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「Amazon QuickSight Q」正式リリースで、BIについて改めて復習

AWS、「Amazon QuickSight Q」正式リリース　自然言語でデータベースに問い合わせ可能にhttps://www.itmedia.co.jp/news/articles/2109/27/news146.html　という記事がありました。

記事によると、Amazon Web Services（AWS）は、インメモリBIツールの「Amazon QuickSight」の新機能として、自然言語で問い合わせができる「Amazon QuickSight Q」を正式リリースしました。

ベースとなっている「Amazon QuickSight」は、さまざまなデータソースに接続することで、データの分析とビジュアル化を行うBIツールです。

BIとは？あらためて復習する

https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/what-is-business-intelligence

BI（Business Intelligence：ビジネスインテリジェンス）という概念は、ほんとによく出てくる頻出用語ですが、改めて何だと言われると説明が難しい概念。ちょっと復習もかねて、改めて勉強。

BIとは、ビジネスインテリジェンス (BI) とは、ビジネス分析やデータマイニング、データビジュアライゼーション、データツールやインフラストラクチャ、またベストプラクティスなどを組み合わせて、組織がよりデータに基づいた意思決定を行えるように支援するツールです。

もともと1989年に米国で提唱された概念。ミッションクリティカルな基幹システムに負担を与えないよう与えない形態で実現しようとしたのが、BI(Business Intelligence：ビジネスインテリジェンス)の始まりです。

基幹システムとあわせて語られることが多いので、自分はついつい混同してしまいますが、あくまで基幹とは別。基幹システムを利用して、人が意思決定しやすいような形にするもの。

具体的には、以下のようなメカニズム。

◆前準備：

DWH（Data Warehouse：データウェアハウス）様々なデータベースやデータファイルからデータを抽出し、必要な変更処理を施した上で別の場所に格納。これらのデータは膨大になるため、モデリングという処理を行って、必要な分析の軸や項目で加工。

◆データ活用：

人がデータに接するエンドユーザインタフェイスとしてあるのが「データ活用」のフェーズ。データ活用にはダッシュボード、集計レポート、多次元分析、データマイニングなどが含まれます。

インメモリBIツールとは

大きな変化としてはIoTなどの登場によるビッグデータの獲得があげられます。データが膨大なものになっていくわけです。なのでデータウェアハウスに抽出したとしても、データは巨大になり処理に多大な時間が必要になります。

そこで登場したのがインメモリデータベースというもの。インメモリデータベースとは、データを全てメインメモリ上に格納する方式で構築されたデータベースのこと。メモリにデータベースを持つことでデータの読み出しなどが高速化できます。

ただし限りあるメモリ上でデータを扱うため、データ構造をより簡素な構造にして、検索を高速化する必要があります。 これらによってパフォーマンスの飛躍的向上が可能となります。これを使った高速化したBIをインメモリBIと呼びます。

というわけで、これで記事が読みやすくなりました。Amazon QuickSight Q は、Amazon RDSのデータベース、MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQLをはじめとして、オンプレミスのデータソースやSalesforce.comなどの外部データソースなど、さまざまなデータソースに対応します。

自然言語からクエリを生成、自然な対話が可能に

Amazon QuickSight Qの新機能は、自然言語による問い合わせや分析が可能になったことです。従来は、対象となる列名などを正確に指定する必要がありますが、Amazon QuickSight Qでは、自然言語の入力時に自動的に対象となるデータが推測されて補完機能が働き、適切なクエリ対象を簡単に入力可能になる、ということです。

例えば「revenue」（収入）に関する問い合わせを自動的に「sales」（売り上げ）と解釈。

経営上流の人が正確なクエリなど考慮しませんからね。ヒューマンインターフェイスが進化してより人間の対話に近い自然言語で使われる時代がやってきたように思います。

 

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