて取り組めるようハンズオンコンテンツを用意しました。最初にコースの説明を行い、出席いただいたお客様ご自身の課題に合わせてコースを選択頂き、ハンズオンを行っていただきました。今回、参加者も多くいらっしゃいましたので、サポートするソリューションアーキテクトも7名で対応させていただきました。 今回参加できなかった方も、ソリューションアーキテクトのサポートを受けながらハンズオンを行いログ分析を初めてみてはいかがでしょうか? 次回はハロウィンも待ち遠しい11月に開催予定です。ご参加お待ちしております。

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