AWS Clean RoomsのAnalysis Builderを使ってみた

データアナリティクス事業本部の鈴木です。

2023/06/16にAWS Clean Roomsで、Analysis Builderの追加のアナウンスがされていたので試してみました！

Analysis Builderについて

ユーザーガイドの『Querying data in a collaboration - AWS Clean Rooms』ページのうち、Using the analysis builderの説に紹介があります。

Analysis Builderを使うと、SQLコードを記述することなく、UIからクエリを生成することができます。

同じドキュメントに、以下の2つの例があるので併せてご確認ください。

• Use the analysis builder to query a single table (aggregation)
• Use the analysis builder to query two tables (aggregation or list)

前提

AWS Clean Roomsはアカウント間の安全なデータ連携を支援するサービスなので、以下のようにプロデューサーとコンシューマーのアカウントで設定がされているとします。

Analysis Builderはコンシューマーのアカウントで、例えばビジネスユーザーがSQLコードを記述することなくUIからクエリを生成するようなユースケースを想定しています。

使ってみた

簡単にですが、使ってみたのでご紹介です。

Analysis builder UIへの切り替え

コンシューマーのアカウントでAWS Clean Roomsにアクセスしました。コラボレーションを開き、Analysis^※で赤枠箇所をクリックし、Analysis builder UIへ切り替えしました。

※ AWS Clean Roomsでプロデューサー側にリクエストするクエリ内容を記述するところ

切り替え時の注意がポップアップされたので、問題ないことを確認し、確認を押して進みました。

以下のように、Analysis builder UIに切り替わりました。

Choose metricsの確認

Choose metricsではSQLにて取得する項目を指定できました。

今回は平均の取得がメトリクスとして選択できますが、これはプロデューサー側でAVGのみできるようクエリコントロールで指定しているためと思われます。

Add Segmentsの確認

Choose metricsで集約を選んでいる場合に、どのカラムで集約するかを選択できました。

Add filtersの確認

クエリ結果について適用するフィルタ条件を選択できました。今回はAverage of petal_lengthが1以上のときとしました。

Preview SQL Codeの確認

生成されるSQLをプレビューできました。

Edit In SQL code editorボタンを押すと、SQLエディタに切り替わるので、さらに微調整をすることも可能でした。

SQLを実行してみた

作成したクエリを実行してみました。

Parquetで出力するようにしていたのでプレビューは出ませんでしたが、クエリは成功してS3に保存されていることが確認できました。

最後に

AWS Clean Roomsに新しく追加されたAnalysis Builderを使ってみました。

SQLを使わないインターフェースを用意することで、より様々な方にAWS Clean Roomsを使って頂けるよう配慮されていて素晴らしいですね。

SQLを使わない方もぜひ一度試してみて頂ければと思います。