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[BSI202] Migrate to cloud-native business analytics with Amazon QuickSight 연사 : Sean Boon / Rahul Easwar / Massimiliano Ponticelli 일시: 2022.11.30 14:30 ~ 15:30 장소: Encore, Level 1, Encore Ballroom 5 작성자 : 메가존클라우드 Data Business Center 조예원 매니저

 

 

Amazon Quicksight 서비스 및 신규 기능 설명과 실제 기업에서 활용한 사례 소개를 들을 수 있었습니다.

 

 

 

Amazon Quicksight의 특징은 아래와 같습니다.

• 다양한 분석 요건을 위해 통합된 BI
• 풍부한 데이터 경험을 빠르게 생성
• Auto Scale을 통한 일정하게 높은 성능
• 사용성 기반의 요금으로 비용이 낮음

 

 

기존에는 리포팅, 대시보드, embedded 분석, NLQ 등을 위해 각각 개별의 제품들을 사용해왔었습니다.

하지만, QuickSight는 초대규모의 통합된 BI로, 다양한 요건의 분석을 하나의 UI에서 사용할 수 있으며, 각 요건을 위해 추가적인 트레이닝이 필요하지 않습니다.

 

 

Amazon Quicksight의 장점은 아래와 같습니다.

• 다양한 요건을 위한 통합 BI
• 쉬운 Embedding을 통해 어디서나 인사이트를 얻을 수 있음
• 자연어 질문을 통한 증강 분석
• Auto Scaling
• 정책 기반의 거버넌스, 보안
• 사용성 기반의 요금으로 비용 절감

 

 

예시처럼 Quicksight를 통해 풍부하고 인터렉티브한 대시보드를 구축 및 배포 할 수 있습니다.

 

 

누락된 데이터를 어떻게 표시할지 선택 / 마커 디자인 커스터마이징 / 라인 스타일 옵션 증가 / 데이터 제한 증가 / 색감 선택 등 라인 차트 커스터마이징 기능이 추가 되었습니다.

 

 

Amazon Quicksight Q로 Data Drive 문화를 조성할 수 있게 됩니다.

Quicksight Q란 Quicksight에 자연어로 질문을 던지면, ML 모델이 해석해서 그에 맞는 시각화 차트를 생성해서 보여주는 기능입니다.

 

 

 

신규로 추가된 기능으로는, Amazon Quicksight Q를 위해 자동화된 Data Prep이 있습니다.

 

 

또한 Quicksight는 Embedding이 쉽기 때문에, 사용자의 제품, 포털, 퍼블릭 웹사이트 등 다양한 곳에 Embed되어 인사이트 도출에 도움을 주게 됩니다.

 

 

또한 Quicksight에서 제공하는 아래와 같은 ML 기능을 활용해서 데이터를 풍부하게 해석할 수 있습니다.

• Auto narratives : business metrics를 요약해서 일상어로 표기
• ML predictions : Amazon SageMaker 모델을 활용해서 예측성 대시보드 구축
• QuickSight Q : 자연어로 질문
• Anomaly detection : Business metrics의 트렌드와 이상치를 발견
• Forecasting : 간단한 클릭으로 ML forecasting 사용

 

 

신규 추가된 기능으로는 QuickSight Paginated Reporting 기능이 있습니다.

 

 

Quicksight Paginated Reporting은 대시보드를 보고서에 맞는 형태로 손쉽게 만들 수 있게 하며, 아래와 같은 기능을 제공합니다.

• Multiple reports : 추출했을 때 테이블/피봇 테이블의 모든 데이터가 표기될 수 있는 PDF 리포트 생성
• Headers and Footers : Header 및 Footer에 페이지 넘버 등 미리 정의된 파라미터를 사용해서 생성할 수 있고, 이미지를 넣어서 더 풍부한 시각화가 가능함
• Scheduled Delivery : 여러 장으로 분리되는 리포트를 pdf로 스케쥴링 할 수 있으며, csv로 추출할 요약 데이터를 선택할 수 있음
• Snapshot history : 필요에 따라 리포트 스냅샷을 생성할 수 있음

 

 

Quicksight Paginated Reporting의 가격 입니다.

 

 

Quicksight를 활용한 Siemens Opcenter Intelligence의 사례에 대한 설명을 들을 수 있었습니다.

 

 

Opcenter Intelligence 와 AWS Quicksight가 제조 데이터 기반 분석을 강화 할 수 있었던 이유는 아래와 같습니다.

• SQL 없는 쉬운 데이터 분석
• Siemens Opcenter Portfolio에 임베딩 가능
• Interactive dashboard와 paginated reporting
• Scalability
• 모두를 위한 smart data & ML

 

 

Siemens Opcenter가 사용한 전체 아키텍쳐는 위와 같으며, IoT 데이터 및 엔터프라이즈/운영 데이터를 AWS로 가지고 와서 분석 데이터를 RDS에 생성하거나,

EMR을 활용하여 S3에 데이터 저장 후 Athena로 조회할 수 있게 하여, Quicksight에서 RDS와 Athena로 데이터를 분석하여 사용자에게 전달하였다고 합니다.

 

 

Quicksight의 경우 새로운 기능이 자주 많이 추가 되는 편인데, 최신에 추가된 기능을 알 수 있었고, 그 기능을 활용한 사례 및 데모를 통해

활용 방법을 이해할 수 있는 시간 이었습니다.

Quicksight는 타 BI tool들에 비해 후발주자의 느낌을 가지고 있는 서비스인데, Quicksight Q, Machine Learning 기능 및 신규 추가된 Paginated Reporting 등의 차별화된

기능을 통해서 경쟁력을 키우고 있다고 느껴져 흥미로웠습니다.

 

 

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