![[Workshop] Unlock insights with SAP, data lakes, and Amazon Q in QuickSight に参加しました #MAM301 #AWSreInvent](https://images.ctfassets.net/ct0aopd36mqt/3IQLlbdUkRvu7Q2LupRW2o/edff8982184ea7cc2d5efa2ddd2915f5/reinvent-2024-sessionreport-jp.jpg)
[Workshop] Unlock insights with SAP, data lakes, and Amazon Q in QuickSight に参加しました #MAM301 #AWSreInvent
2024.12.05re:Invent 2024 現地参加組のカスタマーサクセス部 運用支援チームのいたくらです。
「MAM301 | Unlock insights with SAP, data lakes, and Amazon Q in QuickSight」に参加したのでレポートします。
セッション情報
- セッション ID : MAM301
- タイトル: Unlock insights with SAP, data lakes, and Amazon Q in QuickSight
- スピーカー: Pavol Masarovic, Allison Quinn
- レベル: 300 – Advanced
ワークショップの概要
Many SAP customers seek to modernize their existing analytics and reporting capabilities to adapt to changing business requirements. In this workshop, explore how extracting SAP order-to-cash data into a data lake and using AI/ML services can help organizations gain valuable insights while reducing manual effort. Walk through how to use AWS services including Amazon AppFlow and Amazon S3 to store SAP data in a data lake. Also, discover how to use generative AI–based queries in Amazon Q in QuickSight to develop dashboards and provide on-demand visibility into key performance measures.
多くのSAPのお客様は、変化するビジネス要件に対応するために、既存のアナリティクスとレポート機能を近代化しようとしています。このワークショップでは、SAPの受発注データをデータレイクに抽出し、AI/MLサービスを使用することで、手作業を減らしながら貴重な洞察を得る方法を探ります。Amazon AppFlowやAmazon S3などのAWSサービスを使用して、SAPデータをデータレイクに格納する方法を説明します。また、QuickSightのAmazon Qで生成的なAIベースのクエリーを使用してダッシュボードを開発し、主要なパフォーマンス指標をオンデマンドで可視化する方法をご覧ください。
内容
アジェンダ
アジェンダは以下の通りです。
※ アジェンダのタイトルは英語でしたが、本ブログでは日本語訳で記載しています。
- 1．SAP 環境について知る
- 2．展開したサービスを確認する
- Amazon AppFlow フローを調べる
- Amazon Redshift で抽出された SAP データをクエリする
- 3．生成 BI 機能を使用して Amazon QuickSight ダッシュボードを作成する
- Amazon QuickSight Enterprise ＋ Q の生成 AI 機能を有効にする
- Amazon QuickSight でデータセットを作成する
- トピックを作成してデータに関する洞察を得る
- トピックに関する分析を作成する
- Generative AI 機能を使用してダッシュボードを作成する
- ダッシュボードを公開する
- 4．SAP データの変更（オプション）
- 5．AWS Glue SAP コネクタ（オプション）
ワークショップ時間内に終えられたのが 3 までのため、本ブログでは 3 までの内容を紹介します。
SAP 環境について知る
事前に用意されていた AWS Analytics Fabric for SAP に関するドキュメントを読みました。
ドキュメント内容の概要は以下です。
- AWS Analytics Fabric for SAP は、SAP システムのクラウド移行とデータ分析の最適化を実現するソリューション
- SAP BW や native SAP on AWS ユーザーのニーズに応えるために開発された統合分析プラットフォーム
- 主な機能として、データ処理機能、データ取り込みと更新、分析・可視化機能、主要 KPI 機能がある
- AWS Analytics Fabric for SAP では、特に「Order to Cash（受注から入金まで）」のプロセスに関する KPI を追跡・分析
- 自動化されたデプロイメント
- デプロイメントステップ：Amazon AppFlow によるデータ抽出、AWS Glue Data Catalog のセットアップ、Redshift スクリプトの展開、Step Functions の設定、QuickSight ダッシュボードの作成
今回のワークショップでは、デプロイメントステップはワークショップの一部として自動化され、主な焦点は Amazon QuickSight での可視化となっていました。
展開したサービスを確認する
まずはワークショップのために事前にデプロイされたリソースを確認しました。
確認したリソースは以下です。
- Amazon AppFlow コネクタープロファイル
- デモ SAP システムへの接続を作成するために使用
- Amazon AppFlowフロー
- SAP から Amazon S3 へビジネスコンテンツエクストラクターデータを抽出するためのデータフローを作成するために使用
- Amazon S3 バケット
- 購買から支払いまでのプロセスに関する取引データ、主要マスターデータ、テキストデータを抽出するために使用
- Amazon Redshift
- SAP データウェアハウスクラスターを作成し、QuickSight ダッシュボード用のデータセットを提供
- AWS Step Functions
- 増分データ項目のロードを調整し、ワークショップ用のすべての DDL ステートメント（ステージング、DataMart、アーキテクト化された DataMart スキーマ）を作成するワークフロー
また、Amazon Redshift で SAP から抽出されたデータをクエリできるか確認しました。
Generative BI 機能を使用して Amazon QuickSight ダッシュボードを作成する
以下の流れで Amazon QuickSight ダッシュボードを作成しました。
- Amazon QuickSight Enterprise + Q 用の Generative BI 機能を有効化
- Amazon QuickSight でデータセットを作成
- トピックを作成し、データのインサイトを取得
- トピックに関する分析を作成
- Generative BI 機能を使用してダッシュボードを作成
- ダッシュボードを公開
Amazon QuickSight Enterprise + Q 用の Generative BI 機能の有効化に関して、ワークショップ参加者側で特段操作はしませんでしたが、Generative BI 機能を使用するためには下記ドキュメントに記載されている操作が必要です。
まずはデータセットを作成しました。
次に先ほど作成したデータセットを使用してトピックを作成しました。
そのまま Q に質問する形でデータのインサイトを取得しました。
便利すぎますね、びっくりしました。
続けてトピックに関する分析（インタラクティブシート）を作成しました。
これで Generative BI 機能を使用してダッシュボードを作成する準備が整ったので実際にやってみます。
「Build visual」から Q に質問して「BUILD」をクリックします。
すると、質問内容を反映したダッシュボードを Q が回答してくれました。すごい。
「ADD TO ANALYSIS」をクリックすると、インタラクティブシートにダッシュボードが追加されました。
他にも色々 Q に質問してダッシュボードを追加して、公開しました。
このようなステップで、OTC（受注から入金までのプロセス）、P2P（調達から支払いまでのプロセス）、RTR（記録からレポートまでのプロセス）それぞれの分析を作成しました。
最後に
一番大変であろうデプロイメント部分は端折っているものの、作ってしまえばこんなに簡単に分析環境ができて、さらに Q に質問するだけでダッシュボードも作れて洞察も得られるのは驚きでした。
SAP データに関わらずさまざまなデータで使える便利な分析機能だと感じたので、分析と洞察両方の要件がある場合は使ってみたいと思いました。
この記事がどなたかのお役に立てれば幸いです。
アノテーション株式会社について
アノテーション株式会社はクラスメソッドグループのオペレーション専門特化企業です。
サポート・運用・開発保守・情シス・バックオフィスの専門チームが、最新 IT テクノロジー、高い技術力、蓄積されたノウハウをフル活用し、お客様の課題解決を行っています。
当社は様々な職種でメンバーを募集しています。
「オペレーション・エクセレンス」と「らしく働く、らしく生きる」を共に実現するカルチャー・しくみ・働き方にご興味がある方は、アノテーション株式会社 採用サイトをぜひご覧ください。
![[アップデート] Amazon S3 の ls コマンドにバケットリージョンとバケットプレフィックスを指定するオプションが追加されました](https://images.ctfassets.net/ct0aopd36mqt/wp-thumbnail-066beb776f0c57ce64255fadcc072f60/82b2f6687ab5774cd73f9176dcac7855/amazon-s3)
