Guten Tag, ベルリンより伊藤です！
昨日開催された QuickSight Roadshow in Berlin のイベントに参加してきました。
スピーカーの方々はイギリスやベルギーから来た人もいますが、当日はあいにくの雨な上に電車がストライキという大変な悪条件でした...(笑)
にもかかわらず、会場の席は70%ほど埋まっていました。
イベント概要
- イベント名：Innovate your Business with AI, ML & Gen BI | Powered by QuickSight Roadshow: Berlin
- 日時：2023年11月16日（木）| 10:00AM - 4:00PM CET
- 会場：AWS ベルリンオフィス
- イベント＆概要ページ：Link
このイベントはミュンヘンやドバイなど各都市で開催されてきた QuickSight Roadshow のベルリン編ですが、今回はさらにAI、ML、生成BIがテーマに組み込まれています。
データ活用できる企業に
"Become a Data Driven Enterpise" by Matthias Himmer - EMEA QuickSight Sales Leader | AWS
大企業の99%がデータに投資しているが、24％しかレポート活用に成功していない
質の高いレポーティングが必要な理由
- 普段使う社内アプリやSaaSに埋め込む（レポート自体でなくUIの質）
- ダッシュボードにわざわざログインせず、アクセスが手軽に
- フィードバックも組み込んでさらに速く
- データの可視化で業務の改善・効率化
- 新しい発見からビジネスの開拓に
AWSが提供するサービス
データストア、ETLやML、そしてBIなどエンドツーエンドでAWSがすべて提供（もちろん必ずすべてを使う必要はない）
※撮影した写真の質が悪かったので、後ほどスライドシェアあったら差し替えます
利用料の比較
使った分だけの支払いで安価！レガシーBIを使った場合と比較すると...
QuickSightの生成系"BI"でできること
"Generative BI capabilities in Amazon QucikSight" by Michael Trage - DACH, CEE & Israel Sales Specialist, QuickSight | AWS
Amazon QuickSightというサービス
- サーバをホストする必要なし（利用に応じて自動スケールアップ＆ダウン）
- 従量課金制ー前払いのライセンスの購入不要
- 豊富なMachine Lerning の機能（以下に続く）
MLを活用した生成系BI
- QuickSight 内で使える自然言語クエリ
- Amazon BedRock による生成系AIで、質問パターンに縛られず命令できる
もちろん現時点では英語に比べると精度が多少落ちるかもしれませんが、日本語も対応しています。
- 上記レポーティング画面で例えば...
- 「なぜ9月だけデータの動きが違うの？」→ 適切なレポート作成
- 初心者ユーザが「このレポートから何を見ればいいの？」 → サマリを作成
- 他にも自然言語で
- QSビジュアル画面のグラフ作成
- 計算を含めた適用（外部ツール等で別途計算してから入力しなくてよい）
- 条件の指定などの細かいチューニング
- さらにストーリーを書いてグラフ入りレポート作成させることも
- 「無料トライアルを使っているアカウントのユーザを獲得してビジネスを拡大したい」→ どのような戦略が有効かというレポートを作成
関連記事
QuickSightの生成BIプレビューリリースブログにデモ画面入りの紹介あり
◾ AWS ブログ日本語版
◾ 参考：弊社社員による触ってみたブログ
利用可能なリージョン
- 生成BI機能は BedRock で稼働しているため、利用可能なリージョンが限られる
- QuickSight、BedRockの両方が使えるリージョンのみ
- BedRockは現時点で米国（us-east-1, us-west-2）と東京のみ
- もちろんヨーロッパや他のリージョンで今後の導入を検討中
- データ自体はアカウント内でのみ使われる
- BedRock自体のデータトレーニングのために使われることはないのでご安心を！
RDS/Auroraを使ったリアルタイムの可視化と収益化
"How to gain real-time insights and monetize data-driven applications using RDS/Aurora" by Felipe Maul - EMEA Geo Specialist, QuickSight | AWS
Amazon RDS/AuroraをQuickSightと使う理由
- RDSの全DBエンジンがQSとの統合をサポート
- RDS内のデータからニアリアルタイムでレポーティングを実現
- DWHより安い、従量課金で自動スケール
具体的な導入例
- NFL NextGen Stats powered by AWS
- ほぼリアルタイムでプレイを分析しコーチの意思決定を助ける
- ゴールまでの距離から、走る or キック の得点チャンス％を表示
↑アメフト知らなすぎて用語翻訳がおかしいかもしれません...
- 同じKPIであればすべて一つのQuickSightにまとめられる
- データセットが分かれる場合はQSも分ける
SageMaker CanvasでコードなしML
"Enabling business users to make ML powered business decisions without code / Sagemaker Canvas & QuickSight" by Davide Gallitelli - EMEA AI/ML Specialist SA | AWS
- Sagemaker Canvas たった３クリック(?)で csvアップロード＆QuickSightへモデルを送る
- データアナリストがコードを1行も書くことなくレポート生成できる
参考・学習ページ
- Amazon SageMaker Canvas
- AWSアカウントなしで試せる無料デモあり
- ハンズオンワークショップイベント SageMaker Immersion Day - Link
- MOOC (オンラインコース) via Coursera
◾ 参考：弊社社員によるSageMakerアップロードやってみたブログ
RDS/Auroraからのリアルタイムデータ
"DEMO: Turning RDS/Aurora data into powerful real-time insights" by Andrew Bacon - AWS QuickSight Solutions Architect
- （RDSに限らず）サードパーティを含む様々なデータソースからQuickSightへ
- DynamoDBとの接続は現時点でサポートされてないが、ロードマップにある
- 現時点ではREST APIやサードパーティプラグインでの接続は可能
- QuickSightをVPCに接続することでより安全に
データはクラウドに溜めたくないという会社でも、プライベート接続で安全にQuickSightだけ使うことができます。
（ここからはコンソールで具体的な設定方法のデモがありました）
- QSの読み込み時間について、同時利用ユーザの制限はない
- オートスケーリングがあるためピークタイムなどを気にする必要もなし
- RDSを使うとニアリアルタイムを実現できるのが利点。外部のDBソースの場合は、定期的な読み込みとなりある程度のレイテンシが発生する。その場合QuickSightのSPICE（インメモリキャッシュ）を活用しても解決策とはならない。
↑外部ソース＆SPICEの話は質疑応答で出たトピックですが、私の知識がなく詳しい背景まで理解が追いつきませんでした（汗）
おしまい
今回は途中で抜けなければならなかったので、後半のデモ以降は割愛しています。
以上、QuickSight Roadshow in Berlinのイベントレポートでした。
私個人的には、前職でDBやBIを扱っていたのでとても興味深いテーマでした！ただ、長らく離れていたのと、QSはハンズオンで試した程度でMLも初心者なので、最後のように実践的な参加者のQAがきちんと理解できず (;_;)
もし間違っている内容がありましたらご指摘ください！
ビジネスの場において、データ集計しているけどうまく使いこなせていない、というのはよくあることだと思います。QuickSightを導入し、さらに今回の紹介のように自然言語で命令してリアルタイムでレポートが生成できるようになれば、確実に業務効率は上がるでしょう。
BedRockも生成BIもまだまだ新しい機能なので、今後の発展に期待ですね！
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