Anúncio
Check these out next
![[AWS Techshift] 기술 파트너사를 위한 AWS 파트너 지원 프로그램 - 이아름, AWS 파트너 사업 개발 담당 매니저](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/awstechshiftahreumlee-191021050050-thumbnail.jpg?width=600&height=600&fit=bounds)
Simplifique o seu BI com a AWS
18 de Aug de 2021•0 gostou•408 visualizações
1 gostaram
Seja o primeiro a gostar disto
mostrar mais
visualizações
Vistos totais
0
No Slideshare
0
De incorporações
0
Número de incorporações
0
Baixar para ler offline
Denunciar
Tecnologia
A visualização de dados é um desafio que muitas organizações enfrentam hoje. Criar dashboards, alertas, fazer previsões e agir rapidamente de acordo com os insights dos dados é uma necessidade de todas as empresas. Junte-se aos nossos arquitetos para aprender como o Amazon QuickSight o ajudará a adicionar BI aos seus aplicativos. O Amazon Quicksight é um serviço de BI escalável e serverless criado para a nuvem. Com ele, você pode explorar seus dados para obter insights e tomar decisões embasadas em seus negócios, sem se preocupar em gerenciar e dimensionar servidores e manter a disponibilidade de sua infraestrutura.
Amazon Web Services LATAM
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Recomendados
202106 AWS Black Belt Online Seminar 小売現場のデータを素早くビジネス に活用するAWSデータ基盤Amazon Web Services Japan
스마트 팩토리: AWS 사물인터넷과 인공지능을 활용한 스마트 팩토리 구축 – 최영준 AWS 솔루션즈 아키텍트, 정현아 AWS 솔루션즈 아키...Amazon Web Services Korea
Amazon SageMaker 모델 배포 방법 소개::김대근, AI/ML 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트, AWS::AWS AIML 스페셜 웨비나Amazon Web Services Korea
20190319 AWS Black Belt Online Seminar Amazon FSx for LustreAmazon Web Services Japan
취향기반의 개인화 서비스를 통한 이커머스 혁신 – 소성운 ZIGZAG 데이터사이언티스트, 강상원 마이셀럽스 대표:: AWS Cloud We...Amazon Web Services Korea
AWS IoT SiteWise のご紹介 (AWS IoT Deep Dive #5)Amazon Web Services Japan
Simplifique o seu BI com a AWS
- © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWSWebinar Series Brasil João Seike Arquiteto de Soluções Simplifique seu BI com a AWS Business intelligence de forma nativa na nuvem
- Como interagir durante o evento? Você tem um projeto e quer conversar com o time comercial da AWS? Acesse o LIVE CHAT neste QR code ou pelo link enviado no chat do evento. Perguntas & Respostas ao vivo durante todo o evento Tire suas dúvidas com os especialistas da AWS! Clique no símbolo “?” e envie suas perguntas.
- Amazon QuickSight
- Desafios com plataformas de BI existentes Preços restritivos Falta de recursos avançados Não integra bem Uso intensivo de recursos Difícil de escalar
- Amazon QuickSight O primeiro serviço de BI desenvolvido para a nuvem com preços de pagamento por sessão e insights de ML para todos Auto Scaling & Serverless Implante globalmente para 100 mil usuários sem provisionar servidores Alta disponibilidade integrada Ampla integração com os serviços AWS Acesso seguro e privado aos dados da AWS Permissões integradas do data lake S3 Suporte ao desenvolvedor Integre usuários de forma programática e gerencie conteúdo Incorpore facilmente em seus aplicativos Pague apenas pelo que usar No máximo USD 5/mês para leitores. Machine Learning Detecção e previsão de anomalias integradas Traga seu próprio modelo do Amazon SageMaker Faça perguntas usando linguagem natural * NOVO * Pagamento sob demanda
- Como QuickSight Funciona O Quicksight permite que você se conecte às suas fontes de dados e crie painéis que podem ser compartilhados com segurança em sua organização.
- Conecte-se aos seus dados, onde quer que eles estejam QuickSight é nativamente integrado com fontes de dados AWS, bem como bancos de dados locais e hospedados e aplicativos de negócios de terceiros. Conecte-se com segurança a bancos de dados locais e arquivos simples, como Excel e CSV Conecte-se ao banco de dados hospedado, formatos de big data e VPCs seguros Conecte-se diretamente a aplicativos de negócios de terceiros • Salesforce • Square • AdobeAnalytics • Jira • ServiceNow • Twitter • Github • Redshift • RDS • S3 • Athena • Aurora • Teradata • MySQL • Presto • Spark • SQL Server • PostgreSQL • MariaDB • Snowflake • Oracle* • Excel • CSV • Teradata • MySQL • SQL Server • PostgreSQL • Oracle* *In preview • IoT Analytics • Timestream • ElasticSearch*
- SPICE QuickSight é alimentado por SPICE, um mecanismo de cálculo super-rápido que oferece desempenho e escala, independentemente de quantos usuários estão ativos. SPICE Sua fonte de dados
- • Adicione interatividade rica, como filtros, detalhamentos, zoom e muito mais • Navegação incrivelmente rápida • Acessível em qualquer dispositivo • Atualização de dados • Publique para todos com um clique Crie lindos painéis interativos
- Incorporando painéis em seu aplicativo QuickSight permite que você integre perfeitamente painéis interativos e análises em seus próprios aplicativos • Aprimore seus aplicativos com análises e painéis avançados • Fácil manutenção, sem servidores para gerenciar • Rápido! Nenhum desenvolvimento personalizado ou conhecimento de domínio necessário • Aproveite os novos recursos à medida que os adicionamos
- Insights entregues em sua caixa de entrada Programe snapshots de relatórios para serem enviados por e-mail aos usuários • Agende relatórios de e-mail em uma base diária, semanal ou mensal • Funciona com Row Level Security (RLS) para que os usuários vejam apenas seus próprios dados Crie alertas baseados em dados para notificá-lo quando os dados forem alterados • Crie alertas pessoais com base nos dados que são importantes para você
- Tipos de usuários Administrador Gerencia usuários Gerencia a capacidade SPICE Gerencia conexoesVPC Gerencia configurções da conta Autor Cria data sets Cria analises Cria dashboard Leitor Consome dashboard Administrador Às vezes separado dos usuários de negócios, às vezes o mesmo Normalmente tem acesso ao console Usuário Empresarial Alguém Podem ser usuários internos ou externos (clientes / parceiros terceiros) Analista Às vezes emTI, às vezes, usuários de negócios 'Analista de informações’ ‘Engenheiro de Dados’ ‘Engenheiro de BI’
- Federação Single Sign-On (SSO) Permite que os usuários façam login em seus portais de provedor de identidade com credenciais existentes e, em seguida, acessem QuickSight usando SAML 2.0 Usuário Provedor de identidade Diretorio do usuário Acesso Federado com SAML 2.0
- Gerenciamento de usuários e integração AD QuickSight Enterprise Edition pode se integrar com seu Active Directory para gerenciar dinamicamente usuários e grupos
- Gestão de dados Crie conjuntos de dados gerenciados que fornecem aos usuários avançados e autores a flexibilidade para realizar análises de autoatendimento nos dados que você controla. Crie conjuntos de dados que: • Pode ser compartilhado com qualquer usuário • Atualizam automaticamente • segurança • Usuarios nao podem modificiar • Faz mudanças dinamicas
- Segurança em nível de linha A segurança em nível de linha permite criar painéis e relatórios que exibem dados diferentes para usuários diferentes. • Crie um único painel para vários usuários com diferentes funções ou acesso a dados • Controle centralmente o acesso no nível do conjunto de dados • Funciona com relatórios de e-mail!
- Auditoria e registro Acompanhe sua conta com AWS CloudTrail para fins de governança, conformidade e auditoria Responda a perguntas como: • Quantos usuários viram este painel? • Quais painéis este usuário viu? • Quem criou um novo conjunto de dados? • Quando eles criaram o novo conjunto de dados?
- ML (Machine Learning) Insights Ferramentas de ML de ponta que descobrem automaticamente insights poderosos para seus usuários. • Traga seu próprio modelo do Amazon SageMaker • Narrativas em linguagem natural geradas automaticamente • Detecção de anomalia • Previsão *currently in preview
- QuickSight Q Análise self service com NLP para qualquer pessoa Os modelos de ML interpretam a pergunta e a intenção do usuário, recuperam os dados da fonte e geram uma visualização QuickSight. A camada de conhecimento adiciona semântica e relacionamentos para clientes aos dados físicos subjacentes.
- Predições de ML in Amazon QuickSight Amazon SageMaker Amazon QuickSight Fonte de Dados Dashboard preditiva Crie painéis preditivos de semanas a horas Capacite seus analistas para fazer uso de modelos de ML Tempo mais rápido para visualização e insights Point-and-click, nenhuma codificação necessária Remove o levantamento de peso indiferenciado
- Demo
- Obrigado! Fique por dentro das próximas sessões Acesse a agenda de webinars neste QR code e inscreva-se! QR CODE Conte-nos o que achou do webinar Clique em “sair” para responder uma rápida pesquisa de satisfação.
Notas do Editor
- Introdução. Tema. Falar da demo Duracao: 45 minutos
- Chat para duvidas, chat para projetos
- Customer pain points (from the quicksight battlecard): I need an easy way to build reports and share it with my stakeholders and management. I need to be able to easily enable BI to my entire organization without upfront cost, user license management or paying for inactive usage. I need to be able to easily deploy a solution to potentially thousands of users without having to manage and scale expensive and complex infrastructure. I need to be able to easily connect to my data residing in various data sources. I need to quickly get to the insights and the data quickly whenever I need it. I need to securely connect to my data without going through the public internet. I need to ensure that my data is secure and reliably stored and managed in QuickSight. Traditional BI ‘Capacity’ pricing is defined by a fixed amount of hardware resources, therefore more users, more concurrency or more complex queries impact performance across all users, requiring more capacity (= more money) to be added. Pontos fracos do cliente (do cartão de batalha de visão rápida): Preciso de uma maneira fácil de criar relatórios e compartilhá-los com meus stakeholders e gerenciamento. Eu preciso ser capaz de habilitar BI facilmente para toda a minha organização sem custo inicial, gerenciamento de licença de usuário ou pagamento por uso inativo. Eu preciso ser capaz de implantar facilmente uma solução para potencialmente milhares de usuários sem ter que gerenciar e dimensionar uma infraestrutura cara e complexa. Preciso me conectar facilmente aos meus dados que residem em várias fontes de dados. Preciso obter insights e dados rapidamente sempre que precisar. Preciso me conectar com segurança aos meus dados, sem passar pela Internet pública. Preciso garantir que meus dados estejam seguros e armazenados e gerenciados de forma confiável no QuickSight. Pontos fracos do cliente (do cartão de batalha de visão rápida): Preciso de uma maneira fácil de criar relatórios e compartilhá-los com meus stakeholders e gerenciamento. Eu preciso ser capaz de habilitar BI facilmente para toda a minha organização sem custo inicial, gerenciamento de licença de usuário ou pagamento por uso inativo. Eu preciso ser capaz de implantar facilmente uma solução para potencialmente milhares de usuários sem ter que gerenciar e dimensionar uma infraestrutura cara e complexa. Preciso me conectar facilmente aos meus dados que residem em várias fontes de dados. Preciso obter insights e dados rapidamente sempre que precisar. Preciso me conectar com segurança aos meus dados, sem passar pela Internet pública. Preciso garantir que meus dados estejam seguros e armazenados e gerenciados de forma confiável no QuickSight. Pontos fracos do cliente (do cartão de batalha de visão rápida): Preciso de uma maneira fácil de criar relatórios e compartilhá-los com meus stakeholders e gerenciamento. Eu preciso ser capaz de habilitar BI facilmente para toda a minha organização sem custo inicial, gerenciamento de licença de usuário ou pagamento por uso inativo. Eu preciso ser capaz de implantar facilmente uma solução para potencialmente milhares de usuários sem ter que gerenciar e dimensionar uma infraestrutura cara e complexa. Preciso me conectar facilmente aos meus dados que residem em várias fontes de dados. Preciso obter insights e dados rapidamente sempre que precisar. Preciso me conectar com segurança aos meus dados, sem passar pela Internet pública. Preciso garantir que meus dados estejam seguros e armazenados e gerenciados de forma confiável no QuickSight.
- What if you didn’t have to have this sort of tradeoff between ubiquitous access, and prohitive cost ? To do that one needs to rethink BI architecture from the ground up, which is what we did with Amazon QuickSight - as a cloud native BI solution, natively integrated AWS. So what does that mean ? Cloud native = No servers or software to manage, Start with 10s of users and scale to 10s of 1000s of users up and down with zero servers to manage; further more, we are the only solution with pay as you go pricing for readers, typically on technical users, for as low as 30 cents a session and capped at $5 a month; in a typical access pattern with a mix of frequent and casual usage, you are paying less than 1500 a year for 50 users and just over 100k for 5000. That’s a huge saving, not to mention the peace of mind knowing there is no server to provision, and no users will go over the $5 monthly cap. you no longer have to choose between access and cost, and can truly empower everyone in your organization with data analytics. Not to mention never have to pay for inactive usage anymore. So we think that’s a huge advantage of a cloud native architecture, built with ubiquitous access in mind; The other part of this architecture, being a first party native AWS solution, is that we are fully Integrated w the rest of AWS: AWS grade security and compliance. End to end encryption. Centralized IAM Permissions w/Fine-grained access control, CloudTrail logging for audits. These are the differentiations that customers say matter a lot to them as they look to modernize the BI stack. Lets look at how our approach to architecture and natives AWS integration plays out in the trends and needs I talked about earlier. Cloud native = No servers = Auto-Scale: No servers or software to manage, maintain, deploy. Start with 10s of users and scale to 10s of 1000s of users with no infra mgmt. Peace of mind despite increasing data volumes, data complexity, analytical complexity and user scale Fast, consistent performance: Fast, predictable performance for every user, every time. Unlike traditional BI with servers, concurrent users or increased user interactions do not slow down the system. QuickSight scales up with the power of the AWS cloud. Fully Integrated w/AWS: Build end-to-end analytics in AWS. Secure private VPC access for RDS/Redshift/Presto, Centralized IAM Permissions w/Fine-grained access control for S3/Athena, CloudTrail logging for audits and native AWS ML integrations. ML-insights: Contextual, relevant insights, not just charts. Easily leverage AWS’ ML capabilities and delight your users with ML-powered anomaly detection, forecasting, data-driven alerts and customizable natural language narratives. Secure, Global platform: End-to-end encryption. No desktop clients = no data silos. Native High Availability. 10 Global regions with localization. HIPAA, PCI, ISO, SOC and FedRamp compliant Insights for Everyone: Provide access to all users, pay only for usage. Desktop, mobile, email reports. No upfront costs, no minimums, no annual commitments and no charges for inactive users Easy to develop and maintain: Design with QuickSight, integrate with APIs. Easily create dashboard templates and replicate dashboards across accounts, customers or teams. Secure data with row-level security and publish into applications via APIs in AWS SDK. Customize and Embed: Embed QuickSight into applications and end-user workflows to enable analytics in hours, not months or years. Use themes to match application/corporate branding and easier change management. Easy changes to embedded deployments without developers With QuickSight, users have access to power and scale of the AWS Cloud. Users get consistent performance no matter the concurrency or scale of the user base due to auto-scaling. There is no additional charge as the pay per 30-min session pricing is truly ‘all-in’.
- Can connect to data on-prem, in AWS and from SaaS applications
- Add screenshots or types of quesintos you can answer
- Detecção de anomalias com tecnologia de ML - o Amazon QuickSight usa a comprovada tecnologia de aprendizado de máquina da Amazon para analisar continuamente todos os seus dados para detectar anomalias (outliers). Você pode identificar os principais motivadores que contribuem para qualquer mudança significativa em suas métricas de negócios, como vendas acima do esperado ou queda no tráfego de seu site. O Amazon QuickSight usa o algoritmo Random Cut Forest em milhões de métricas e bilhões de pontos de dados. Isso permite que você obtenha insights profundos que muitas vezes estão enterrados nos agregados, inacessíveis por meio de análise manual. Previsão com base em ML - o Amazon QuickSight permite que usuários não técnicos prevejam com segurança suas principais métricas de negócios. O algoritmo integrado de ML Random Cut Forest lida automaticamente com cenários complexos do mundo real, como detecção de sazonalidade e tendências, exclusão de outliers e imputação de valores ausentes. Você pode interagir com os dados com a simplicidade de apontar e clicar. Autonarratives - usando narrativas automáticas no Amazon QuickSight, você pode construir painéis ricos com narrativas incorporadas para contar a história de seus dados em linguagem simples. Isso pode economizar horas de análise de gráficos e tabelas para extrair os principais insights para relatórios. Ele também cria um entendimento compartilhado dos dados dentro de sua organização para que você tome decisões mais rapidamente. Você pode usar a autonarrativa sugerida ou pode personalizar os cálculos e o idioma para atender aos seus requisitos exclusivos. O Amazon QuickSight é como fornecer um analista de dados pessoais a todos os seus usuários. Quais as vendas de são paulo vs rio de janeiro A detecção de anomalias identifica outliers e seus drivers contribuintes para responder à pergunta "O que aconteceu que geralmente não acontece?" A previsão responde à pergunta "Se tudo continuar a acontecer conforme o esperado, o que acontecerá no futuro?" A matemática que permite a previsão também nos permite perguntar "Se algumas coisas mudam, o que acontece então?" Tanto a detecção de anomalias quanto a previsão começam examinando os pontos de dados atuais conhecidos. A detecção de anomalias do Amazon QuickSight começa com o que é conhecido para que possa estabelecer o que está fora do conjunto conhecido e identificar esses pontos de dados como anômalos (outliers). A previsão do Amazon QuickSight exclui os pontos de dados anômalos e mantém o padrão conhecido. A previsão se concentra no padrão estabelecido de distribuição de dados. Em contraste, a detecção de anomalias concentra-se nos pontos de dados que se desviam do que é esperado. Cada método aborda a tomada de decisão de uma direção diferente.
- 1/Target customer: Business Users (Sales/Marketing/Finance teams that use BI dashboards to keep track of business metrics) and BI Teams that often run on thinly staffed teams 2/Key customer problem(s) we're looking to solve: When business users want to ask new business questions that are not answered by existing BI dashboards, they rely on BI teams to create or update data models and dashboards, which can take several weeks to complete. This long lead-time to address ad-hoc BI questions causes frustration for the business user and often puts additional overhead on thinly staffed BI teams. 3/Description of service (2 sentences MAX): Merlin uses machine learning-powered, natural language query (NLQ) technology to enable your business users to ask ad-hoc questions of your data and get answers in seconds. 4/How launch solves the customer problem(s). Include key capabilities and benefits unique to your service. Get answers in seconds With Merlin, business users can simply type a question in plain English and get an answer such as a number, chart, or table in seconds. Also, Merlin uses machine learning to automate the data modeling process when answers to ad-hoc business questions, such as "What is our year-over-year growth rate?", are not found in existing dashboards, saving weeks of effort from BI teams Ask any question on all your data Merlin provides answers to questions on all of your data. Unlike conventional NLQ-based BI tools, Merlin is not limited to answering questions only from a limited set of data on which data models and dashboards have been pre-built. Also, with Merlin, users are not limited to asking questions that are confined to a pre-defined dashboard and can ask any questions relevant to your business. Use business language that you are used to With Merlin, you can ask questions using phrases and business language that you use every day as part of your functional or vertical domain. Merlin is optimized to understand complex business language and data models from multiple domains, including Sales (“How is my sales tracking against quota?”), Marketing (“What is the conversion rate across my campaigns?”) and Retail (“What are the top products sold week over week by region?”) as well as HR, Advertising, amongst others. Ask more accurate questions Merlin helps you in asking more accurate questions by providing auto-complete suggestions, performing spell-checks, and suggesting matches for acronyms and synonyms that can be customized to be company and team-specific. Also, Merlin continuously improves its accuracy by learning from user interactions. If Merlin gets an answer wrong, you can teach Merlin to correct the answer with a few point and clicks. Easy to deploy and manage With a few clicks in QuickSight, you can enable Merlin to begin answering questions for your teams and organizations. Unlike conventional NQL-based BI tools that need months to prepare and model data, Merlin automatically infers the semantic meaning of the data, maps out the relationships across tables, and builds the required indices to enable accurate and consistently fast responses. Also, with Merlin’s query logs, you can easily track the questions that your teams are asking from Merlin along with user feedback (for e.g., if a certain answer from Merlin could be improved).
- Removes the need for customers to build and manage inference pipelines for BI and visualizations use cases. Reduces the time it takes form having a pre-built model to getting predictions out of it. Minimizes cost for the customer by using batch transform instead of real-time inference.
Anúncio