re:Invent 2023 | 使用 Amazon QuickSight 安全地扩展企业 BI

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视频

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导读

在本论坛中，了解宝马如何使用 Amazon QuickSight 将 BI 集成到其企业云数据战略中。了解如何通过集中的访问管理、受治理的数据发现和可扩展的见解，为所有用户提供见解，同时维护安全性。了解业务用户如何从 Amazon QuickSight 和与亚马逊云科技服务（如 Amazon DataZone、Amazon IAM Identity Center、Amazon SageMaker Canvas、Amazon Lake Formation 等）的集成中受益。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1300字，阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

会议开始时，亚马逊QuickSight的总经理特蕾西·多赫蒂欢迎大家的到来并进行了自我介绍。据特蕾西表示，她在QuickSight团队已经工作了约六年时间。由于舞台灯光的影响，她无法看到观众，幽默地说观众能看到她，但她看不到他们。

特蕾西接着说，她将发表一篇大约10分钟的演讲，以提供一个概述，随后她会邀请肖恩和她的团队成员上台详细讨论相关内容。此外，他们还邀请了来自宝马公司的嘉宾，他将展示他们如何使用QuickSight构建的解决方案。

在谈论她的演讲的重点时，特蕾西解释说，她的一个主要兴趣是找到方法让组织内部更多的员工能够访问数据，以促进数据驱动的文化和决策制定。她指出，QuickSight正是符合这一使命的产品，旨在帮助更广泛的组织使用数据来推动效率、改进和价值。

特蕾西进一步强调，通常情况下，只有不到20%的员工能够通过商业智能工具访问他们所需的数据。尽管最初乐观地认为BI工具将使数据访问民主化，但这一数字在过去一直顽固地保持在低水平。特蕾西强调，这需要一种根本不同的BI方法，与传统解决方案相比具有优势。

为了解决这个问题，QuickSight团队采用了三种策略。首先，他们致力于为所有用户提供统一的商务智能体验，将仪表板、报告和生成式AI功能集成到一个单一工具中。通过整合通常在多个产品中孤立的不同BI功能，QuickSight消除了对不同BI功能所需的不同工具、培训和团队的需要。

其次，QuickSight设计成可弹性扩展，因此无论并发活动水平如何，性能对所有用户都保持一致。系统根据需要自动调配额外容量，这与性能受限于固定服务器集的本地解决方案形成对比。

最后，QuickSight结合了生成式AI和机器学习，使得不同级别的用户在数据交互上更加自然和有价值。引入的新功能加速了创作工作流程，改进了自然语言查询，并实现了无需手动构建报告的数据自动化故事讲述。

为了展示如何将生成式商业智能功能集成到QuickSight中，特蕾西进行了一场简短的演示，展示了帮助用户的新功能。这些功能包括基于自然语言提示的AI驱动的可视化推荐、自动从简单英文描述生成复杂计算以及使用NLQ快速修改和完善视觉效果。

特蕾西表示，通过利用AI处理繁琐任务并实现更直观的体验，QuickSight使得更多用户能够访问高级分析。生成式商业智能将洞察力直接传递给决策者。

举个例子，特蕾西描述了QuickSight的新自动化讲故事功能如何帮助她为安迪·贾西等高管准备定制的数据展示。通过不使用大型复杂的仪表板，而是使用QuickSight根据需求生成定制的报告和数据故事。

在切换到下一位演讲者之前，特蕾西邀请了QuickSight的企业产品经理肖恩·博恩上台。她强调，虽然QuickSight的架构可以无缝扩展，但在更广泛地提供一个组织内的数据资产、报告和仪表板的商业智能访问时，确保安全性、治理和访问控制也非常重要。随后，特蕾西将舞台交给了肖恩，让他讨论QuickSight在这方面的功能。

肖恩首先赞同特蕾西的观点，即成功的扩展商业智能需要无缝扩展和安全治理。他解释了QuickSight提供了一套强大的功能来管理组织对数据资产、报告和仪表板的访问权限。

肖恩重点介绍的第一个功能是QuickSight的共享文件夹，它允许将资产分组并有选择地与特定用户和团队共享。最近还引入了一种新的受限共享文件夹类型，它可以防止内容被共享到文件夹之外以维护数据隐私。

作为一个实际案例，肖恩解释了受限共享文件夹在由于安全原因需要最小化共享的项目中非常有用。新贡献者角色还可以确保用户在文件夹内协作但不能外部共享其内容。

在接下来的讨论中，Sean关注了QuickSight与亚马逊云科技的IAM身份中心的整合，这实现了集中化的身份管理以及单点登录。通过身份传播机制，QuickSight还能够将Amazon Redshift中定义的细粒度的行和列级安全策略应用于仪表板，确保用户只能查看授权的数据。

在谈及数据连接性时，Sean介绍了QuickSight能够连接到亚马逊云科技、内部源和第三方应用程序的数据。他强调了为新添加的Snowflake、Starburst和Google Bigquery连接器。

Sean还简要介绍了QuickSight的SPICE内存引擎，它支持高性能缓存和快速的仪表板查询。宣布的关键改进包括4倍更快的数据摄入以及根据使用情况自动调整SPICE容量。

特别地，Sean指出，由于工作负载需求增长，自动购买SPICE功能已消除手动调配额外容量的需要。用户只需启用自动购买，QuickSight将根据工作需要无缝地自动购买更多SPICE资源。

除了QuickSight内的安全控制外，Sean解释说，QuickSight仪表板现在可以直接在Amazon Redshift数据表中应用行和列级安全策略。这是通过将来自身份中心的用户身份通过可信传播传递给Redshift来实现的。

接着，Sean进行了一个简短的演示，展示了QuickSight与亚马逊云科技SageMaker Canvas的新集成。这使业务用户可以在Dashboard中直接利用SageMaker的机器学习功能来回答问题。例如，通过在仪表板数据上训练飞行模型来预测客户流失。

转到下一位演讲者，Sean强调了QuickSight提供的一套强大的API和自动化功能，以促进大规模部署和监控。随后，他邀请了来自宝马的Reuben介绍他们如何利用QuickSight作为大型企业BI实施的一部分。

Reuben首先展示了宝马的云数据中心，这是一个横跨制造、销售、研发等领域的枢纽数据平台。数据湖目前持有10亿字节的数据，由超过460个系统供应，为30%的数据复用提供分析，并每年价值19亿欧元。

宝马公司正面临一个关键挑战，即打破数据孤岛并提高员工的洞察力。通过将QuickSight集成至其数据门户，公司有望改善数据治理并提高洞察力的共享。借助CloudFormation的一键操作，QuickSight可在门户内的任何数据项目中自动启用，快速完成命名空间、用户、权限和SSO等QuickSight资源的配置。

雷布伦详细解释了如何在数据门户界面中直接管理用户访问请求，并与QuickSight中的IAM策略进行动态关联。仪表板权限也会得到同步，以确保对可用洞察的可见性。此外，仪表板缓存使用EventBridge将QuickSight仪表板复制到门户中。

公共分享是通过发布到客座命名空间实现的，而常规的限制共享则是通过标准组和权限来完成。对于公共仪表板，可以通过客座命名空间向非QuickSight用户授予一次性访问权限，从而实现在不依赖单独的QuickSight登录的情况下跨账户的无缝洞察共享。

关于使用情况的具体细节，雷布伦指出，宝马的数据平台为每年超过20,000名用户提供分析支持，每月活跃用户达6,000人。该平台支持超过900个积极的数据分析用例，这些用例在整个公司的部门和领域产生了商业价值。

总的来说，演讲者阐述了QuickSight的架构如何与Identity Center集成、SageMaker增强功能以及强大的API协同工作，以在大规模组织中实现安全且有管理的洞察力扩展。像宝马这样的客户案例展示了如何利用这些功能将更多用户连接至关键数据，无缝共享见解，并通过分析推动更广泛的商业价值。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

亚马逊云科技的部门负责人在re:Invent的主题演讲中，由于舞台灯光的影响，无法看到观众。

如今，QuickSight已经能够连接更多的数据源，包括Snowflake、Starburst Enterprise、Google BigQuery和Starburst Galaxy。

部门负责人宣布，QuickSight SPICE容量现已支持自动购买功能，无需在需要时手动调配。

Identity Center是亚马逊云科技推荐的用于管理人类用户对亚马逊云科技资源和集中管理他们在亚马逊云科技账户和应用中访问权限的服务。

亚马逊云科技已将QuickSight集成到Cloud Data Hub中，以更好地了解分析和报告使用案例。

部门负责人强调了通过元数据评分、数据资产、摘要和互动仪表板，将QuickStart与车辆分析使用案例集成到数据门户的重要性。

此外，亚马逊云科技还与宝马的云数据平台进行了集成，以便从中获取洞察力。

总结

该视频探讨了Amazon QuickSight如何为企业提供安全且可扩展的商业智能解决方案。QuickSight为用户提供一致的商务智能体验，包括集成的报告、仪表板和自然语言功能。借助无服务器架构，它能够根据任意数量的用户需求自动优化性能。

为了保护数据访问，QuickSight采用了共享文件夹、行级安全和与亚马逊云科技身份服务的集成。它可以连接云和内部环境中的各种数据源。SPICE内存引擎确保了仪表板的快速性能。

QuickSight还与SageMaker相结合，以进行复杂的机器学习预测。它通过API和CloudTrail审计来自动部署。宝马公司正在使用QuickSight并在亚马逊云科技上构建一个数据中心数据湖。他们已将QuickSight API集成到其数据门户中，以便管理用户访问和共享仪表板。这使得在组织内部轻松创建和分享见解变得更加容易。

演讲原文

https://blog.csdn.net/just2gooo/article/details/134818979

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