あらゆる人のための生成ビジネスインテリジェンス
Amazon Q in QuickSight を活用した生成 BI 機能により、意思決定を加速し、ビジネスの生産性を高めましょう。ダッシュボード作成機能により、ビジネスアナリストは自然言語プロンプトを使用して、有益なインサイトを迅速に構築、発見、共有できます。コンテキスト認識型の質疑応答エクスペリエンス、エグゼクティブサマリー、カスタマイズ可能なデータストーリーを通じて、ビジネスユーザーのためにデータの理解を簡素化します。これらはすべて、インサイトを使用して情報を提供し、意思決定を促進するように設計されています。
お客様によって構築および強化された動的ビジュアルダッシュボード
強力なダッシュボードを構築するのは、何が必要かを自然言語で説明するのと
同じくらい簡単です。自然言語プロンプトを使用して、数分で有意義なインサイトを
構築、発見、改良、共有できます。
データを利用して説得力のあるストーリーを作成
視覚的に説得力のあるドキュメントとプレゼンテーションを生成して、データを生き生きと
表現しましょう。複雑なインサイトを簡単に説明し、重要な検出結果を強調するとともに、
ビジネスを前進させるための実用的な次のステップを推奨します。
革新された質疑応答エクスペリエンス
事前に構築されたダッシュボードの制限を超えて、自信をもってデータを
探索しましょう。提案された質問、データプレビュー、あいまいなクエリへの
サポートにより、データ内に隠れている有益なインサイトを簡単に
発見できます。
構造化されたインサイトと構造化されていないインサイトを統合
Amazon Q in QuickSight は、従来の BI ソースに加えて、ドキュメントリポジトリ、ウェブページ、E メール、画像、メッセージ、40 以上のソースからの関連情報をまとめることで、ユーザーに統一されたインサイトを提供できるようになりました。
自らのデータアナリストになる
専門的なスキルがなくても、データを深く掘り下げることができます。自然言語でのやり取りで、過去のトレンドを調べたり、仮定の質問に答えたり、ビジネスに役立つ推奨事項を入手したりできます。複雑なデータ分析を、スプレッドシートよりも最大 10 倍速く実行しましょう。
Amazon Q in QuickSight がインサイトをより迅速に取得できるようにするその他の方法
複雑な計算を数秒で作成
構文を暗記したり、計算の参照を検索したりする日々は過ぎ去りました。Amazon Q では自然言語を使用することで、シンプルかつ簡単に計算を構築できます。
エグゼクティブサマリーを即座に生成
Amazon Q を使用すると、重要なインサイト、エグゼクティブサマリー、期間ごとの変化を、ダッシュボードのどこからでも迅速に生成できます。
Amazon Q in QuickSight の利点
AI でより多くのことを実現
Amazon Q in QuickSight の生成 BI 機能を使用すると、ビジネスユーザーは数秒で、実用的なインサイトを構築、発見、共有できます。ユーザーは、新たな疑問を解消するために BI チームがダッシュボードを更新するのを待つ必要はありません。生成 BI は、自然言語プロンプトによるセルフサービスクエリ、自動化されたエグゼクティブサマリー、インタラクティブなデータストーリーの利用を可能にします。ビジネスアナリストは、生成 BI を利用してビジュアルと計算を迅速に構築および改良することで、生産性を高めることができます。
強力なセキュリティとプライバシーを実現
Amazon Q は、セキュリティとプライバシーを念頭に置いて構築されました。既存のガバナンスのアイデンティティ、ロール、許可を理解して尊重し、この情報を使用してやり取りをパーソナライズできます。Amazon Q in QuickSight は、極めて厳しいエンタープライズ要件を満たすように設計されています。ユーザーが Amazon Q を利用せずに特定のデータにアクセスすることを許可されていない場合、Amazon Q を利用してもそのデータにアクセスすることはできません。お客様のデータや Amazon Q の入力と出力が、Amazon Q モデルの改善を目的として、お客様以外の誰かのために使用されることはありません。
AI 分析であらゆるユーザーをサポート
Amazon Q in QuickSight により、誰もが自信をもって簡単にデータを理解できるようになります。専門知識にかかわらず、AI ドリブンな分析により、アクセス可能で実用的なインサイトを使用して、あらゆるユーザーがデータドリブンな意思決定を下せるようになります。自然言語でたずねられた漠然とした質問でも、ビジュアルとストーリーを使用してデータを詳細に説明する、包括的でコンテキストを踏まえた回答を得ることができるため、誰もがデータを探索して理解を深めることができます。