Amazon Quick รองรับความสามารถในการวิเคราะห์แบบหลายชุดข้อมูล
วันนี้ Amazon Quick ประกาศการรองรับหัวข้อแบบหลายชุดข้อมูล ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สร้างโมเดลความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลหลายชุดภายในหัวข้อเดียว และใช้โมเดลดังกล่าวเพื่อสร้างแดชบอร์ดและตอบคำถามด้วยภาษาธรรมชาติ ก่อนหน้านี้ การตอบคำถามในภาพข้อมูล QuickSight ที่ครอบคลุมหลายชุดข้อมูลจำเป็นต้องรวมข้อมูลล่วงหน้าให้เป็นชุดข้อมูลเดียว ซึ่งเพิ่มตรรกะ JOIN ที่ต้องดำเนินการด้วยตนเองในการเตรียมข้อมูล ใช้ปริมาณการประมวลผล SPICE เพิ่มเติม และผู้ใช้ต้องสร้างชุดข้อมูลหลายชุดขึ้นใหม่ตามกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันหรือเมื่อโมเดลมีการเปลี่ยนแปลง ด้วยหัวข้อแบบหลายชุดข้อมูล หัวข้อจะกลายเป็นโมเดลข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ โดยผู้ใช้สามารถเพิ่มชุดข้อมูลหลายชุด กำหนดความสัมพันธ์เพียงครั้งเดียว และ Quick จะดำเนินการ JOIN ขณะรันไทม์
ความสามารถใหม่นี้ใช้ได้กับทั้งการสร้างแดชบอร์ดและการถามตอบด้วยภาษาธรรมชาติ สำหรับการสร้างแดชบอร์ด หัวข้อจะทำหน้าที่เป็นโมเดลข้อมูล เพื่อให้ภาพข้อมูลเดียวสามารถดึงฟิลด์จากชุดข้อมูลหลายชุดได้ และ Quick จะสร้าง JOIN ที่รองรับโดยอัตโนมัติ โดยผู้ใช้สร้างโมเดลเชิงความหมายเพียงครั้งเดียวและนำกลับมาใช้ใหม่กับภาพข้อมูลทุกรายการในแดชบอร์ด สำหรับการวิเคราะห์ด้วยภาษาธรรมชาติ ผู้ใช้สามารถกำหนดให้ Chat Agent ใช้หัวข้อได้โดยตรงและถามคำถาม โดย Agent จะอ่านความสัมพันธ์ที่กำหนดไว้ในหัวข้อและดำเนินการ JOIN ระหว่างชุดข้อมูลขณะเรียกใช้เพื่อตอบคำถาม โดยไม่จำเป็นต้อง JOIN ตารางล่วงหน้าหรือเตรียมข้อมูลก่อน เนื่องจากทั้งสองประสบการณ์สืบค้นไปยังหัวข้อเดียวกัน โมเดลเชิงความหมายที่มีการกำกับดูแลเพียงโมเดลเดียวจึงทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลจริงเพียงแหล่งเดียวสำหรับทั้งบุคคลและ Agent หัวข้อแบบหลายชุดข้อมูลใช้สิทธิ์ของชุดข้อมูลที่มีอยู่ซ้ำและรองรับการรักษาความปลอดภัยระดับแถวและระดับคอลัมน์ (RLS/CLS) ดังนั้นการกำกับดูแลที่กำหนดไว้จึงมีผลกับภาพข้อมูลแบบข้ามชุดข้อมูลทุกรายการและทุกคำตอบ
ขณะนี้ หัวข้อแบบหลายชุดข้อมูลพร้อมใช้งานทั่วไปใน AWS Region ทุกแห่งที่มี Amazon Quick ให้บริการ ในการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดูบล็อกโพสต์นี้