Amazon Quick поддерживает аналитические возможности нескольких наборов данных
Сегодня Amazon Quick объявляет о поддержке тем с несколькими наборами данных, позволяющих пользователям моделировать взаимосвязи между несколькими наборами данных в одной теме и использовать эту модель для создания панелей мониторинга и ответов на вопросы на естественном языке. Ранее для ответа на вопрос в визуальном формате Quick Sight, охватывающем наборы данных, требовалось предварительно объединить данные в один набор данных – добавить логику JOIN вручную при подготовке данных, использовать дополнительную емкость SPICE, а пользователям приходилось перестраивать несколько наборов данных в зависимости от разных примеров использования или при изменении модели. В темах с несколькими наборами данных тема становится повторно используемой реляционной моделью данных: пользователи добавляют несколько наборов данных, определяют отношения один раз, а Quick выполняет объединения во время выполнения.
Новая возможность применима как к созданию панели мониторинга, так и к вопросам и ответам на естественном языке. При создании панели мониторинга тема служит моделью данных, поэтому один визуальный элемент может брать поля из нескольких наборов данных, а Quick автоматически генерирует базовое объединение – пользователи создают семантическую модель один раз и повторно используют ее в каждом визуальном элементе на панели управления. Для аналитики на естественном языке пользователи могут непосредственно указать чат-агенту тему и задавать вопросы; а агент считывает взаимосвязи, определенные в теме, и выполняет объединение наборов данных во время выполнения, чтобы получить ответы, без предварительного объединения таблиц или подготовки данных. Поскольку в обоих случаях выполняется запрос по одной и той же теме, одна управляемая семантическая модель служит единственным источником правды как для людей, так и для агентов. Темы, содержащие несколько наборов данных, используют существующие разрешения наборов данных и поддерживают безопасность на уровне строк и столбцов (RLS/CLS), поэтому отлаженное управление осуществляется через каждый визуальный элемент, построенный на нескольких наборах данных, и каждый ответ.
Темы с несколькими наборами данных теперь общедоступны во всех регионах AWS, в которых предлагается Amazon Quick. Чтобы начать работу, ознакомьтесь с публикацией в блоге.