Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon QuickSight

動的なサプライチェーンプラットフォームを構築する方法: 入門書

ダイナミックかつ急速に変化する世界で消費者のニーズを満たすために、組織は先を見越しつつリアルタイムに対応できるサプライチェーンプラットフォームを確立する必要があります。モノのインターネット(IoT)、人工知能と機械学習(AI / ML)、クラウドベースのプラットフォームなどの急速な技術開発による進化を活用することで、サプライチェーン全体でデータを捉え、人の介入を最小限に抑えて自動制御でイベントに対応できるスケーラブルなグローバルプラットフォームを構築できます。 このブログシリーズの 1 本目では、AWS がこれらの技術を用いいかにして、顧客のサプライチェーンにおける課題解決を支援をしているか紹介します。まずは図 1 に示すような動的なサプライチェーンを構築するために必要とされる、基本的な構成要素に焦点を当てます。これにより、混乱や無駄を最小限に抑え、顧客の SLA コンプライアンスを保証します。今後のブログでは、より具体的なユースケースとソリューションについて詳しく解説していく予定です。

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IoT データの取り込みと可視化のための7つのパターン – ユースケースに最適なものを決定する方法

この記事は 7 patterns for IoT data ingestion and visualization- How to decide what works best for your use case の日本語訳です。 モノのインターネット(IoT)を始めたばかりでも、すでに数百万台の IoT デバイスが接続されていても、IoT データから抽出される価値を最大化する方法を探しているのではないでしょうか。IoT デバイスのデータには、報告されたテレメトリデータ、メタデータ、状態、コマンドとレスポンスの中に、豊富な情報が含まれていることがあります。しかし、適切なレポート作成および可視化ソリューションを持つことは、業務効率を最大化し、ビジネス成果を実現するために必要な洞察を得るための鍵となります。 それゆえ、AWS Well-Architected のようなフレームワークは、管理、パフォーマンス、コスト、および運用の観点から最適なソリューションを選択するのに役立ちます。例えば、リアルタイムでデータを提供できるレポートと可視化ソリューションを探しているかもしれません。あるいは、完全にカスタマイズ可能で、インサイトを検索できるソリューションをお探しかもしれません。 このブログ記事では、AWS の様々な IoT レポート作成と可視化ソリューションについて説明します。リアルタイム、ニアリアルタイム、スケジュールに沿ってレポートを提供できる7つの異なるアーキテクチャパターンを紹介します。さらに、各ソリューションのユースケース、更新頻度、データ取り込みプロセス、アーキテクチャ、および複雑さに関するデータポイントも提供します。

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ジオテクノロジーズ株式会社の位置情報データレイクにおけるAWSの活用

こんにちは、ソリューションアーキテクトの齋藤です。本稿では、ジオテクノロジーズ株式会社 デジタル本部 ビッグデータ&アナリティクスG マネージャー 加瀬氏と共同でAWSサービスを活用したジオテクノロジーズの位置情報データレイクの取り組みについてご紹介します。 ジオテクノロジーズ株式会社について カーナビ向けのデジタル地図データ提供から事業を開始したジオテクノロジーズ(旧社名:インクリメントP)株式会社は、1995 年に PC 向けの地図ソフト『MapFan』を提供開始。その後、地図検索サイトを展開するなど、個人から法人までさまざまなデジタル地図サービスを提供しています。2020 年 10 月からは移動するとポイントが貯まるアプリ『トリマ』を提供し、2022 年 3 月末現在で 850 万ダウンロードを獲得するなど注目を集めています。 同社は、精度や鮮度の高い地図データだけではなく、交通情報の生成・予測といった顧客にとって価値のある位置情報サービスを提供することを目指しています。そのためには、所有する様々な地図に関するデータを掛け合わせることが必要になります。 位置情報データレイクのコンセプト

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【開催報告&資料公開】AWS Media Seminar 2022 Q1 – データによるビジネス革新

はじめに 2022年3月10日、メディア関連企業における AWS Analytics サービス活用のベストプラクティスを紹介するイベント「 AWS Media Seminar 2022 Q1 – データによるビジネス革新」を開催いたしました。外部の調査会社による CIO 向けアンケートの結果でも、投資を増やしているテクノロジー分野の第1位が「ビジネスインテリジェンスまたはデータ分析ソリューション」となっている昨今、ビジネスの拡大、推進にデータ活用が不可欠となっております。そこで、本セミナーでは、 AWS Analytics サービスを活用したデータによるビジネス革新を実現されてるメディア関連企業のお客さまをお招きし、ベストプラクティスを共有いただきました。また、 AWS Analytics チームから、事業サイド (Line of Business) の方々にお役立ていただける AWS Analytics の最新アップデートもご紹介いたしました。 セミナーのアジェンダ: アマゾンウェブサービス (AWS) ジャパン : データ活用のベストプラクティスと、それを支える AWS アナリティクスサービス スカパー JSAT 株式会社様:データドリブンを推進させる Amazon QuickSight の活用 株式会社ブックリスタ様:電子書籍ストアにおけるデータウェアハウスの利活用と Amazon Redshift ML を使ったビジネス施策への取り組み 株式会社 CARTA HOLDINGS 様:まだレポーティング業務で疲弊してるの? 資料のダウンロードリンク

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クイックサービスレストラン店舗の1ヶ月間の主要指標をまとめたもの。配達と非配達(店内とドライブスルー)のすべて注文を時間、注文、配達パートナー、場所などによってセグメント化されたハイレベルなKPIで表示。ドリルダウンにより、全店舗または1店舗のみの可変属性表示が可能。

フードデリバリーの普及により、レストランのデータインサイトに対するニーズが高まっている

これはカスタムデータ、アナリティクス、クラウドソリューションを専門とするAWS Select Tier Consulting PartnerであるWavicleからの指摘である。 “外食は楽しい” 数十年前の懐かしいキャッチフレーズを覚えている人も、そうでない人もいるかもしれません。21 世紀の現代では、このキャッチフレーズに続く言葉があります。”イートインは楽しい”です。自宅でも、オフィスでも、キャンパスでも、あるいはその間のどこかで、ますます多くの人が、オンラインやモバイルアプリで利用できる無数のフードデリバリーの選択肢を活用し、イートインを選ぶようになっているのです。

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AWS Systems Manager カスタムインベントリを使ったマネージドノード上の Log4j ファイル検索

※このブログは、2022年1月31日に公開された Use AWS Systems Manager custom Inventory to locate Log4j files on managed nodes を翻訳したものです。原⽂はこちらを参照して下さい。 このブログでは、最近公開された Log4j の脆弱性の対応に役立つガイダンスを紹介します。具体的には、AWS Systems Manager の機能の一つである Inventory を使用して、Linux 及び Windows Server の Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) インスタンスとハイブリッドマネージドノードから Log4j JAR ファイルを見つける方法をご紹介していきます。ハイブリッドマネージドノードには、他のクラウド環境の VM を含む AWS Systems Manager 用に設定されたオンプレミスサーバー、エッジデバイス、仮想マシン (VM) が含まれます。

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Amazon QuickSight に比較および累積の日付/時刻計算を追加する

この記事は “Add comparative and cumulative date/time calculations in Amazon QuickSight” を翻訳したものです。 Amazon QuickSight は最近、比較 (前年比など) および累積 (年初来など) の期間関数をネイティブにサポートするようになり、これらの計算をビジネスレポート、傾向分析、時系列分析に簡単に導入することができるようになりました。これにより、QuickSight の作成者は、日時対応の比較をするために複雑な日付オフセットを用いたりすることなく、高度な計算を実装できます。 この記事では、新しい期間関数とその機能を紹介し、いくつかの典型的なユースケースをお見せします。また、期間関数の利用の幅を広げるいくつかのシナリオについても説明します。これらはより高度なことにチャレンジする状況で役に立ちます。

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NTTドコモがビジネスユーザー向けにAmazon QuickSightビジネスインテリジェンスを活用、セルフサービス分析を推進

この記事は “DOCOMO empowers business units with self-service knowledge access thanks to agile AWS QuickSight business intelligence” を翻訳したものです。 NTTドコモは日本最大の通信会社で、革新的かつ安全なモバイルサービスでお客様の快適なライフスタイルを実現しています。世界で最も進歩的な全国展開の 5G ネットワークなど、国内 8300 万人以上のお客様がNTTドコモのモバイルネットワークを利用しています。豊富な通信サービスに加えて、+d施策を通じたスマートライフ事業も展開しています。例えば、顧客ロイヤリティポイントプログラムのdポイントクラブ、モバイル決済に対応したd払い®があります。 これらのサービスは、日々膨大なデータを生み出し、同時に、そのデータから有用な情報が抽出できれば、ビジネス価値を生み出す機会ともなります。これを実現すべく、NTTドコモは Amazon QuickSight と AWS のビッグデータ技術を駆使してお客様の理解を深め、営業チームを支援しています。

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Amazon QuickSight の新しいワンクリック埋め込み機能で、インタラクティブなダッシュボードをアプリやポータルに数分で埋め込む

この記事は “Embed interactive dashboards in your apps and portals in minutes with Amazon QuickSight’s new 1-click embedding feature” を翻訳したものです。 Amazon QuickSight は、フルマネージド型のクラウドネイティブビジネスインテリジェンス (BI) サービスです。QuickSightではデータへの接続、インタラクティブなダッシュボードの作成、数万人のユーザーとの共有といったことを簡単に、QuickSight アプリケーション内で直接、もしくはウェブアプリケーションやポータルに埋めんだ状態で行うことができます。 QuickSight Enterprise Edition では、ワンクリック埋め込みのサポートを開始しました。この機能により、リッチでインタラクティブなダッシュボードをアプリケーション、Wiki、ポータルに対し、埋め込み API をコールすることなく埋め込むことができるようになります。権限のあるエンドユーザーは、サーバーの導入やインフラの準備なしに、これらのダッシュボードにすぐにアクセスできます。ワンクリック埋め込みにより、エンドユーザーに対してインサイトを提供することが数分で可能になります。 この記事では、このソリューションを実装する手順、エンドユーザーエクスペリエンス、およびサンプルユースケースについて説明します。

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Amazon QuickSight: 2021年の振り返り

この記事は “Amazon QuickSight: 2021 in review” を翻訳したものです。 AWS re:Invent が間近に迫ってきたため、Amazon QuickSight チームでは今年の主要なアップデート全てを便利な一覧として提供するためこちらの投稿をまとめました。本投稿は、すべてのユーザーにインサイトを、QuickSight を使った埋め込み分析、スケーリングおよびガバナンス、以上 3 つの主要なセクションに分けてご紹介します。

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