Amazon QuickSight Q — Doğal Dil Soruları Kullanan İş Zekası

Orijinal makale: Link (Jeff Barr)

İş verilerini anlamlandırmak, böylece bundan değer elde edebilmeniz faydalı ama yine de zordur. İş Zekası (Business Intelligence – BI) terimi (Wikipedia’ya göre) 1800’lerin ortalarından beri mevcut olsa da çağdaş BI araçlarının benimsenmesi hala oldukça düşüktür.

Amazon QuickSight, iş zekasını kurumunuzda kullanmanızı kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. 2015 yılında duyurulan ve 2016 yılında kullanıma açılan QuickSight, bulut için oluşturulmuş ölçeklenebilir bir BI hizmetidir. 2016 lansmanından bu yana birçok yenilik ekledik: 2017’de jeo-uzamsal görselleştirme ve özel VPC erişimi, 2018’de oturum başına ödeme fiyatlandırması, ek API’lar (veriler, pano, SPICE ve 2019’daki izinler), panoların gömülü yazımı ve 2020’de otomatik anlatılar için destek ve 2021’de kaynak olarak veri seti (Dataset-as-A-Source).

QuickSight Q Burada
Meslektaşım Harunobu Kameda geçen Aralık ayında Amazon QuickSight Q (veya kısaca Q) duyurdu ve size kısaca gösterdi. Bugün Q’nun genel kullanılabilirliğini duyurmaktan mutluluk duyuyorum, ve size nasıl çalıştığını göstermek istiyorum!

Özetleyecek olursak Q, QuickSight’ın Enterprise Edition için doğal bir dil sorgu aracıdır. Makine öğrenimi ile güçlendirilmiş, mevcut verilerinizi daha erişilebilir ve bu nedenle daha değerli hale getirir. Q’yu kişisel İş Zekası Mühendisi veya Veri Analistiniz olarak düşünün, günde 24 saat nöbetçi olan  ve size hızlı bir şekilde anlamlı sonuçlar sunmaya her zaman hazır! Saniyeler içinde yüksek kaliteli sonuçlar elde edersiniz, her zaman uygun bir biçimde gösterilir.

Q sorunuzun amacını keşfetmek için sahne arkasında Doğal Dil Anlayışını (Natural Language Understanding – NLU) kullanır. Birden fazla alandan (satış, pazarlama, perakende, İK, reklamcılık, finansal hizmetler, sağlık hizmetleri vb.) alınan kelime dağarcığını ve kavramları tanımak için eğitilmiş modellerin yardımıyla Q, QuickSight tarafından desteklenen tüm veri kaynaklarına atıfta bulunan soruları yanıtlayabilir. Buna Amazon Redshift, Amazon Relational Database Service (RDS), Amazon Aurora, Amazon Athena ve Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gibi AWS kaynaklarının yanı sıra Salesforce, Adobe Analytics, ServiceNow ve Excel gibi üçüncü taraf kaynaklar ve SaaS uygulamaları dahildir.

Q Kullanımı
Q, genellikle QuickSight Yazarları (Authors) tarafından bir kuruluş içinde kullanılmak üzere oluşturulan konular tarafından desteklenmektedir (QuickSight Yazarıysanız, buradan daha fazla bilgi edinebilirsiniz). Konular (topics) sorular için konu alanlarını temsil eder, ve etkileşimli olarak oluşturulur. Yazarların bir konu oluşturmak için kullandıkları beş adımlı süreç hakkında daha fazla bilgi edinmek için, yeni videomuzu, Harika Bir Q Konusu Oluşturma İpuçları’nı izlediğinizden emin olun.

Q kullanmak için, sadece bir konu seçiyorum (bu durumda B2B Sales) ve sayfanın üst kısmındaki Q çubuğuna bir soru giriyorum:

Gerçek sonuçlara ek olarak, Q, sorumun istendiği gibi anlaşıldığından ve işlendiğinden emin olmak için inceleyebileceğim açıklayıcı bilgilere erişmemi sağlıyor. Örneğin, sales‘ı tıklayıp Q’nun alanı nasıl ele aldığını öğrenebilirim:

Sorguda her açıdan ince ayar yapabilirim; burada Sorted by seçeneğini tıkladım:

Q, her cevap için uygun bir görsel temsil seçer, ama buna da ince ayar yapabilirim:

Belki de bunun yerine bir donut grafiği istiyorum:

Q’nun bir soruyu nasıl işlediğini ve sorunun nasıl işleneceği ve görüntüleneceği konusunda size kontrol sağladığını gördüğünüze göre, “güneyde hangi ürünün en çok sattığı?” (which product sells best in south?) ile başlayarak birkaç soruya daha göz atalım.

İşte “bölgeye ve kategoriye göre toplam satışlar nedir?” (what is total sales by region and category?) dikey yığılmış çubuk grafik (vertical stacked bar chart) görsel kullanarak aldığımız yanıt:

Kamera Arkası – Q Konuları
Daha önce bahsettiğim gibi, Q, belirli bir konuyu temsil etmek için konuları kullanır. Oluşturduğum veya benimle paylaşılan konuların listesini görmek için Topics‘i tıklıyorum:

Daha fazla bilgi edinmek için B2B Sales‘ı tıklıyorum. Summary (Özet) sayfası, QuickSight Yazarlarına konuyla ilgili ince ayar yapmak için kullanabilecekleri bilgileri sağlamak üzere tasarlanmıştır:

Data (Veri) sekmesine tıklayabilir ve Q’nun soruları yanıtlamak için kullandığı alanların listesi hakkında daha fazla bilgi edinebilirim. Soru sorma sürecini daha basit ve daha doğal hale getirmek için her alanın bazı eşanlamlıları veya arkadaş canlısı adları olabilir:

Q’nun alanı nasıl “anladığı” ve kullandığı hakkında daha fazla bilgi edinmek için bir alanı (row) genişletebilirim. Alan için anlamlı olan toplama türleri üzerinde kontrol uygulamak için değişiklikler yapabilirim ve ayrıca ek anlamsal bilgiler de sağlayabilirim:

Ek anlamsal bilgi sağlamanın bir örneği olarak, alanın Semantic Type‘ı (Anlamsal Türü) Location (Konum) ise, uygun alt türü seçebilirim:

User Activity (Kullanıcı Etkinliği) sekmesi bana kullanıcıların bu konuyla ilgili sorduğu soruları gösterir:

QuickSight Yazarları, kullanıcı geri bildirimlerini izlemek, en sık sorulan soruları anlamak ve QuickSight panolarında sağlanan içerikte iyileştirmeler sağlamak için sık sorulan soruları kullanmak için bu sekmeyi kullanabilir.

Son olarak, Verified Answers (Doğrulanmış yanıtlar) sekmesi manuel olarak incelenen ve onaylanan yanıtları gösterir:

Bilmeniz Gerekenler
İşte Amazon QuickSight Q hakkında bilmeniz gereken birkaç şey:

Fiyatlandırma – Her Okuyucu (Reader) ve her Yazar (Author) için aylık ücret vardır; daha fazla bilgi için QuickSight Fiyatlandırma Sayfasına göz atın.

Bölgeler – Q, US East (N. Virginia), US West (Oregon), US East (Ohio), Europe (Ireland), Europe (Frankfurt) ve Europe (London) Bölgelerinde mevcuttur.

Desteklenen Diller – İngilizce soru desteği ile başlatıyoruz.

— Jeff;