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Visualizando dados de Big Data com Amazon QuickSight

  • 1. © 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Claudia Charro, Arquiteta de Soluções 22 de Junho de 2017 Visualizando dados de Big Data com Amazon QuickSight
  • 2. Agenda O portfólio em Dados e Analytics da AWS Amazon QuickSight e os Serviços de Dados da AWS Amazon QuickSight Administração e Gerenciamento Precificação Demonstração
  • 3. O portfólio em Dados e Analytics da AWS Amazon Kinesis Firehose AWS Direct Connect Amazon Snowball Amazon Kinesis Streams Amazon S3 Amazon Glacier Amazon CloudSearch Amazon RDS, Amazon Aurora Amazon Dynamo DB Amazon Elasticsearch Amazon EMR Amazon EC2Amazon Redshift AWS Data PipelineAWS Database Migration Service AWS Glue Amazon Athena Amazon Kinesis Analytics Coleta Armazenamento Processamento/Análise
  • 4. Business Inteligence na Nuvem Amazon S3 Amazon Redshift AWS Glue Amazon Kinesis Firehose Amazon RDS, Amazon Aurora Aplicações Operational Data Sources (ODS) Coleta Armazenamento Processamento/Análise
  • 5. AWS Data PipelineAWS Database Migration Service AWS Glue Amazon Kinesis Firehose AWS Direct Connect Amazon Snowball Amazon Kinesis Streams Amazon S3 Amazon Glacier Amazon CloudSearch Amazon RDS, Amazon Aurora Amazon Dynamo DB Amazon Elasticsearch Amazon EMR Amazon EC2Amazon Redshift Amazon Athena Amazon Kinesis Analytics Coleta Armazenamento Processamento/Análise Visualização e Análise ? O portfólio em Dados e Analytics da AWS
  • 6. Amazon QuickSight é um serviço de Business Analytics fácil de usar que permite a você visualizar, explorar e compartilhar insights sobre seus dados.
  • 7. ✓ Nativo em nuvem, totalmente gerenciado ✓ Super rápido e fácil de usar ✓ Escalabilidade tanto para dados quanto para usuários ✓ Baixo custo Por que a AWS criou o QuickSight?
  • 8. QuickSight é desenhado para permitir que usuários em sua organização consumam dados e realizem análises ad-hoc de maneira fácil e com custo efetivo. Para quem o QuickSight é indicado? Profissionais de Negócio Consumidores de Dados Profissionais de dados
  • 9. QuickSight é amplamente integrado com fontes de dados da AWS como Redshift, RDS, S3, Athena entre outros. Mas também com fontes de terceiros como Excel, Salesforce e mais. Grande integração com Fontes de dados da AWS Amazon RDS, Aurora Amazon Redshift Amazon Athena Amazon S3 Flat Files
  • 10. O QuickSight é otimizado pelo SPICE, um motor de cálculo super rápido que entrega alta performance e escala, provendo insights na velocidade do pensamento. Performance Super rápida com SPICE SPICE
  • 12. QuickSight + Serviços de Dados da AWS Uma Solução Completa
  • 13. QuickSight + Redshift e RDS Amazon Redshift Amazon RDS SPICE
  • 14. QuickSight + S3 e Athena SPICE Amazon Athena
  • 16. O QuickSight possui perfis para administrador e usuário para viabilizar o controle que você precisa em sua conta. O QuickSight Enterprise Edition permite conexão com Active Directories tanto em seu Data Center quanto na nuvem via AWS Directory Services. Gerenciamento de usuários e integração com AD Microsoft Active Directory
  • 17. Compartilhamento seguro Conteúdo criado no QuickSight compartilhado através de links seguros prevenindo vazamento de arquivos e também a circulação de relatórios e dashboards desatualizados.
  • 18. Flexibilidade para usuário final com controle centralizado QuickSight permite que usuários finais facilmente realizem de maneira autônoma a descoberta dos dados com o controle centralizado que as empresas precisam para garantir a integridade da ”fonte única da verdade”. • Crie e distribua Data Sets gerenciados. • Atribua e revogue acesso aos Data Sets. • Governança das fontes de dados (em breve).
  • 20. Conceitos Básicos DATA SETS Fontes DATA SOURCES Análises DASHBOARDS & Histórias Dados de Vendas Dados de Operações Dados de Marketing Bases relacionais Arquivos Mais fontes em breve!
  • 22. Individual Standard Edition (60 dias de uso gratuito) Enterprise Edition (60 dias de uso gratuito) Preço por usuário por mês Gratuito $9 (Anual) $12 (Mês a mês) $18 (Anual) $24 (mês a mês) Número de Usuários 1 2+ 2+ 2+ 2+ Capacidade de SPICE (GB)* 1 10 10 10 10 Capacidade adicional de SPICE - GB-mês $0.25 $0.25 $0.38 Como um serviço da AWS, o QuickSight é uma solução com custo efetivo tanto para 10 users quanto para 10,000 usuários.
  • 23. Como um serviço de nuvem nativo, o QuickSight combina a velocidade, a escalabilidade, e a segurança que nossos clientes precisam com o custo efetivo que você espera da AWS. Serviço nativo da AWS Escalável, Rápido, Fácil Sem esforço de instalação Sem licenciamento ou custo de manutenção Pague conforme seu uso Teste gratuitamente @ Quicksight.AWS
  • 25. Lembre-se de avaliar a apresentação!

Notas do Editor

  1. The main goal of this slide is to show platform completeness Key talking points: 1/ Any big data application has a data acquisition phase, a storage need, and an analytics need 2/ Quick Service overviews. Go fast; especially on ones we talk about later. Collect Direct Connect – private, low latency connections between your data centers and ours. Most customers use a pair for redundancy and availability Import/Export – for moving large volumes of data, fedex is your highest bandwidth option. With Snowball, we’ll ship you a ruggedized case, load it up, send it back Kinesis – real time streaming data; has streams for custom apps, firehose for easy Redshift/s3 integration, AWS IoT platform – complete suite for IoT devices to make it easy to manage them and get telemetry data into AWS Store S3 is the foundation of any big data app on AWS. Scalable, low cost, default landing zone for data ($0.023/GB-Mo and drops from there with scale. That’s $23/TB for a month, less than $300 for a year) Glacier is the sister service for cold storage like data you need for compliance. Age data into it using lifecycle. $0.004/GB-Mo, or $48 per TB per year! DynamoDB – NoSQL store; zero admin; JSON + Key Value with single digit millisecond latency. Great for high concurrency reads and writes Elasticsearch – managed elasticsearch clusters for operational intelligence and search Analyze EMR for fully managed dynamic clusters for running Hadoop/Spark/Presto/HBase Athena for interactive queries on S3 Data using Standard SQL with no infrastructure to manage Redshift – fully managed, petabyte scale DW for $1,000/TB/year ML – fully managed machine learning EC2 – run anything you want that runs on Linux or windows QuickSight for fast, cost-effective BI Lambda – serverless compute for event driven computing Kinesis Analytics for real time SQL And rounding all this out, we have DMS for migrating databases and replicating OLTP to Redshift and Data Pipeline for scheduling and orchestration
  2. The main goal of this slide is to show platform completeness Key talking points: 1/ Any big data application has a data acquisition phase, a storage need, and an analytics need 2/ Quick Service overviews. Go fast; especially on ones we talk about later. Collect Direct Connect – private, low latency connections between your data centers and ours. Most customers use a pair for redundancy and availability Import/Export – for moving large volumes of data, fedex is your highest bandwidth option. With Snowball, we’ll ship you a ruggedized case, load it up, send it back Kinesis – real time streaming data; has streams for custom apps, firehose for easy Redshift/s3 integration, AWS IoT platform – complete suite for IoT devices to make it easy to manage them and get telemetry data into AWS Store S3 is the foundation of any big data app on AWS. Scalable, low cost, default landing zone for data ($0.023/GB-Mo and drops from there with scale. That’s $23/TB for a month, less than $300 for a year) Glacier is the sister service for cold storage like data you need for compliance. Age data into it using lifecycle. $0.004/GB-Mo, or $48 per TB per year! DynamoDB – NoSQL store; zero admin; JSON + Key Value with single digit millisecond latency. Great for high concurrency reads and writes Elasticsearch – managed elasticsearch clusters for operational intelligence and search Analyze EMR for fully managed dynamic clusters for running Hadoop/Spark/Presto/HBase Athena for interactive queries on S3 Data using Standard SQL with no infrastructure to manage Redshift – fully managed, petabyte scale DW for $1,000/TB/year ML – fully managed machine learning EC2 – run anything you want that runs on Linux or windows QuickSight for fast, cost-effective BI Lambda – serverless compute for event driven computing Kinesis Analytics for real time SQL And rounding all this out, we have DMS for migrating databases and replicating OLTP to Redshift and Data Pipeline for scheduling and orchestration
  3. The main goal of this slide is to show platform completeness Key talking points: 1/ Any big data application has a data acquisition phase, a storage need, and an analytics need 2/ Quick Service overviews. Go fast; especially on ones we talk about later. Collect Direct Connect – private, low latency connections between your data centers and ours. Most customers use a pair for redundancy and availability Import/Export – for moving large volumes of data, fedex is your highest bandwidth option. With Snowball, we’ll ship you a ruggedized case, load it up, send it back Kinesis – real time streaming data; has streams for custom apps, firehose for easy Redshift/s3 integration, AWS IoT platform – complete suite for IoT devices to make it easy to manage them and get telemetry data into AWS Store S3 is the foundation of any big data app on AWS. Scalable, low cost, default landing zone for data ($0.023/GB-Mo and drops from there with scale. That’s $23/TB for a month, less than $300 for a year) Glacier is the sister service for cold storage like data you need for compliance. Age data into it using lifecycle. $0.004/GB-Mo, or $48 per TB per year! DynamoDB – NoSQL store; zero admin; JSON + Key Value with single digit millisecond latency. Great for high concurrency reads and writes Elasticsearch – managed elasticsearch clusters for operational intelligence and search Analyze EMR for fully managed dynamic clusters for running Hadoop/Spark/Presto/HBase Athena for interactive queries on S3 Data using Standard SQL with no infrastructure to manage Redshift – fully managed, petabyte scale DW for $1,000/TB/year ML – fully managed machine learning EC2 – run anything you want that runs on Linux or windows QuickSight for fast, cost-effective BI Lambda – serverless compute for event driven computing Kinesis Analytics for real time SQL And rounding all this out, we have DMS for migrating databases and replicating OLTP to Redshift and Data Pipeline for scheduling and orchestration
  4. QuickSight was built from the ground up as a cloud-native application. It’s delivered in SaaS model so it’s very easy to deploy. You no longer have to worry about patching or upgrading the SW, maintaining and scaling infrastructure or architecting for high availability and backup. We take care of all this non-differentiated heavy lifting for you. On the user side, QuickSight doesn’t require a client or configuration of drivers. Simply fire off a browser or our mobile app and login and immediately have access to powerful insights. QuickSight delivers a simple and intuitive user experience that let’s you build visualizations in minutes and then easily and securely share them with your team.
  5. Once you created the data sets, you can easily and securely share them with other users who can then create analyses from them. As you’ll see in the demo, they don’t need to install or configure any software, simply login, and start selecting fields and our Autograph feature will select the most suitable chart for them. They can also open this on the go with any IOS device and soon on Android as well through the native applications
  6. QuickSight is currently focused on business users rather than the data professional. It’s optimized for business professionals who want to easily and quickly do ad-hoc data exploration without relying on IT and data consumers who need access to reports and dashboards. As we iterate and add additional functionality, we’ll be able to cater to the requirements of data scientist and sophisticated analysts.
  7. QuickSight is deeply integrated with AWS data sources. You’ll see that it auto-detects Amazon Relational DB service instances and Redshift clusters within the same AWS account. That makes it really easy for an admin or power user to find them and quickly login and create a QS data sources out of them. So with RDS we currently support… including Aurora and hoping to add Oracle soon. We support Amazon S3 allowing you to visualize files directly from object storage. We recently added Athena our clusterless query service so you can visualize SQL queries on semi-structured data. We also have our first web application connector with Salesforce, enabling you to directly pull and visualize data from sales cloud without having to export it into a DB or S3. We plan to support several more popular web applications over the coming months so make sure you look for our updates. We also support all the 3rd party DBs I listed under RDS, running on EC2 or in your own DCs – these currently include MySQL, PostgreSQL and MS SQL server. Here again we expect to add additional popular DB engines over the next few months. Finally, many customers told us that due to the cost and complexity of BI tools, most of their users are leveraging spreadsheets for business analytics but that QuickSight’s compelling price model and ease of use can finally help them deploy a sophisticated BI tool broadly, so we added MS Excel support to let you easily import existing spreadsheets into the user interface.
  8. As the name implies QuickSight is quick. What makes it quick is SPICE. SPICE stands for superfast in-memory calculation engine. It’s an in-memory columnar data store that optimized for analytical queries and can perform calculations or aggregations on the fly. It sits between the user and the data source and both relieves pressure from the data sources and speeds up performance for demanding and impatient business users. It was built specifically for QuickSight and like the rest of the service it’s fully managed so you don’t need to worry about scalability or high availability.
  9. When you’re done with an analysis… sharing is caring so you have 3 ways of doing that.
  10. Before Luis walks you through everything I just discussed in a live demo, let me talk about how we integrate with some key AWS data services
  11. Redshift is amazon’s fast fully managed, PB-scale data warehouse service. QuickSight auto-detects RS clusters in the same AWS account and once you login and set them up as a data source, you can decide for each data set whether you want to directly query the cluster or leverage SPICE. If you use SPICE, queries into that data set will not hit Redshift but instead will be served directly from memory. SPICE can sync with Redshift on a schedule to make sure it has an updated view of your business.
  12. Redshift is amazon’s fast fully managed, PB-scale data warehouse service. QuickSight auto-detects RS clusters in the same AWS account and once you login and set them up as a data source, you can decide for each data set whether you want to directly query the cluster or leverage SPICE. If you use SPICE, queries into that data set will not hit Redshift but instead will be served directly from memory. SPICE can sync with Redshift on a schedule to make sure it has an updated view of your business.
  13. So now Luis will show us how all of this looks
  14. QuickSight allows you to either leverage a built-in user directory we deploy into your AWS account and invite users to join via email or invite existing IAM users. Another option is with our Enterprise Edition you can connect to your active directory servers and manage QuickSight access to existing users and groups, this can simplify user management and provide stronger security. Something important to keep in mind as you’re planning user access is that QuickSight is currently independently managed in each AWS account.
  15. So now Luis will show us how all of this looks
  16. With QuickSight