Amazon Quick Sight Topicでの多データセットトピックのベストプラクティス

皆さんは、たくさんのデータの中から、欲しい情報を見つけ出すのに苦労した経験はありませんか？例えば、ある商品の売上を知りたいのに、そのデータが「売上管理システム」と「在庫管理システム」の二つに分かれていたりすると、一つにまとめて確認するのに手間がかかりますよね。そんな悩みを解決してくれるのが、Amazon Quick Sightの「Topic」という機能なんです。

この機能のすごいところは、さっきの例のように、バラバラになっている複数のデータを、あたかも一つの「テーマ（Topic）」としてまとめてくれること。さらに、専門的な知識がなくても、まるで友達とおしゃべりするように、チャット形式でデータに質問できるんです。「この商品の売上、先月と比べてどう？」なんて聞けば、Quick Sightが自動でデータを集めてきて、分かりやすく答えてくれるイメージです。

今回、AWSのブログで紹介されているのは、この「Topic」に複数のデータをまとめる際の「一番良いやり方（ベストプラクティス）」についてです。データを見やすく整理する専門家（データアーキテクトやBIエンジニア、アナリティクスエンジニア）が、この機能をどう使えばもっと効果的になるか、というコツを教えてくれています。例えば、どんなデータをどういう順番でまとめると、質問したときにスムーズに答えが得られるか、といった具体的なアドバイスです。これを活用すれば、これまで時間がかかっていたデータ分析の作業がぐっと楽になり、これまで気づけなかった新しい発見にもつながるかもしれません。ビジネスでデータを活用する上で、ますます目が離せない機能と言えそうです。