Simplifique su BI con AWS
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La visualización de datos analíticos es un reto al que se enfrentan muchas organizaciones, el poder crear tableros, alertas, agregar predicciones a sus datos y actuar de acuerdo a estas de manera rápida es una necesidad de todos los negocios actuales. Únase a nuestros arquitectos para aprender como Amazon QuickSight le permite agregar inteligencia de negocios a sus aplicaciones y crear predicciones a futuro de sus datos. Amazon QuickSight es un servicio de inteligencia de negocios escalable y serverless creado para la nube, a través del cual podrá explotar sus datos de negocio para convertirlos en insights para hacer decisiones informadas sobre su negocio sin preocuparse de la gestión, escalamiento y la disponibilidad de la infraestructura de cómputo.
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Simplifique su BI con AWS
- 1. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWSWebinar Series Latinoamérica Antonia Díaz Fuentealba Solutions Architect @ AWS Simplifique su BI con AWS
- 2. ¿Cómo interactuar durante el evento? ¿Tiene un proyecto y necesita ayuda de nuestro equipo comercial? Acceda al LIVE CHAT con este QR code o con el enlace enviado en el chat del evento. Preguntas y respuestas en vivo durante todo el evento ¡Haga sus preguntas directamente a los expertos de AWS! Haga clic en el signo "?" y envíe sus preguntas.
- 3. Desafíos de las soluciones actuales de BI Precios restrictivos Falta de herramientas avanzadas Difícil integración Requiere infraestructura Difícil de escalar
- 4. Amazon QuickSight Primera solución de BI construida para la nube, con pago por sesión y ML insights integrados Auto Scaling & Serverless Crea cientos de usuarios sin manejar servidores Alta disponibilidad integrada Integrado con los servicios deAWS Acceso privado y seguro a los datos en AWS Integrado con los permisos de S3 en Data lakes Herramientas de desarrollo Administra contenido y crea ususarios con código Inserta visualizaciones fácilmente en tus apps Paga solo por lo que usas Machine Learning Detección de anomalías y forecasting integrado Lleva tu propio modelo en Amazon SageMaker Realiza preguntas en lenguaje natural “NUEVO” Pay-as-you-go
- 5. Por qué el modelo de precios de Quicksight es distinto? Con Quicksight, los usuarios pueden acceder al poder y escala de la nube de AWS. Los usuarios obtienen performance consistente sin importar la cantidad de usuarios o la utilización. Por ello, no hay costos adicionales, solo el costo por 30 min de sesión, lo que incluye todas las funcionalidades El precio de los sistemas de BI tradicionales es definido por un número de recursos, por lo que más usuarios, más utilización o querys más complejas impactan la performance de todos los usuarios, lo que resulta en la necesidad de agregar más recursos (= más costo)
- 6. Tipos de usuarios y roles Administrador Administra usuarios Administra la capacidad de SPICE Administra las conexiones aVPC Administra la configuración de la cuenta Autor Crea set de datos Crea análisis Crea dashboards Lector Visualiza la información en los dashboards Administrador A veces distinto del usuario de negocio, otras veces usuario de negocio Tiene acceso a la consola de AWS Usuario de negocio Cualquier persona Puede ser un usuario interno o externo a la organización Analistas A veces deTI, a veces usuario de negocio Analista de datos Ingeniero de datos Analista de Business Intelligence
- 7. • Añade interacciones como filtros, escala de detalles, zoom y más • Navegación extra rápida • Accesible desde cualquier dispositivo • Refresca los datos on-demand o agendado • Publica la visualización para compartir Crea dashboard, hermosos e interactivos
- 8. Inserta dashboards en tu aplicación QuickSight te permite agregar fácilmente dashboards interactivos y analytics en tus aplicaciones • Mejora tus aplicaciones con análisis y dashboard • Fácil de mantener, sin servidores que administrar • Rápido! No es necesario hacer un desarrollo customizado • Aprovecha las nuevas características que contínuamente se están lanzando
- 9. Insights entregados en tu inbox Agenda el envío de capturas de tus reportes por email • Agenda reportes por mail diarios, semanales o mensuales • Utiliza seguridad a nivel de filas para que los usuarios solo vean sus datos Crea alertas basadas en datos para notificar cuando los datos cambian • Crea alertas personalizadas basadas en los datos que son importantes para ti
- 10. ML (Machine Learning) Insights Novedosas herramientas de ML que permiten descubrir automáticamente insights para tus usuarios • Detección de anomalías • Forecasting • Lleva tu propio modelo en Amazon SageMaker • Narrativas autogeneradas en base a lenguaje natural *currently in preview
- 11. QuickSight Q Analytics en base a procesamiento de lenguaje natural para todos Los modelos de ML interpretan las preguntas de los usuarios y entregan datos desde la fuente y genera visualizaciones Añade una capa de conocimiento para mejorar las respuestas del modelo
- 12. SPICE QuickSight utiliza el poder de SPICE, el motor de cálculo súper rápido que permite entregar performance a escala, independiente de la cantidad de usuarios activos SPICE Tus fuentes de datos
- 13. Cómo funciona Quicksight? QuickSight te permite conectar tus fuentes de datos y crear dashboards que se pueden compartir de forma segura en tu organización
- 14. Conecta tus datos, desde cualquier lugar QuickSight está integrado de forma nativa con las fuentes de datos de AWS, como también con bases de datos on-premises o fuera de AWS y aplicaciones de terceras partes Conecta de forma segura tus bases de datos on-premises y archivos de texto como Excel y CSV Conéctate a bases de datos alojadas, datos en formatos de big data yVPC seguras Conéctate directamente a aplicaciones de negocio • 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*
- 15. Analytics y data lakes sin servidores en AWS Crawlers escanean tus datos y forman un catálogo de datos El catálogo de datos actúa como un diccionario centralizado de metadata Una vez catalogados, aplica controles de seguridad y protección de datos 1 2 3 AMAZON REDSHIFT SPECTRUM AMAZON EMR AMAZON ATHENA AWS GLUE DATA CATALOG AWS GLUE CRAWLER AMAZON S3 1 2 4 https://github.com/aws-samples/serverless-data-analytics Visualiza con Quicksight 5 AMAZON QUICKSIGHT 5 AWS LAKE FORMATION 3 4 Realiza querys en tus datos inmediatamente
- 16. AWS GLUE DATABREW Preparación de datos y visualización sin servidores Conéctate a tus datos en S3 o carga archivos direactamente a DataBrew Limpia, prepara y transforma datos sin escribir código Exporta tus datos preparados a S3 1 2 3 AMAZON S3 1 2 4 https://github.com/aws-samples/serverless-data-analytics Visualiza con Quicksight 5 AMAZON QUICKSIGHT 3 4 Importa los datos desde S3 a SPICE AMAZON S3 5
- 17. Analytics en tiempo real y visualización con Quicksight QUICKSIGHT Log Data Dashboard auto- refresh
- 18. Federated Single Sign-On (SSO) Permite que tus usuarios ingresen a Quicksight con sus credenciales existentes en el portal de tu proveedor de identidad usando SAML 2.0 Usuarios Proveedor de identidad externo Directorio de usuarios Federated Access con SAML 2.0
- 19. Administración de usuarios y AD QuickSight Enterprise Edition puede integrarse con tu Active Directory para administrar tus usuarios y grupos de forma dinámica
- 20. Gobernanza de datos Crea datasets administrados que dan flexibilidad a usuarios y lectores para realizar auto-servicio de analytics en datos controlados por ti Crea datasets que: • Pueden ser compartidos con cualquier usuario • Se refrescan automáticamente • Posee seguridad a nivel de fila • No pueden ser modificados por los usuarios • Se actualizan de forma dinámica ante cambios
- 21. Seguridad a nivel de filas La seguridad a nivel de filas permite crear dashboards y reportes que muestren diferente información a usuarios distintos • Crea un solo dashboard para múltiples usuarios con diferentes roles o acceso a datos • Administra de forma centralizada en acceso a tus datos • Envía reportes por mail
- 22. Auditoría y logs Monitorea tu cuenta con AWS CloudTrail para gobernanza de datos, compliance y auditorías Responde preguntas cómo: • Cuántos usuarios han visto este dashboard? • Qué dashboards ha visto este usuario? • Quién creó este nuevo dataset? • Cuándo se creo este nuevo dataset?
- 23. Detección de Anomalías Descubre tendencias inesperadas y puntos puntos extremos en millones de métricas Narrativas Automáticas Resume tus métricas de negocio en lenguaje natural Forecasting Forecast en base a machine learning con la simplicidad de un clic Predicciones con ML Visualiza y construye dashboards predictivos con modelos de Amazon SageMaker Mejora tus insights con Machine Learning Q Realiza preguntas usando lenguaje natural NEW
- 24. Predicciones ML en Amazon QuickSight Construye dashboards con predicciones en horas Empodera tus analistas de BI al usar modelos de ML Menor tiempo para crear visualizaciones e insights No requiere código, solo clics Te libera de actividades que no generan valor Amazon SageMaker Amazon QuickSight Fuentes de datos Dashboard con predicciones
- 25. Demostración
- 26. ¡Gracias! Manténgase informado sobre las próximas sesiones ¡Accede a la programación del webinar con este código QR y regístrese! QR CODE Cuéntenos qué opina del seminario web Haga clic en “salir” para responder a una encuesta de satisfacción rápida
Notas do Editor
- Hola a todos! Bienvenidos a una nueva sesión de nuestra serie de webinars Soy Antonia, solutions architect en Amazon Web Services Hoy voy a estarles hablando de cómo simplificar sus cargas de trabajo de Buisiness Intelligence con Amazon Quicksight
- Antes de empezar, me gustaría hablarles de la dinámica del evento: Durante toda la sesión, vamos a tener un panel de expertos recibiendo preguntas y respondiendo Para enviar una pregunta, solo deben hacer clic en el signo de interrogación en el panel de webinar y podrán escribir su pregunta Si es que tienen una pregunta más profunda, están interesados en saber más de algún servicio o quieren saber cómo los podemos ayudar en alguno de sus proyectos, los invito a utilizar el código QR en pantalla para comunicarse con nuestro equipo. Vamos entonces con la sesión
- Las herramientas de business intelligence hoy poseen varios desafíos. - Requieren de inversion inicial en infraestructura para soportarlas y se debe adquirir licencias costosas para poder utilizarlos Una vez implementados, requieren de nuevas inversions en infraestructura para poder escalar su capacidad La integración con diversas fuentes puede ser un problema No incluyen herramientas de análisis avanzadas, por lo que require un trabajo previo extra para integrar este tipo de funcionalidades. 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.
- AWS presenta entonces la primera solución de BI construida para la nube, con pago por session y ML insights integrados Modelo de precios pay-as-you-go, donde pagas por lo que usas y no se realiza cobro por los usuarios inactivos Es un servicio native de cloud, donde no tienes que invertir en servidores ni administrarlos. Puedes tener hasta 100 mil usuarios, sin software que manejar y actualizar, sin infraestructura que administrar y donde el servicio escala automáticamente según lo que necesites, asegurando una experiencia y performance consistente Está totalmente integrado con la gran variedad de servicios de AWS. Lee datos de los distintos servicios de almacenamiento, bases de datos en AWS y on-prem, proveedores de soluciones y files. Utiliza IAM para otorgar accesos. Monitorea con CloudTrail Administra usuarios, crea dashboards desde templates e integra en tus aplicaciones utilizando las APIs disponibles Integra insights obtenidos con ML según tus datos con unos clics. Puedes también integrar tus modelos en Amazon SageMaker. Y muy fácil de utilizar What we don’t say enough is that it is super easy to learn! In the exercises that follow, we will take you through your first dashboard build and you can see for yourself how easy it is to build with QuickSight.
- Cloud based -> escalabilidad y poder de la nube más de 1000 usuarios en una vez sin servers ni hw que administrar, mantener, deployear, actualizer o migrar solo define roles (admin o user) para garantizar que tengan acceso Pay per session -> Primer BI service con este modelo de pago más costo eficiente para el cliente no upfront costs, no annual commitments, no charge for inactive users Spice -> performance engine Auto discovery -> auto discovery de fuentes de dato en la misma region Visualizaciones -> quick preview de las visualizaciones y sugerencias según los datos Connect any resource -> se puede conectar con cualquier recurso via internet (incluido dentro de la nube) con enterprise se puede conectar por medio de VPC DATA SOURCES AWS Data Sources: S3, Athena, Aurora, EMR, Redshift, RDS Partner: presto, salesforce, jira, github, spark, Teradata, adobe analytics, twitter, servicenow On-prem: mysql, sql server, postgresql, mariadb Local files: json, csv, tsv, xlsx, clf SPICE: storage and in memory engine: Super-fast, parallel, in-memory optimized, calculation engine Columnar storage, data compression, in-memory tech, hw innovation, code machine generation Compra más spice capacity si necesitas Milisecond responses Fault-tolerant, self-healing, AZ replication Support for high concurrency Back up in s3 Instant failover with zero impact Refresh data on schedule or on demand CONNECT AND SHARE (through the console with invites) DATASET: data source, metadata, datos, calulations ANALYSES: collaborate dashboards DASHBOARDS: analysis read-only version STORYBOARDS: visualizations in a guided tour; sequence of static visuals ENTERPRISE EDITION: Reader role Email reports Access through VPC Row lever security AD 100M rows SPICE Hourly refresh for SPICE ML Insights Themes, programmatic templates, embedding WORKFLOW Conect Prepare Analyze Make better decisions (Quick insights, share) KEY POINTS: One Quicksight account per AWS account Quicksight account holds info about users added Con AD, el AD del cliente almacena info de los usuarios Puedes usar IAM user or role and SSO Quicksight tiene un Sign-In SAML Endpoint oara recibir SAML requiest de 3rd party identity provider USERS: Administrator: from AWS Console User: with email, IAM user/role, with the accounr of our admin Reader
- Aprovecha también los otros servicios del stack de analytics en AWS
- A session-based architecture has some very distinct advantages over a server-based model. In a server-based setup, an increase in the number of concurrent users at any point will result in performance degradation as the server (or cluster of servers) reaches its limits. This situation typically has administrators of such BI servers scrambling to add more servers to scale up, often also involving licensing updates. In a session based model, you will get to experience AWS’ trusted scalability, as the QuickSight service handles your peaks effortlessly, with no intervention from you. A server-based model has the same limitations when you have more complex dashboards deployed – Increased interactivity or complexity can have an adverse effect on performance, necessitating upgrades of the server infrastructure. With a session based model, QuickSight automatically (and transparently) scales to support the published dashboards, and you simply pay for the session – all activity within the 30 min is taken care of. In a server-based model, supporting users in different parts of the world would mean running multiple servers and managing them across geographies, adding to the cost and effort. With QuickSight’ architecture, you can easily (and programmatically) publish dashboards to a different region and use SPICE locally to ensure optimal performance for end-users situated locally. Lastly, with a server-based architecture, you have to manage high availability and redundancy, where as QuickSight provide native HA, and so requires no infrastructure management to ensure HA.
- 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).
- Can connect to data on-prem, in AWS and from SaaS applications
- Add screenshots or types of quesintos you can answer
- Option 1
- 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.