AWS データ視覚化サービス:ダッシュボードと BI が正しく機能しました

ある財務チームが、前ベンダーが作成した美しい AWS ダッシュボードを見せてくれました。すっきりとしたグラフ、適切な色、経営幹部は気に入りました。それもまた間違っていました。トップラインの数値のうちの 2 つは、何週間も更新されていないテーブルから引き出されたもので、ダッシュボードに何も表示されなかったため、誰も見分けることができませんでした。これが AWS でのデータビジュアライゼーションの教訓のすべてを 1 つのストーリーにまとめたものです。グラフは簡単な部分であり、壊れたパイプラインの上に構築された美しいグラフは、ダッシュボードがまったくない場合よりも悪いということです。

優れたダッシュボードの背後にあるパイプライン

信頼できるビジュアライゼーションはすべて、ほとんどの人が目にすることのない連鎖の上にあります。データは、データベース、SaaS ツール、ファイルなどのソースから取り込まれます。データはストレージ (通常は S3) に格納されます。未加工のデータは常に誰もが認めるよりも厄介なので、クリーンアップされて再形成されます。データは一貫した意味を持つ指標にモデル化されてしまう。そうして初めてチャートにたどり着きます。

これらのステップのいずれかをスキップしたり急いだりしても、ダッシュボードは引き続きレンダリングされます。何かが正しく表示されないだけです。エンジニアリングの価値はその下にあるレイヤーにあります。これこそまさに、安価なダッシュボード作業が手抜きをするのです。

AWS スタックはどのようなものか

具体的なサービスはデータによって異なりますが、形は一貫しています。

-S3 は、未加工データおよび処理済みデータの保管場所として耐久性に優れ、安価です。
-ウェアハウスまたはクエリエンジン — Redshift または Athena が S3 に直接クエリを実行して、大規模な分析を行う
-スケジュールに従ってデータをクレンジングしてモデル化する変換ステップ
-視覚化レイヤー — 標準 BI 用の QuickSight、またはデータが自社製品内にある場合はカスタム埋め込みダッシュボード
-スケジュール設定と監視 により、更新が予測可能になり、障害に気づくことができる

これらを 1 つのオールインワンプラットフォームではなく AWS で組み立てることで、データの増加に伴うコストを管理でき、バンドルに含まれるものではなく、各レイヤーを適切なツールとして使用できます。

スタンドアロン BI または組み込み BI

一部のクライアントは、アナリストがログインする BI ワークスペースを求めています。また、グラフを独自のアプリやポータル内に配置して、ユーザーが製品を離れて数値を確認する必要がないようにしたいと考える企業もあります。私たちは両方を行っています。埋め込みルートとは、React と Node のカスタムフロントエンドを同じ AWS パイプラインに配置することを意味し、これは私たちが定期的に構築しているフルスタックのデータ作業のようなものです。

作業中のダッシュボードと美しいダッシュボードを見分ける方法

3 つのチェック項目で素早く分類できます。数字は、すでに信頼している情報源と一致していますか？名前を指定できるスケジュールで更新されていますか? また、最終更新日はわかりますか?特定の指標は、表示されるすべての場所で同じように読み取られますか?これらをパスするダッシュボードがその役割を果たしています。いずれも失敗するのは、ライブデータのコスプレを使ったスライドショーです。古い数字で決定が下されて初めてわかります。