Dieser Artikel zeigt, wie Amazon Q Geschäftsanwendern hilft, Daten besser zu verstehen und überzeugende Datenvisualisierungen und Erzählungen zu erstellen, indem es die Möglichkeiten der generativen BI nutzt.
Überwindung der Grenzen herkömmlicher BI-Tools
Herkömmliche Business-Intelligence-Tools (BI-Tools) erfordern in der Regel technisches Fachwissen für eine effektive Navigation und hindern nicht-technische Benutzer daran, sich aktiv mit den Daten auseinanderzusetzen und wertvolle insights zu gewinnen. Darüber hinaus beinhalten diese konventionellen BI-Workflows oft einen langwierigen Prozess der Datenaufbereitung, Dashboard-Erstellung und Berichtserstellung, was für Geschäftsanwender zeitaufwendig und frustrierend sein kann.
Die Einführung von Amazon Q, das nahtlos in Amazon QuickSight integriert ist, war für Unternehmen ein entscheidender Fortschritt und schließt die Lücke, die durch diese Herausforderungen entstanden ist. Es bietet eine benutzerfreundliche, auf natürlicher Sprache basierende Schnittstelle, 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, wodurch sie weniger auf IT- oder BI-Teams angewiesen sind. Anstatt auf die Aktualisierung von Dashboards oder die Erstellung von Berichten durch diese Teams zu warten, können die Benutzer selbst tätig werden und insights gewinnen, die zuvor möglicherweise übersehen wurden, und so flexibel auf veränderte Geschäftsbedingungen reagieren.
Mit Amazon Q können Geschäftskunden jetzt:
Fragen in natürlicher Sprache stellen
Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht QuickSight Q den Benutzern, Fragen zu ihren Daten in Alltagssprache zu stellen, ohne dass sie Kenntnisse in der Datenmodellierung oder SQL-Abfragen benötigen.
Aufschlussreiche Visualisierungen generieren
In Echtzeit analysiert das System Abfragen, versteht den Kontext, ruft Daten aus relevanten Quellen ab und kann auf der Grundlage der Abfragen der Benutzer benutzerdefinierte Diagramme, Grafiken und Dashboards erstellen. Die Flexibilität bei der Anpassung von Visualisierungen und Dashboards stellt sicher, dass die Benutzer die QuickSight-Erfahrung auf ihre spezifischen geschäftlichen Anforderungen und Präferenzen zuschneiden können, so dass sie die Daten auf klare und überzeugende Weise präsentieren können.
Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse und Erzählungen
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 kommunizieren, was eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung ermöglicht, ohne selbst riesige Datenmengen durchforsten zu müssen.
Zusammenarbeiten und insights austauschen
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 insights 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 zur Strukturierung des CUR für Abfragen.
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 insights in Echtzeit zu generieren.
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 Insights:
Dynamische Dashboards: Amazon QuickSight generiert interaktive Dashboards, Berichte und visuelle Erzählungen.
Tagging und kontextbezogene Insights: Amazon Q integriert Tagging-Strategien und verbindet sich mit dem CUDOS Dashboard, um angereicherte, kontospezifische insights 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-Abfrageebene: Umgewandelte Daten werden für spezifische insights abgefragt.
Amazon Q-Integration: Ermöglicht Geschäftsanwendern die Eingabe von Abfragen in natürlicher Sprache, die in analytische insights umgewandelt werden.
QuickSight-Visualisierung: Ausgabe von Echtzeit-Dashboards, Diagrammen und Berichten, die auf die Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind.
Branchenübergreifende Innovationsförderung
Die Amazon Q-Funktion innerhalb der QuickSight-Plattform hat Geschäftsanwendern in verschiedenen Branchen die Möglichkeit gegeben, zu effektiven Datenerzählern zu werden, die Innovationen vorantreiben, die betriebliche Effizienz verbessern und einen Wettbewerbsvorteil erlangen.
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 über die Schwierigkeit, die von ihnen benötigten insights zu erhalten, da verschiedene Teams ihre eigenen, isolierten Ansätze zur Datenanalyse entwickelt hatten, was die Zusammenarbeit und den Austausch von insights behinderte.
Durch die Implementierung von Amazon Q in QuickSight konnte Nasdaq seine Geschäftsbenutzer in die Lage versetzen, zu kollaborativen Datenerzählern zu werden und besser informierte Entscheidungen zu treffen. Die natürlichsprachliche Schnittstelle von Amazon Q ermöglichte es den nicht-technischen Mitarbeitern von Nasdaq, Daten einfach zu erkunden und gemeinsam benutzerdefinierte Visualisierungen zu erstellen, ohne dass spezielle technische Kenntnisse erforderlich waren. Dies hat zu einer schnelleren Entscheidungsfindung, einer verbesserten betrieblichen Effizienz und einem verbesserten Kundenerlebnis für Nasdaq geführt.
Auch im Bereich der Biowissenschaften nutzen Organisationen des Gesundheitswesens Amazon Q, um Kliniker und Verwaltungsmitarbeiter 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 Schlüsselfaktor für die schnellere Gewinnung von insights 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 bieten, indem es Amazon Q nutzte, um insights aus seinen umfangreichen proprietären Daten zu gewinnen. Dies hat den Geschäftsanwendern von Wunderkind die Möglichkeit gegeben, Kunden schneller und genauer zu bedienen und gleichzeitig den Prozess der Inhaltserstellung zu beschleunigen.
Die Zukunft von Amazon Q
Die Zukunft von Generative BI und Amazon Q innerhalb der QuickSight-Plattform birgt großes Potenzial. Mit der Weiterentwicklung der Funktionen von Generative BI können wir Fortschritte bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, der prädiktiven Analyse und der tieferen Integration mit anderen Unternehmenssystemen erwarten. Diese Entwicklungen werden es den Geschäftsanwendern weiter ermöglichen, wertvolle insights aus ihren Daten zu gewinnen, was die Art und Weise, wie Unternehmen an die Entscheidungsfindung herangehen, verändern und die Rolle der IT- und BI-Teams verändern wird.
Fazit
Wie Sie gesehen haben, hat Amazon Q dazu beigetragen, die Kluft zwischen komplexen Datensystemen und dem Bedarf an umsetzbaren insights zu überbrücken, indem es nicht-technische Benutzer in die Lage versetzt, zu kollaborativen Datenerzählern zu werden.
Als AWS-Spezialist für Daten und KI ist Firemind einzigartig positioniert, um Unternehmen dabei zu helfen, die Leistung von Amazon Q und Amazon QuickSight zu nutzen, um sinnvolle Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Amazon Q und QuickSight die Datenanalysefähigkeiten Ihres Unternehmens verbessern können, füllen Sie bitte das unten stehende Formular aus.
