In diesem Artikel erfahren Sie, wie Amazon Q es Geschäftsanwendern ermöglicht, Daten besser zu verstehen und überzeugende Datenvisualisierungen und Erzählungen zu erstellen, indem sie die Möglichkeiten der generativen BI nutzen.
Herkömmliche Business Intelligence (BI)-Tools erfordern in der Regel technisches Fachwissen für eine effektive Navigation, was nicht-technische Benutzer daran hindert, sich aktiv mit den Daten auseinanderzusetzen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Außerdem sind diese konventionellen BI-Workflows oft mit einem langwierigen Prozess der Datenaufbereitung, Dashboard-Erstellung und Berichtserstellung verbunden, was für Geschäftsanwender zeitraubend und frustrierend sein kann.
Die Einführung von Amazon Q, das nahtlos in Amazon QuickSight integriert ist, hat die Situation für Unternehmen grundlegend verändert und schließt die Lücke, die durch diese Herausforderungen entstanden ist. Es bietet eine benutzerfreundliche, auf natürlicher Sprache basierende Oberfläche, die es einem breiteren Publikum ermöglicht, Daten zu erkunden.
Diese Fähigkeit spart nicht nur Zeit, sondern ermöglicht es den Geschäftsanwendern auch, Daten selbst zu untersuchen und so ihre Abhängigkeit von IT- oder BI-Teams zu verringern. Anstatt auf die Aktualisierung von Dashboards oder die Erstellung von Berichten durch diese Teams zu warten, können die Benutzer selbst tätig werden und Einblicke gewinnen, die zuvor vielleicht übersehen wurden, so dass sie flexibel auf veränderte Geschäftsbedingungen reagieren können.
Mit Amazon Q können Geschäftskunden jetzt:
Mit Hilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht QuickSight Q den Benutzern, Fragen zu ihren Daten in Alltagssprache zu stellen, so dass keine Kenntnisse über Datenmodellierung oder SQL-Abfragen erforderlich sind.
In Echtzeit analysiert das System Abfragen, versteht den Kontext, ruft Daten aus relevanten Quellen ab und kann auf der Grundlage der Abfragen der Benutzer individuelle Diagramme, Grafiken und Dashboards erstellen. Die Flexibilität bei der Anpassung von Visualisierungen und Dashboards stellt sicher, dass die Benutzer QuickSight an ihre spezifischen geschäftlichen Anforderungen und Präferenzen anpassen können, so dass sie die Daten auf klare und überzeugende Weise präsentieren können.
Amazon Q bietet nicht nur Datenvisualisierungen, sondern ermöglicht es den Nutzern auch, zu Geschichtenerzählern zu werden, indem sie fesselnde Erzählungen erstellen, die die Daten zum Leben erwecken. Mit der Fähigkeit, Zusammenfassungen zu erstellen, aufkommende Trends zu erkennen und datengestützte Empfehlungen zu geben, können Benutzer ihre Ergebnisse effektiv an Stakeholder weitergeben und so eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung ermöglichen, ohne selbst riesige Datenmengen durchforsten zu müssen.
Mit über 40 integrierten Konnektoren lässt sich Amazon Q nahtlos in bestehende Kollaborationstools wie Slack, Salesforce und Microsoft Teams integrieren, so dass Geschäftsanwender ihre datengesteuerten Erkenntnisse und Ergebnisse in Echtzeit mit ihren Kollegen teilen können.
Technische Architektur von Amazon Q in QuickSight
Die Integration von Amazon Q mit QuickSight wurde entwickelt, um eine intuitive, skalierbare und hocheffiziente Analyseplattform zu bieten. Die Architektur kombiniert fortschrittliche natürliche Sprachverarbeitung (NLP), serverlose Datenverarbeitung und Visualisierungskomponenten und gewährleistet so eine optimierte End-to-End-Lösung für Business Intelligence.
Schlüsselkomponenten der Architektur
1. Datenerfassung und -speicherung:
AWS Cost and Usage Reports (CUR): Die Architektur beginnt mit einer granularen Datenerfassung über AWS CUR, die in Amazon S3 gespeichert wird.
ETL mit AWS Glue: Datenvorbereitungs- und -umwandlungsaufgaben nutzen AWS Glue, um den CUR für Abfragen zu strukturieren.
2. Abfrage und Verarbeitung:
Amazon Athena: CUR-Daten werden mit Amazon Athena abgefragt, einer serverlosen, SQL-basierten Abfrage-Engine für skalierbaren und effizienten Datenabruf.
Amazon QuickSight Engine: QuickSight ist in Amazon Athena integriert und verarbeitet Daten, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen.
3. Amazon Q für NLP-Abfragen:
Verarbeitung natürlicher Sprache: Amazon Q übersetzt Geschäftsanfragen im Klartext in strukturierte Datenanfragen.
Integration: Durch die nahtlose Integration ermöglicht Q Geschäftsanwendern die dynamische Interaktion mit Daten ohne technisches Fachwissen.
4. Visualisierung und Einblicke:
Dynamische Dashboards: Amazon QuickSight generiert interaktive Dashboards, Berichte und visuelle Erzählungen.
Tagging und kontextbezogene Einblicke: Amazon Q integriert Tagging-Strategien und verbindet sich mit dem CUDOS Dashboard, um angereicherte, kontospezifische Einblicke zu bieten.
Architektur Arbeitsablauf
AWS CUR (Kosten- und Nutzungsbericht): Die Architektur beginnt mit detaillierten Kosten- und Nutzungsdaten, die in Amazon S3 erfasst und gespeichert werden.
Amazon Glue ETL: CUR-Daten werden transformiert und strukturiert.
Athena Abfrage-Ebene: Transformierte Daten werden für bestimmte Einblicke abgefragt.
Amazon Q Integration: Ermöglicht Geschäftsanwendern die Eingabe von Abfragen in natürlicher Sprache, die in analytische Erkenntnisse umgewandelt werden.
QuickSight Visualisierung: Ausgabe von Dashboards, Diagrammen und Berichten in Echtzeit, die auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten sind.
Innovation über Branchen hinweg vorantreiben
Die Amazon Q-Funktion innerhalb der QuickSight-Plattform hat es Geschäftsanwendern in verschiedenen Branchen ermöglicht, zu effektiven Datenerzählern zu werden, die Innovationen vorantreiben, die betriebliche Effizienz verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Ein Beispiel für eine erfolgreiche Fallstudie, die Innovation in der Finanzdienstleistungsbranche zeigt, ist Nasdaq, die zweitgrößte Börse der Welt. Vor der Implementierung von Amazon Q stand Nasdaq vor mehreren großen Herausforderungen bei der effektiven Nutzung seiner Daten. Die Handelsdaten des Unternehmens waren sehr komplex und für Analysen nicht gut geeignet, da die Systeme eher auf Geschwindigkeit als auf Analyse ausgelegt waren. Darüber hinaus waren die Geschäftsanwender von Nasdaq zunehmend frustriert, weil es schwierig war, die benötigten Dateneinblicke zu erhalten, da verschiedene Teams ihre eigenen, isolierten Ansätze zur Datenanalyse entwickelt hatten, was die Zusammenarbeit und den Austausch von Erkenntnissen behinderte.
Durch die Implementierung von Amazon Q in QuickSight war Nasdaq in der Lage, seine Geschäftsanwender in die Lage zu versetzen, zu kollaborativen Datenerzählern zu werden und besser informierte Entscheidungen zu treffen. Die natürlichsprachliche Oberfläche von Amazon Q ermöglichte es den nicht-technischen Mitarbeitern von Nasdaq, gemeinsam Daten zu erforschen und benutzerdefinierte Visualisierungen zu erstellen, ohne dass dafür spezielle technische Kenntnisse erforderlich waren. Dies hat zu einer schnelleren Entscheidungsfindung, verbesserter betrieblicher Effizienz und einem besseren Kundenerlebnis für Nasdaq geführt.
Auch im Bereich der Biowissenschaften nutzen Unternehmen des Gesundheitswesens Amazon Q, um Kliniker und Verwaltungsangestellte in die Lage zu versetzen, Trends bei Patientenergebnissen schnell zu erkennen, die Wirksamkeit von Behandlungsprotokollen zu überwachen und die Ressourcenzuweisung zu optimieren. Gilead Sciences, ein führendes Unternehmen im Bereich der biopharmazeutischen Innovation, hat Amazon Q als einen der wichtigsten Faktoren für die schnellere Gewinnung von Erkenntnissen und Analysen gesehen, die es dem Unternehmen ermöglichen, Fortschritte in der Medizin zu beschleunigen.
Auch die Marketingbranche hat von den Data-Storytelling-Fähigkeiten von Amazon Q profitiert. Wunderkind, eine führende Plattform für digitales Marketing, konnte seinen Kundenerfolgs- und Marketingteams ein neues Maß an Effizienz verschaffen, indem es Amazon Q nutzte, um Erkenntnisse aus seinen umfangreichen proprietären Daten zu gewinnen. Dadurch können die Geschäftsanwender von Wunderkind ihre Kunden schneller und genauer bedienen und gleichzeitig den Prozess der Inhaltserstellung beschleunigen.
Die Zukunft von Generative BI und Amazon Q innerhalb der QuickSight-Plattform birgt großes Potenzial. Da sich die Fähigkeiten der generativen BI weiter entwickeln, können wir mit Fortschritten bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, prädiktiven Analysen und einer tieferen Integration mit anderen Unternehmenssystemen rechnen. Diese Entwicklungen werden Geschäftsanwendern die Möglichkeit geben, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Sie werden die Art und Weise verändern, wie Unternehmen an die Entscheidungsfindung herangehen, und die Rolle der IT- und BI-Teams verändern.
Wie Sie gesehen haben, hat Amazon Q dazu beigetragen, die Kluft zwischen komplexen Datensystemen und dem Bedarf an verwertbaren Erkenntnissen zu überbrücken, indem es nicht-technische Benutzer in die Lage versetzt, zu kollaborativen Datenerzählern zu werden.
Als AWS Specialist Data and AI Partner ist Firemind einzigartig positioniert, um Unternehmen dabei zu helfen, die Leistung von Amazon Q und Amazon QuickSight zu nutzen, um sinnvolle Geschäftsergebnisse zu erzielen.
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