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(1)

J A P A N | M A Y 1 1 - 1 2 , 2 0 2 1

(2)

2021 年サーバーレス BI

Amazon QuickSight の特徴総ざらい

ソリューションアーキテクト

アマゾンウェブサービスジャパン株式会社

宮﨑太郎

A W S - 4 3

(3)

3 自己紹介

宮﨑太郎 (Taro Miyazaki)

アマゾンウェブサービスジャパン株式会社技術統括本部

ソリューションアーキテクト

基幹システム移行 / データレイク構築 / アーキテクティングなど

AWSのご利用を検討されている幅広い業種のお客様をご支援

(4)

本日お話しすること

1. Amazon QuickSight とは

2. QuickSight 主要機能紹介

3. ダッシュボードサンプル

4. お客様事例

(5)

5 既存 BI プラットフォームの課題

価格の制約困難なスケーリング限定的な統合リソース制約先進的機能の不足

(6)

Amazon QuickSight

オートスケール

＆サーバーレス

グローバルで100万ユーザ以上が利用可能な環境を、サーバーレスで構築

組み込みの高可用性

開発者支援

プログラムによるユーザ登録とコンテンツ管理アプリケーションへの

容易な組み込み利用量ベース

規模によらずコストを最適化

機械学習

機械学習による組み込み異常検知・予測機能

Amazon SageMaker

で作成した独自モデルの利用

スケーラブルな

料金体系

AWS

サービスとの

フル・インテグレーション

AWS

データへのセキュア・プライベート

アクセス

S3

のデータレイク権限との統合

クラウドネイティブで作られたスケーラブル・従量課金のクラウド BI ツール

(7)

7 美しく、インタラクティブなダッシュボードを作成

• フィルタ、ドリルダウン、ズーム等インタラクティブな操作

• 高速な動作

• ブラウザだけで利用可能

• データを更新

• 数クリックで共有

(8)

分析結果がメールボックスに届く

• E メールレポートを日次、週次等のスケジュールで送信

• 個別のユーザ・グループごとに送信

• 行レベルセキュリティによるユーザ別レポート

• メールへのダッシュボード添付

(9)

9 ML (機械学習)インサイトの提供

• ML による異常検知

• ML による予測

• 自然な文章を自動生成

•SageMaker 連携による独自モデル予測

*currently in preview

(10)

アプリケーションにダッシュボードを埋め込む

• 分析作成機能やダッシュボードを活用してアプリケーションを拡張

• サーバー不要、メンテナンスを楽に

• 名前空間と行レベルセキュリティによるマルチテナント対応

• 継続的に追加される新機能でユーザ体験をさらに進化

• アドホックな分析機能の埋め込み

(11)

11

アーキテクチャ

(12)

QuickSight の仕組み

QuickSight では様々なデータをソースとしたダッシュボードを作成可能

作成したダッシュボードはアクセス制御によりセキュアに共有

Store your data in Amazon Redshift

data warehouse

(13)

13 サーバーレスアーキテクチャ

Traditional, server-based BI QuickSight’s serverless architecture

従来の BI では、ユーザ数や利用量増加がライセンス・ハードウェア管理に影響

QuickSight はサーバーレスでハードウェア管理不要、ライセンス従量課金

(14)

SPICE

QuickSight は管理不要のインメモリDB “SPICE” を内蔵

“SPICE” はサーバーレスで動作し、ユーザー側で考慮不要

SPICE

データソース

(15)

15 多様なデータソースに接続

AWS 内のサービスとの統合だけでなく、オンプレミスのデータソースやサードパーティーのビジネスアプリケーション（SaaS）にも対応

オンプレミス

オンプレミスにセキュアに接続。

S3やEXCELファイルのアップロードに対応

AWSクラウド

ConnectS3上のデータやVPC内のデータベースにセキュアに接続

SaaS

3^rdパーティーのSaaSに接続

• Salesforce

• Square

• Adobe Analytics

• Jira

• ServiceNow

• Twitter

• Github

• Redshift

• RDS

• S3

• Athena

• Aurora

• Teradata

• MySQL

• Oracle

• SQL Server

• Timestream

• Amazon Elasticsearch Service

• Presto

• Spark

• Postgre SQL

• MariaDB

• Snowflake

• IoT Analytics

• Excel

• CSV

• Teradata

• MySQL

• SQL Server

• PostgreSQL

• Oracle

(16)

料金体系

(17)

17 QuickSight の料金体系

作成済みダッシュボードを閲覧

$24 /ユーザー/ 月（月単位契約） *1 セッション = ログインから 30 分間

$18

/ ユーザー / 月

年単位契約

$0.30

/ セッション*

最大で

$5

/ ユーザー / 月

Reader Author

* Author

ユーザーあたり

10 GB

の

SPICE

容量が付属

* SPICE

追加容量

1 GB

あたり

0.38 USD

ダッシュボードを作成して公開

Enterprise Edition

(18)

50 Readers 利用頻度ユーザー毎の料金合計月額費用

10 1 日 2 回 $5 /月 $50 /月

20 週に 2 回 $2.40 /月 $48 /月

20 月に 2 回 $0.60 /月 $12 /月

50 - - $110 /月

5000 Readers 利用頻度ユーザー毎の料金合計月額費用

750 1 日 2 回 $5 /月 $3,750 /月

2,000 週に 2 回 $2.40 /月 $4,800 /月

2,000 月に 2 回 $0.60 /月 $1,200 /月

250 非アクティブ課金なし $0 /月

Reader の典型的な価格例 Enterprise Edition

(19)

19 Reader 料金の選択肢

OR

ユーザ単位料金

Up to

$5

/ reader / 月

$0.30 / セッション* 上限 $5

組織利用時など予測可能な BI 利用向け

*1 セッション = ログイン後 30 分; セッション時間中のダッシュボード閲覧数に制限はありません。

数百万ユーザーまで拡張可能なキャパシティ料金

キャパシティ料金

Starting at

$250

/ 月

500 セッション / 月まで

追加のセッション $0.50 / セッション

埋め込みアプリケーション, ISV, SaaS 事業者向け

Enterprise Edition

(20)

主要機能紹介

(21)

21 Duplicate Sheet Athena Workgroups Amazon Elasticsearch

Service (Amazon ES) Connector On-Sheet Filters PDF Export ^Namespaces Folders SPICE tables ^{250M row} Multi-Metric Forecasting Custom SQL Joins Cascading Filter Actions Funnel Chart Histogram 2k Columns Text Alignment

250+

new features released since launch

SP-initiated SSO

AWS Lake Formation

Integration Field Folders Log Scale

Anonymous Embedding

Waterfall Chart Seconds / Milliseconds

Athena Query Federation

Custom Permissions Export to Excel Text Wrapping

Public Templates Multi-tenancy

Navigation Actions Amazon Timestream

Connector AWS GovCloud

(US) Region Reference Lines Capacity Pricing _Real-time

Dashboards

Asia Pacific (Mumbai) Region

Presto VPC Embedded

Authoring

Filled Maps ^{Box Plot} Dynamic Titles Custom Fonts

Embedded Printing Oracle Connector Column-Level Security Sankey Composite Datasets

(22)

ダッシュボード作成

ダッシュボードの作成機能

簡単な操作で可視化を実現

① Visual を選択

②フィールドをドラッグ＆ドロップ

可視化のオプション

様々なコントロール

フィルタ、ドリルダウン、ユーザ入力プルダウン、ラジオボタン

レイアウト

フローレイアウト＆固定レイアウト

テーマによる見た目のカスタマイズ

(23)

23 ダッシュボード作成 - ビジュアルタイプ



棒グラフ（水平・垂直）



積み上げ棒グラフ（水平・垂直）

 100%

積み上げ棒グラフ（水平・垂直）



折れ線グラフ

 100%

積み上げ面グラフ



エリアラインチャート（面グラフ）



ピボットテーブル



フラットテーブル



散布図



ツリーマップ



円グラフ



積み上げグラフ



ヒートマップ

 KPI



コンボチャート



地理空間



塗りつぶし地図



ゲージ



ドーナツ



ワードクラウド



ヒストグラム



ファネル（漏斗）



ウォーターフォール



ボックスプロット

選択可能なビジュアル群

(24)

分析用データ準備

データ分析用の準備機能

GUI でデータ取込時の編集が可能

列名のリネーム、不要な列の削除計算フィールド

ジョイン

異なるデータソース間ジョインに対応

型の変換、日付書式の指定フィルタ条件の追加

カスタムクエリの登録

(25)

25 アプリケーションへの BI 埋め込み

ダッシュボード埋め込み

作成したダッシュボードをアプリケーションに組み込み

分析埋め込み

ダッシュボード埋め込みに加え、

新規にダッシュボードを作成する機能の埋め込みに対応

複数ユーザを一つのアカウントで

管理するマルチテナント機能とあ

わせて提供することで、各テナン

トに自身のデータを使用して自由

にダッシュボードを作成させるこ

とが可能に

(26)

ML インサイト – 機械学習機能

異常検知時に E メールでのアラート設定も可能

機械学習による異常検知

組み込みの機械学習機能 ( ML インサイト ) を、機械学習の知識なしで利用可能。

取り込んだデータをもとに分析データの異常値を検出、異常値が発生している箇所に対し関連度の高い要因項目を自動で表示。

ML インサイトの機能

ML インサイトでは異常検知のほか、

予測・ナラティブ作成機能を提供。

独自モデルを利用した予測が行い

たい場合、機械学習サービス

(27)

27 シングルサインオン

ユーザーが自身の Identity Provider ポータルに対して既存のクレデンシャルでアクセスし、 SAML 2.0 を用

いて QucikSight にアクセスすること

が可能

Active Directory 連携

Microsoft Active Directory 連携に対応。AD連携を行うことで、既存のユーザ・グループを活用可能

Users Third-party

Identity Provider User Directory

Federated Access with SAML 2.0

シングルサインオンとAD連携

(28)

ダッシュボードサンプル情報

(29)

29 QuickSight サンプル集

https://aws.amazon.com/quicksight/gallery/

QuickSight Gallery

業種ごとのダッシュボードサンプル集

QuickSight Developer Portal

埋め込み分析の動作＆コード解説サイト

https://www.developer.quicksight.aws/

(30)

QuickSight ハンズオンコンテンツ ( 日本語 )

Basic 編

QuickSight

の主要な可視化機能や、

ML(

機械学習

)

インサイト機能の使用方法を解説

販売管理編

売上明細をもとに予算売上・粗利といった

KPI

表示、損益管理、明細表等の作り方を解説

埋め込み編

ISV/SaaS

事業者向けにマルチテナントの埋め込みダッシュボードの作り方を解説

(31)

31

事例

(32)

法人・個人事業主様が購買履歴を自ら分析し的確な購買予算や購買ルールを決める画面で、

QuickSight を採用

アマゾン・ビジネス・プライム購買分析ツール提供

”

“ _従来の _BI では複雑なチャート開発からパフォーマンスチューニング等の負担が大きく、十分な費用対効果を得られませんでしたが、

QuickSight であれば安価で、かつ高度な機能を

簡単に実現できました

(33)

33 ML Insights を活用する大規模なレポーティング

Amazon QuickSight を活用し、

5,000 店舗 × 7 万アイテムの大量デーを分析するBI 環境を２ヶ月で構築

”

“

店舗毎に適切な予測で在庫を最適化し、適 切に商品を供給することは最も重要な課題 です。“ML Insights”を用いることにより、

当社の商材の予期しないトレンドの変化を、

素早く特定することができ、販売予測と在 庫最適化を向上できると期待しています。

株式会社大創産業

情報システム部システム開発１課課長丸本健二郎氏

事例ページ：

https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/daiso/

(34)

SaaS SFA/CRM 埋め込みで BI オプションを提供

国内

SFA/CRM

（営業支援システム）業界

No.1

の

e

セールスマネージャーで

QuickSight

組み込みを使った

BI

オプションを提供

サービス上のアナリティクス機能がパワーアップし、

エンドユーザーに対するデータサービスを高いコストパフォーマンスで実現

Amazon QuickSight

では、高度なダッシュボード と分析機能のほか、

WEB

上で帳票・グラフの修正 が完結し、直感的に操作ができる

UI

となり、設定 作業効率が大幅に向上します。

“

”

ソフトブレーン株式会社

(35)

35

会社名

Best Western Hotels & Resorts

業種

グローバルホテルチェーン

データソース

Amazon Redshift

ユーザ規模

23,000 以上

以前の利用ツール

IBM Cognos

認証

SAML SSO from ADFS

グローバルホテルチェーンにおける大規模 BI 利用

お客様の課題

• IBM Cognos

の環境を

10

から

11

にアップグレードするのに

7,312

時間

（

18

カ月）を要するので、この工数を削減したい。

•

可視化の画面（レポーティングおよびダッシュボード）が一昔前のデザイン・操作性であるため改善したい。

解決案

• Oracle DB

を Redshift に、

IBM Cognos

を

QuickSight

に移行。

•

業務運用ダッシュボードおよびレポーティングを本部および各ホテルのマネージャーが活用できるように展開。（2万人以上のユーザ）

得られた効果

• QuickSight

のアップグレードやサーバー運用保守に要する時間はゼロ。

•

数万ユーザへの簡単な展開を実現

•

以前と比較し、

BI

コストを

50%

削減

•

レポートの性能が

SPICE (

インメモリ

DB )

により改善

(36)

まとめ： Amazon QuickSight

オートスケール

＆サーバーレス

グローバルで100万ユーザ以上が利用可能な環境を、サーバーレスで構築

組み込みの高可用性

開発者支援

プログラムによるユーザ登録とコンテンツ管理アプリケーションへの

容易な組み込み利用量ベース

規模によらずコストを最適化

機械学習

機械学習による組み込み異常検知・予測機能

Amazon SageMaker

で作成した独自モデルの利用

スケーラブルな 料金体系

AWS サービスとの フル・インテグレーション

AWS

データへのセキュア・プライベート

アクセス

S3

のデータレイク権限との統合

クラウドネイティブで作られたスケーラブル・従量課金のクラウド BI ツール

(37)

37 AWS-44

アプリケーションに BI 機能を埋め込みませんか？

簡単で運用負担が少ない Amazon QuickSight の埋め込み機能

(38)

Thank you!

ソリューションアーキテクト

アマゾンウェブサービスジャパン株式会社

宮﨑太郎

(39)

39 参考情報

Amazon QuickSightホームページ

https://aws.amazon.com/jp/quicksight/

Amazon QuickSightドキュメント

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quicksight/latest/user/welcome.html

Amazon QuickSight ギャラリー（埋め込まれたダッシュボードのサンプルが確認できます）

https://aws.amazon.com/jp/quicksight/gallery/

Amazon QuickSightハンズオン資料（QuickSightの操作方法のハンズオン）

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-quicksight-handson-202006/

Amazon QuickSight Developer Portal (組み込みのデモやサンプルコード:英語) https://developer.quicksight.aws/

Amazon QuickSight ユーザガイド：埋め込み分析の使用

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quicksight/latest/user/embedded-analytics.html Amazon QuickSight Embedding SDK

https://github.com/awslabs/amazon-quicksight-embedding-sdk Amazon QuickSight 埋め込みAuthor機能のハンズオン（英語）

https://author-embed-workshop.learnquicksight.online/index.html

(40)

内容についての注意点

•

本資料では2021年3月23日時点のサービス内容および価格についてご説明しています。最新の情報は

AWS

公式ウェブサイト

(http://aws.amazon.com)

にてご確認ください。

•

資料作成には十分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価格に相違があった場合、

AWS

公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。

•

価格は税抜表記となっています。日本居住者のお客様には別途消費税をご請求させていただきます。

• AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at http://aws.amazon.com/agreement/.

Any pricing information included in this document is provided only as an estimate of usage charges

for AWS services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be

based on your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided.

(41)

AWS トレーニングと認定

詳細はこちら https://aws.amazon.com/jp/training/

デジタルトレーニング

クラウドのスキルを構築する無料のオンデマンド

コースを探索する

AWS 認定の取得

業界で認められている認定を取得する

クラスルーム トレーニング

エキスパートインストラクターによるトレーニング

に参加する

エンタープライズ リソース

学習ニーズ分析と AWSランプアップガイド

を活⽤する

教育プログラム

AWS のスキルと経験を持つ⼈材に出会える

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J A P A N | M A Y 1 1 - 1 2 , 2 0 2 1

2021 年 サーバーレス BI

Amazon QuickSight の特徴総ざらい

宮﨑 太郎

A W S - 4 3

3

自己紹介

宮﨑 太郎 (Taro Miyazaki)

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部

ソリューションアーキテクト

基幹システム移行 / データレイク構築 / アーキテクティングなど

AWSのご利用を検討されている幅広い業種のお客様をご支援

本日お話しすること

1. Amazon QuickSight とは

2. QuickSight 主要機能紹介

3. ダッシュボードサンプル

4. お客様事例

5

既存 BI プラットフォームの課題

Amazon QuickSight

Amazon SageMaker

AWS

AWS

S3

クラウドネイティブで作られたスケーラブル・従量課金のクラウド BI ツール

7

美しく、インタラクティブなダッシュボードを作成

• フィルタ、ドリルダウン、ズーム等 インタラクティブな操作

• 高速な動作

• ブラウザだけで利用可能

• データを更新

• 数クリックで共有

分析結果がメールボックスに届く

• E メールレポートを日次、週次等の スケジュールで送信

• 個別のユーザ・グループごとに送信

• 行レベルセキュリティによるユーザ 別レポート

• メールへのダッシュボード添付

9

ML (機械学習)インサイトの提供

• ML による異常検知

• ML による予測

• 自然な文章を自動生成

•SageMaker 連携による独自モ デル予測

*currently in preview

アプリケーションにダッシュボードを埋め込む

• 分析作成機能やダッシュボードを活 用してアプリケーションを拡張

• サーバー不要、メンテナンスを楽に

• 名前空間と行レベルセキュリティに よるマルチテナント対応

• 継続的に追加される新機能でユーザ 体験をさらに進化

• アドホックな分析機能の埋め込み

11

アーキテクチャ

QuickSight の仕組み

QuickSight では様々なデータをソースとしたダッシュボードを作成可能

作成したダッシュボードはアクセス制御によりセキュアに共有

Store your data in Amazon Redshift

data warehouse

13

サーバーレスアーキテクチャ

Traditional, server-based BI QuickSight’s serverless architecture

従来の BI では、ユーザ数や利用量増加がライセンス・ハードウェア管理に影響

QuickSight はサーバーレスでハードウェア管理不要、ライセンス従量課金

SPICE

QuickSight は管理不要のインメモリDB “SPICE” を内蔵

“SPICE” はサーバーレスで動作し、ユーザー側で考慮不要

SPICE

データソース

15

多様なデータソースに接続

AWS 内のサービスとの統合だけでなく、オンプレミスのデータソースや サードパーティーのビジネスアプリケーション（SaaS）にも対応

オンプレミス

AWSクラウド

SaaS

• Salesforce

• Square

• Adobe Analytics

• Jira

• ServiceNow

• Twitter

2021 年サーバーレス BI

宮﨑太郎

宮﨑太郎 (Taro Miyazaki)

アマゾンウェブサービスジャパン株式会社技術統括本部

• フィルタ、ドリルダウン、ズーム等インタラクティブな操作

• E メールレポートを日次、週次等のスケジュールで送信

• 行レベルセキュリティによるユーザ別レポート

•SageMaker 連携による独自モデル予測

• 分析作成機能やダッシュボードを活用してアプリケーションを拡張

• 名前空間と行レベルセキュリティによるマルチテナント対応

• 継続的に追加される新機能でユーザ体験をさらに進化

AWS 内のサービスとの統合だけでなく、オンプレミスのデータソースやサードパーティーのビジネスアプリケーション（SaaS）にも対応

50 Readers 利用頻度ユーザー毎の料金合計月額費用

5000 Readers 利用頻度ユーザー毎の料金合計月額費用

250 非アクティブ課金なし $0 /月