Business Intelligence con il servizio di Amazon Quicksight
da Massimo Della Rovere · pubblicato il 24 dicembre, 2016 · modificato il 24 dicembre, 2016

Dopo oltre un’anno di preview viene rilasciato il servizio di Amazon Quicksight per la gestione di un Business Intelligence. Tramite questo servizio è possibile importare una base di dati da diverse fonti e creare delle tabelle o grafici in modo veloce, semplice e senza la necessità di conoscenze di programmazione. Grazie al motore interno di Amazon Quicksight chiamato SPICE (The Super-fast, Parallel, In-memory, Calculation Engine) è possibile elaborare anche grosse quantità di dati in pochi secondi.

Il servizio si divide in tre parti principali, la prima prevede la configurazione dei data source, i quali servono ad indicare le connessioni alle sorgenti dati, come ad esempio Amazon RDS, Amazon S3, MySQL, MariaDB, Redshift, etc. Il secondo passo prevede la creazione di un data set, il quale prevede la scelta dei campi presenti nella sorgente configurata. Nella terza e ultima parte è possibile creare dei grafici o della tabelle in modo interattivo basate sui data set che sono stati creati precedentemente.

Utilizzare Quicksight

Per incominciare ad utilizzare questo servizio bisogna andare sulla pagina principale di Amazon Quicksight ed eseguire il collegamento utilizzando il vostro account AWS, in alternativa potete andare sui servizi della management console e scegliere il servizio di Quicksight presente nella categoria Analytics. Una volta che eseguite il primo setup sarà possibile aggiungere anche gli altri utenti che dovranno usare il servizio.

Il numero degli utenti configurati in Amazon Quicksight non incide solo sul costo del servizio ma anche sullo spazio in GB disponibile sul motore SPICE, il quale potrà essere condiviso con tutta l’organizzazione. Per chiarire meglio questo concetto vi consiglio di leggere la documentazione ufficiale https://quicksight.aws/pricing/.

Creazione Data Source

Il data source è la configurazione di connessione ai nostri dati. Possiamo usare delle sorgenti di database o dei servizi di memorizzazione. L’importazione dei dati in SPICE può essere configurata anche come JOIN o tramite sorgenti differenti. In base al tipo di data source selezionato dovremmo specificare tutti i parametri di connessione, ad esempio su una connessione MySQL va indicato il server, la porta e le credenziali.

Come potete notare dall’immagine allegata è anche possibile fare l’upload di un file di testo come ad esempio un file excel, csv, txt, etc. Questa funzione è molto utile per le analisi specifiche che gli utenti possono caricarsi da soli. Ci sono anche servizi di terzi come il CRM Salesforce e le connessioni a database on-promise. Con il tempo saranno aggiunti nuovi data source come ad esempio il servizio di Amazon Athena.

Creazione Data Set

Tramite un data set possiamo specificare i campi delle sorgenti che dovranno essere messi a disposizione dal motore SPICE quando andremo a fare le analisi. Vi consiglio di scegliere con cura le informazioni necessarie e non fare l’errore di lasciare tutti i campi presenti nel data source, infatti ogni campo in SPICE rappresenta un dato che occuperà molto spazio e sui cui verranno creati degli indici. Quindi selezionate con cura i valori necessari per risparmiare spazio e ottenere migliori performance.

Nella fase di creazione del data set non solo è possibile selezionare i campi necessari, ma si possono creare diversi campi personalizzati usando alcune formule messe a disposizione dal servizio, è anche possibile creare dei filtri per ridurre i record che sono stati selezionati dal data source. Ad esempio potremmo selezionare solo i record dopo una determinata data o che appartengono ad un gruppo indicato in un campo.

Creazione Analysis

La creazione delle analisi sono il cuore di questo servizio, in questa fase è possibile creare dei grafici o delle tabelle informative su cui eseguire analisi dettagliate e in caso condividerle con gli altri utenti. In ogni analisi possiamo aggiungere diversi grafici e ognuno di questi può (opzionalmente) essere collegato ad un data set differente. I campi sono suddivisi in dimensioni e metriche, e in base a questo saranno usati in modo differente una volta che vengono aggiunti al grafico selezionato.

Le operazioni da eseguire durante la creazione di un’analisi sono tantissime, possiamo creare dei “custom fields”, applicare diversi filtri a livello di analisi generale o solo sul singolo grafico, creare delle dashboard di solo lettura per gli altri utenti, creare delle storie da utilizzare come slide in una presentazione simile ad un powerpoint. Se volete scoprire tutti i particolari del servizio andate sulla documentazione ufficiale.

QuickSight edition

Il servizio può essere utilizzato in due edizioni, la Standard e la Enterprise. Tutte le info indicate precedentemente sono presenti in entrambi le versioni, quello che differisce la versione Enterprise è la possibilità di configurare gli utenti tramite una Active Directory, specificare un livello di accesso a livello utente più dettagliato, ottenere un dominio proprio per il login alle analisi da parte degli utenti, usare un logo personalizzato e avere delle performance di circa 2X rispetto alla versione standard.

Guida completa su AWS

Questo articolo appartiene ad una serie di pubblicazioni che costituiscono una guida completa dedicata agli Amazon Web Services. Molti servizi che trattiamo in questo blog vengono anche spiegati con dei video che trovate nel nostro canale youtube. Se volete seguire questo percorso didattico iscrivetevi alla community Cloud AWS.

1 Commento

  1. OK, mi sono convinto a provare questo servizio. In questo momento i miei dati non sono presenti in Amazon Web Services, conviene che faccio prima una conversione o leggo direttamente dal server aziendale? Non mi preoccupano tanto le performance ma la connessione internet al mio server la vedo come un problema di sicurezza.

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