Amazon Quick의 AI 기반 대시보드 생성 방법 및 활용 가이드

소개

최근 데이터 분석과 보고서 작성이 기업의 중요한 업무로 자리 잡은 가운데, Amazon Quick의 새로운 AI 기능이 주목받고 있습니다. 이 글에서는 Amazon Quick을 통해 자연어로 대시보드를 생성하는 방법과 효율적인 활용 가이드를 소개합니다. 이 기능은 데이터 분석가, 운영 관리자, 엔지니어 등 다양한 전문가들에게 대시보드 생성 자동화를 통해 시간을 절약할 수 있는 기회를 제공합니다.

본문

Amazon Quick의 혁신적 대시보드 생성

Amazon Quick는 이제 자연어 프롬프트를 통해 데이터 분석과 대시보드 생성을 빠르게 자동화할 수 있습니다. 사용자가 원하는 분석적 인사이트를 텍스트로 입력하면, Amazon Quick는 이를 기반으로 여러 시트로 구성된 대시보드를 자동으로 생성합니다. 이러한 기능은 비즈니스 인텔리전스 전문가들이 시간을 절약하고 중요한 의사 결정에 집중할 수 있게 도와줍니다.

데이터셋 선택 및 설정

시작하기 위해 Amazon Quick에서 분석할 데이터를 선택해야 합니다. 사용 가능한 데이터셋은 Amazon Redshift, S3 서비스, 또는 업로드된 파일과 같은 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 그 후, 자연어로 보고자 하는 정보를 기술하여, 계획을 검토하고 생성을 시작합니다.

분석 생성 및 편집

분석 생성 절차는 두 개의 창으로 구성된 보기에서 계획을 검토하는 것으로 시작됩니다. 왼쪽 창에서는 사용자가 입력한 프롬프트와 선택된 데이터셋 요약을 보여줍니다. 오른쪽 창에서는 필터, 시트, 각 시트를 위한 시각화 구조를 제안합니다. 필요 시, 새로운 시트 추가, 시각화 재조정 등의 편집이 가능합니다.

대시보드 생성의 실제 사례

최초 접근권을 얻어 테스트한 고객들은 분석 및 대시보드 생성 시간이 대폭 줄어듦을 경험했습니다. GES Ops Construction의 Pre-Construction 매니저인 Jeff Sondic는 "AI가 수행하는 분석과 대시보드 생성 시간이 사람보다 훨씬 빠르다"고 평가했습니다.

결론

Amazon Quick의 AI 기반 대시보드 생성은 여러 기업의 운영, 엔지니어링, 데이터 분석 부서에서 대시보드 생성 시간을 90% 이상 단축하는 데 기여했습니다. 새로운 사용자인 Prabhakant Rasal은 "신규 사용자로서, 대시보드 생성에는 최소 하루가 소요됐을 텐데, 이제는 5분이 걸렸다"고 전했습니다. 이를 통해 팀이 핵심 질문을 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 추가적인 탐색 및 질문에 대응할 수 있는 역량을 강화할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/generate-dashboards-from-natural-language-prompts-in-amazon-quick/