スキップしてメイン コンテンツに移動

「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。

 

Labels:

コメント

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

半導体不足で分かる思わぬ「関係」

  全世界的な半導体不足。それをきっかけに 思わぬ企業と思わぬ企業が半導体を通じて結びついていることが分かってびっくりします。 例えばヤマハの電子楽器の場合は？ コロナにともなってお家で楽器を再び始める人が増えた。しかしヤマハは半導体不足でいまいちその波に乗り切れない、という記事がありました。 ヤマハの電子楽器向けの半導体を作っていた旭化成マイクロシステム延岡工場で火災が発生しました。ヤマハは電子楽器向け半導体の多くを、旭化成マイクロシステムに頼ってきた、と記事には書いてありました。 あ、そうなんだヤマハは半導体自前じゃなかったんですね。 旭化成マイクロシステム、 通称 AKM 。 いまは旭化成エレクトロニクスとしても知られていますが、オーディオ用のアンプやコンバータなどでは、海外マニアを唸らせる世界最高のオーディオブランドとして知られています。なのでいまだにAKMのブランドが使われています。 なるほど AKM が供給元だったのですね。センサー系の製品の仕事でお手伝いさせていただいたことあります。一刻も早い復旧をお祈りします。 これとは別に、ルネサスの工場が以前の 大雨で たいへんな被害にあって、操業を休止した際には、世界中の車載半導体の供給が滞って、これまた世界のマーケットが深刻な事態になったとか。 事故は起こってはいけないことですが、こういう時に半導体という製品の持つ影響力の大きさや広さというものを改めて感じさせてくれます。
コメントを投稿
Read more »

グラフィックレコーディングで、イベント来場者の注目度アップ

  出典： グラフィックカタリスト・ビオトープ グラフィックレコーディングとは？ グラフィックレコーディング（通称：グラレコ）。議論、セミナ 、インタビューの内容を、グラフィックでリアルタイムに視覚化する手法です。見えない情報をビジュアル化することで分かりやすくする。シンポジウムやオンラインイベントで近年よく見る手法です。 ピンとこない方は、ここを見ていただくとどんなものか分かると思います。 自分も何度かご相談したことのある　「グラグリッド」さんのプロジェクト例です。 https://glagrid.jp/gallery 何かしら、どこかで見たことありますよね。   視覚化することで分かりやすく、しかもエンターテイメントになる 講演やシンポジウムの内容をグラフィックマップの形で描きます。ライブで行うことが一般的です。 メリットや効果としては、一番なのは、情報の視覚化。要するに分かりやすくなる。全員がイメージとして共有できる。というあたりです。 また、ライブで行われるので描いている過程を見るのが楽しいです。 そして出来上がりの絵をあとから見るのが、また楽しい。 最終的にはかなり大きな絵になりますので、ライブイベントであれば現地の壁面。あるいはオンラインで公開するとたいへん注目度が高いです。 サマリーや議事録を文字のみで読むより格段に読んでみようという気がおきます。 出典：グラグリッド グラレコを使いたい時のちょっとした注意 イベントにグラレコを組み込むために、グラフィックレコーディングの会社さん数社から、実務的なお話もお聞きしました。そのいくつかをご紹介します。実際行う時の参考になるでしょうか ・かなり体力を使うそうで、描く人が複数人必要 ・全体では巨大なサイズの紙になるので掲出の場所を確保しておくこと ・専門性の高い分野は難しい言葉も多いので、必ず事前に講演者と打合せが必要 ・費用に関しては会社によると思いますが、比較的導入しやすいと申し上げておきます。マルチトラックの講演をやれば、その数だけかかるのは当然のことです。   というわけで効果と使いどころだと思います。比較的オープンイノベーション系や CSR 系のいろんな方が参加するイベントでは採用されやすいです...
コメントを投稿
Read more »

分解記事はいつもドキドキ、スリリング

  「 ITmedia Virtual EXPO 　 2021 秋」で面白かったウェビナーをもうひとつご紹介します。   タイトルは「最先端 5nm プロセッサ解剖」。   泣く子も黙る最新鋭プロセスを採用したプロセッサ。最新 iPhone の A14 プロセッサ、 SnapDragon 　 888 プロセッサなどで採用されています。 これは分解記事好きとしては、見ざるを得ない所存。   ニュースサイトや雑誌で、解剖・分解記事は大人気。 話題のあれの中身はどうなってるんだろう。エンジニアのみならず一般の人も興味を引くようで、分解記事があると読者がどっと増えるのだそうです。ご多分にもれず自分も大好きでございます。   近年は YouTuber でも「分解系」が人気を集めていて たとえば世界規模では JerryRigEverything https://www.youtube.com/c/JerryRigEverything/videos 登録者 700 万人近いという人気 YouTuber です。 なかには電気自動車まるごとの分解記事なんかもあったりして、スケールも巨大になっています。     とういわけで「最先端５ｎｍプロセッサ解剖」は最新プロセスである５ｎｍプロセッサーを実際に分解していって解説していくもの。 Apple の A14 SnapDragon888 などを分解して中身の構造や機能を推理 / 解説していきます。 これがサスペンスドラマのストーリーのよう。一層一層、薬品で溶かしていくごとに、新たな事実が判明。そこから設計思想を読み取りしていきます。まるで海外ドラマのミステリーを見ているかのようなスリリングな展開でした。  
コメントを投稿
Read more »