Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon QuickSight

Amazon QuickSight を利用した SaaS 環境でのマルチテナントアプリケーションのサポート

この投稿では、マルチテナント環境における QuickSight のデプロイの方法のガイダンスと、QuickSight アプリケーションでデータの分離とテナントへのリソースのデプロイに関する考慮事項について説明します。
アプリケーション内のマルチテナント機能は、ユーザーグループを相互に分離するメカニズムを提供します。
これらのグループは、異なる企業や地理的領域、または同一企業内の別の事業部門のユーザーかもしれません。
異なるテナントのユーザーは、お互いのユーザー、データ、アセットを見ることができませんが、各ユーザーグループごとに別々のインフラストラクチャを用意する複雑さを軽減できます。

Amazon QuickSightのダッシュボードで銀行データを分析する

Amazon QuickSight はAWSが提供するクラウドネイティブの統合型BIサービスです。サーバーレスのため、運用管理の負担が少ないだけでなく、ビジネスユーザーがデータから多くのインサイトを得られる機能を提供しています。このたび銀行業界向けのサンプルダッシュボードをDemoCentral上に公開しましたので、本ブログにて使い方の解説をいたします。
組織内でデータ利活用を推進するためには、各種ツールの使い方に加え、どのような可視化を行えばよりよいインサイトにつながるかについての理解も重要です。本ブログでは、銀行業界に従事する方々がイメージしやすいようATMの配置戦略というテーマをサンプルシナリオとしてとりあげ、どのような観点でグラフや表(以下、ビジュアル)を構成していくとよいかについて解説していきます。ぜひ実際のダッシュボードをブラウザの別タブや別ウィンドウとして開いた状態で見比べながら当ブログを読み進めて頂ければと思います。

Data Driven

製造現場でデータドリブンとクラフトマンシップは交わるのか?

ものづくり白書2023では、日本の製造業について「我が国の生産現場は、高度なオペレーション・熟練技能者の存在によって、現場の最適化・高い生産性に強みを持つ」と分析しており、熟練技能者がクラフトマンシップを発揮して高い現場力を維持していることが強みという認識が示されています。一方で、「海外の先進企業は、データ連携や生産技術のデジタル化・ 標準化に強みを持ち、企業の枠を越えた最適化を実現」という表現で日本と海外先進企業の違いを分析しています。日本の製造業が今後さらに競争力を高めていくためには、高い現場力による部分最適と、データ連携によるデータドリブンなオペレーションと全体最適とを両立させることが鍵となりそうです。本ブログでは、部分最適と全体最適という一見すると相反したものを目指すデータドリブンとクラフトマンシップが交わるのか?について考察していきます。