Análisis y búsqueda

Visualización de dashboards BI - Plataforma de decisiones basada en datos con Amazon QuickSight

Explicamos la construcción de dashboards BI interactivos con Amazon QuickSight y una plataforma de análisis de datos serverless con integración Athena. Presentamos la visualización de alta velocidad con el motor SPICE y métodos prácticos para compartir insights en toda la organización.

約 4 分で読めます

Importancia de los dashboards BI y posicionamiento de QuickSight

Para lograr decisiones basadas en datos, es indispensable una plataforma que visualice datos y comparta insights en toda la organización. Amazon QuickSight es un servicio de BI (Business Intelligence) nativo de la nube que proporciona dashboards interactivos, análisis ad-hoc y análisis embebido. A diferencia de las herramientas BI tradicionales que requieren servidores dedicados y licencias por usuario, QuickSight opera con arquitectura serverless y facturación por sesión, permitiendo escalar a toda la organización con costos predecibles.

Conexión de fuentes de datos y motor SPICE de QuickSight

QuickSight puede conectarse a diversas fuentes de datos. Entre los servicios de AWS, soporta conexión directa con Athena, Redshift, RDS, Aurora, S3 y OpenSearch Service. También soporta fuentes externas como bases de datos on-premises, Salesforce y archivos Excel/CSV. El motor SPICE (Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine) importa datos a memoria para proporcionar visualización de alta velocidad. Los datos importados a SPICE se actualizan automáticamente según programación, manteniendo los dashboards siempre actualizados sin consultas directas a las fuentes.

Plataforma de análisis serverless con integración Athena

Combinando QuickSight con Athena se construye una plataforma de análisis serverless sobre datos en S3. Athena ejecuta consultas SQL directamente sobre datos almacenados en S3 en formatos CSV, JSON, Parquet y ORC sin necesidad de cargar datos en una base de datos. QuickSight se conecta a Athena como fuente de datos, permitiendo visualizar los resultados de consultas como dashboards interactivos. Esta arquitectura elimina la necesidad de gestionar servidores de base de datos y escala automáticamente con el volumen de datos.

Análisis embebido y compartición de insights organizacional

La funcionalidad de análisis embebido de QuickSight permite incrustar dashboards y visualizaciones directamente en aplicaciones web propias, portales y productos SaaS. El embebido anónimo permite que usuarios sin cuenta de QuickSight accedan a dashboards, ideal para portales de clientes y aplicaciones públicas. La funcionalidad Q permite hacer preguntas en lenguaje natural y obtener visualizaciones automáticas, democratizando el acceso a datos para usuarios no técnicos.

Precios de QuickSight

Los Authors (creadores de dashboards) cuestan aproximadamente 24 dólares mensuales, los Readers (lectores) tienen facturación por sesión a aproximadamente 0.30 dólares por sesión (máximo mensual de 5 dólares). El almacenamiento SPICE incluye 10 GB por Author y se puede adquirir almacenamiento adicional. Este modelo de precios por sesión es significativamente más económico que las herramientas BI tradicionales con licencias por usuario, especialmente para organizaciones con muchos usuarios ocasionales.

Resumen - Construcción de una plataforma de decisiones basada en datos

Amazon QuickSight proporciona una plataforma BI escalable para toda la organización con arquitectura serverless y facturación por sesión. La visualización de alta velocidad con el motor SPICE, la plataforma de análisis serverless con integración Athena, y el análisis embebido para compartir insights son sus pilares fundamentales. Para profundizar en visualización de datos y análisis BI, los libros relacionados (Amazon) también pueden ser útiles.

Servicios relacionados

Amazon QuickSightEspacio de trabajo digital agéntico que maneja desde responder preguntas hasta ejecutar accionesAmazon AthenaUn servicio de consultas serverless que permite analizar datos en S3 usando SQL estándarAWS GlueUn servicio ETL sin servidor que automatiza la extracción, transformación y carga de datos

Artículos relacionados

Búsqueda y análisis de datos - Construcción de plataforma de búsqueda de texto completo y visualización con OpenSearchTécnicas de diseño de búsqueda y análisis de datos con Amazon OpenSearch Service. Construcción de plataforma de análisis con búsqueda de texto completo, análisis de logs y visualización con dashboards.Análisis detallado de costos con AWS Cost and Usage Report - Consultas Athena y pipeline de visualizaciónAnalice datos de costos detallados a nivel de recurso con SQL en Athena y visualice con QuickSight. Técnicas de exportación de datos con CUR 2.0 y construcción de plataformas de análisis.Construcción de data lake con Amazon S3 y Lake Formation - Patrones de diseño y gobernanzaPatrones de diseño de data lake con S3 como base de almacenamiento y control de acceso granular con Lake Formation. También se explican pipelines ETL y optimización de costos.

Más sobre este tema

Uso práctico de Amazon Quick - Casos de uso por departamento y patrones de diseño para automatización de flujos de trabajoPresentamos escenarios de uso concretos para departamentos de ventas, TI y finanzas, así como patrones de diseño para notificaciones, aprobaciones y flujos de trabajo de múltiples etapas con Quick Flows.Construcción de redes blockchain - Aprovechamiento de libros mayores distribuidos con Amazon Managed Blockchain y QLDBExplicamos la construcción de redes blockchain con Amazon Managed Blockchain y el uso de Amazon QLDB como base de datos de libro mayor verificable. Presentamos casos de uso prácticos como gestión de cadena de suministro y transparencia en transacciones financieras.Colaboración de datos con preservación de privacidad con AWS Clean RoomsEjecute análisis conjuntos entre múltiples empresas sin compartir ni copiar datos. Aprenda sobre reglas de agregación para prevenir la identificación individual y Cryptographic Computing para análisis cifrado.Unificación de identidad de clientes - Resolución de entidades de datos de clientes dispersos con AWS Entity ResolutionResolución de entidades (name matching) de datos de clientes con AWS Entity Resolution. Matching basado en ML, matching basado en reglas, protección de privacidad e integración con Clean Rooms.Aprovechamiento de datos de terceros con AWS Data Exchange - Adquisición de datos y gestión de suscripcionesAdquiera productos de datos de terceros a través de Marketplace y construya pipelines de entrega automática a S3. También se presentan técnicas de productización y monetización de datos propios.Construcción de data lake con Amazon S3 y Lake Formation - Patrones de diseño y gobernanzaPatrones de diseño de data lake con S3 como base de almacenamiento y control de acceso granular con Lake Formation. También se explican pipelines ETL y optimización de costos.Gobernanza de data lake - Control de acceso centralizado con AWS Lake FormationConstrucción, control de acceso y gobernanza de data lake con AWS Lake Formation. Gestión granular de permisos a nivel de columna y fila para data lakes basados en S3, e integración con Glue y Athena.Aprovechamiento del marketplace de datos - Obtención y utilización eficiente de datos de terceros con AWS Data ExchangeTécnicas de obtención y utilización de datos de terceros con AWS Data Exchange. Construcción de pipelines de datos con integración S3 y publicación de datos como proveedor.

Artículos y servicios similares

Dashboards BI con Amazon QuickSight - Análisis serverless y visualización embebidaConstruye dashboards BI serverless con QuickSight, conectando múltiples fuentes de datos y embebiendo visualizaciones en aplicaciones. Presentamos SPICE, ML Insights y la gestión de permisos.Amazon QuickSightServicio de BI serverless con motor SPICE para análisis rápido en memoria y capacidad de incorporación de dashboardsAmazon AthenaServicio de análisis serverless que permite ejecutar consultas SQL estándar sobre datos en S3, realizando análisis de datos a escala de petabytes con pago por uso sin gestión de infraestructuraAnálisis detallado de costos con AWS Cost and Usage Report - Consultas Athena y pipeline de visualizaciónAnalice datos de costos detallados a nivel de recurso con SQL en Athena y visualice con QuickSight. Técnicas de exportación de datos con CUR 2.0 y construcción de plataformas de análisis.Análisis de datos y Data Lake en AWS - El ecosistema integrado de Athena, Glue, Lake Formation y RedshiftExplicamos el stack integrado de análisis de datos de AWS con Athena, Glue, Lake Formation, Redshift y QuickSight, comparándolo con Azure Synapse Analytics y GCP BigQuery, destacando la ventaja de AWS en el grado de integración del ecosistema completo.