Quick Suite：让数据分析像聊天一样简单！

在数字化转型的浪潮中企业积累了海量的业务数据这些数据分散存储在各类数据库中。然而传统的数据分析方式往往需要专业的技术人员编写复杂的SQL查询或构建可视化报表这不仅耗时耗力也限制了业务人员快速获取数据洞察的能力。如何让非技术人员也能通过自然语言直接与数据“对话”成为企业提升数据驱动决策能力的关键需求。Amazon Quick Suite是亚马逊云科技推出的AI驱动的数字工作空间它将研究能力、数据驱动的洞察和自动化工具整合到统一的体验中。Amazon Quick Suite集成了Amazon Quick Sight的BI能力不仅提供强大的可视化分析功能更通过AI Agent实现了自然语言问答。用户可以用日常语言提问如“上个季度销售额最高的产品是什么”或“哪个区域的客户增长最快”系统即可自动理解问题并返回准确的数据洞察。关于如何开通Amazon Quick Suite请参阅文档。开通Amazon Quick Suite文档https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/setting-up.htmlAmazon Quick Suite的核心优势在于统一的数据访问无缝连接企业所有数据源包括文档、企业应用、数据库、数据仓库和实时互联网信息。AI驱动的智能分析通过AI Agent简化复杂任务让各技能水平的业务用户都能快速做出决策。协作式工作空间通过Spaces功能整合文件、Dashboard、Topics、知识库等资源打造团队协作中心。本文将详细介绍如何使用Amazon Quick Suite连接数据库支持公网和私网方式创建可视化Dashboard和Topics并将其整合到Space中最终构建一个完整的自然语言数据问答系统让数据分析变得像聊天一样简单。核心组件说明数据源连接支持通过公网或VPC私网连接多种数据库Amazon RDS、Redshift、MySQL、PostgreSQL、Oracle等以及SaaS应用Salesforce、ServiceNow、Jira等。Dataset从数据源导入并定义的数据集支持数据转换、计算字段和层级结构。Dashboard交互式可视化仪表板展示数据的多维度分析支持参数、筛选器和自定义操作。Topics为自然语言问答精心策划的数据主题定义了业务术语、同义词和数据关系。Spaces协作空间整合Dashboard、Topics、文件、知识库和应用操作支持团队成员进行数据问答和分享。AI AgentAmazon Quick Suite的智能问答引擎理解用户的自然语言问题并生成准确答案。SPICE引擎超快速、并行、内存计算引擎提供快速响应的查询性能。实施步骤步骤一连接数据库通过公网连接数据库前提条件数据库实例已配置公网访问。安全组规则允许Amazon Quick Suite IP地址段访问。数据库用户具有相应的读取权限。操作步骤1.登录Amazon Quick Suite控制台。2.创建数据源连接在主页选择“Data source”。点击“Create data source”。选择数据源类型如MySQL、PostgreSQL、RDS、Redshift等。3.配置连接参数。关键配置项连接名称数据库服务器主机名或终端节点端口号如MySQL默认3306、PostgreSQL默认5432、StarRocks默认9030数据库名称用户名和密码4.测试并保存连接。通过VPC私网连接数据库适用场景数据库位于VPC内部未开放公网访问。需要更高的安全性和网络隔离。符合企业安全合规要求。如果数据库与Amazon Quick Suite在同一地区可以通过VPC connection进行私网链接。具体请参阅文档。文档https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/vpc-setup-for-quicksight.html前提条件Amazon Quick Suite版本为Enterprise Edition。用户有系统管理员权限。已创建VPC、子网和安全组。网络ACL和路由表配置正确。操作步骤1.配置Amazon Quick Suite VPC Connection。在Amazon Quick Suite管理控制台选择“Manage VPC connections”。点击“Add VPC connection”。输入连接名称。选择VPC ID。选择两个子网。选择安全组。2.配置安全组规则入站规则允许Amazon Quick Suite ENI访问数据库端口具体根据地区请参考Amazon Quick Suite IP地址段。出站规则允许数据库响应流量。源/目标配置使用安全组ID相互引用。3.创建数据源并选择VPC连接VPC connection创建成功后会在状态栏中标成Available。当数据库与Amazon Quick Suite不在同一地区时可以选择用VPC Peering或Amazon Transit Gateway的方式将网络打通。下面以VPC Peering为例步骤二创建Dataset操作步骤如下。1.选择数据表或编写自定义SQL成功连接数据库后Amazon Quick Suite会显示可用的数据库和表列表此时您有以下两种方式选择数据方式1直接选择数据表在左侧面板中展开数据库名称浏览可用的表Tables和视图Views。找到需要的表后点击表名即可选中。系统会自动加载表的结构信息包括字段名称、数据类型等元数据。您可以在右侧预览窗口中查看表的前几行数据确认这是您需要的数据源。方式2使用自定义SQL查询如果需要对数据进行筛选、关联或计算可以点击界面上的“Use custom SQL”按钮。在弹出的SQL编辑器中您可以编写自定义查询语句例如编写完成后点击“Confirm Query”按钮执行查询。2.配置数据导入方式SPICE将数据导入内存引擎查询速度快适合频繁查询。Direct query直接查询数据源数据实时性高适合大数据集。3.数据准备和转换可选如果需要对结果做转换例如修改字段数据类型重命名字段创建新计算字段如利润率收入–成本/收入设置字段格式日期格式、数字格式、货币符号等创建层级结构如国家省份城市等可以在dataset进行编辑。4.配置数据刷新计划如果有数据有增量变换可以页面配置dataset刷新计划按照刷新频率和时间对数据进行刷新。步骤三构建可视化Dashboard操作步骤如下。1.创建新的分析Analysis在创建完数据集后可以对相应数据集做Analyses在Datasets页面选择已创建的Dataset点击“Create analysis”进入可视化编辑界面。2.添加可视化图表在编辑界面上可以选择各类可视化类型柱状图、折线图、饼图、热力图、表格、KPI卡片等。在选取相应字段和聚合方式后便可以得到相应的图表。在分析页面中您可以利用各种工具对数据进行筛选、美化包括添加字段筛选器如日期范围、产品类别。创建参数如动态阈值、对比时间段。配置筛选器控件类型下拉列表、多选、日期选择器等。设置筛选器作用范围单个图表或整个Dashboard等。此外分析页面也可以配置图表联动如点击跳转到详细页面、添加自定义操作、配置钻取功能等。当图表制作完成后便可以点击右上角“Publish”进行发布。发布时可以配置图表的访问权限与级别等信息。步骤四创建Topics用于自然语言问答什么是TopicsTopics是Amazon Quick Suite中为自然语言问答设计的数据主题它定义了数据字段的业务含义和同义词如”收入”也可以叫“营收”、“销售额”。字段之间的关系和层级结构。常见的业务问题模式。数据的默认聚合和计算规则。通过精心设计的TopicsAI Agent能够更准确地理解用户的自然语言问题并返回正确的数据答案。创建Topics操作步骤如下。在左侧Amazon Quick Sight栏下选中Topic进入Topic页面。点击“Create Topic”进行Topic的创建。在选择数据源后系统会开始自动分析数据结构并生成初始Topic。进入创建好的Topic后可以在Data标签页面下看到相应数据字段并可以对相应字段进行操作包括为每个字段设置业务友好的显示名称例如order_date→“订单日期”。例如total_amount→“总”。添加同义词以提高识别准确率“总金额”的同义词销售额、营收、收入、金额。“订单日期”的同义词下单时间、购买日期、交易日期。为字段添加描述说明其业务含义。点开每个字段后也配置字段属性和聚合方式包括设置字段类型维度或度量。定义默认聚合方式度量字段求和、平均、计数、最大值、最小值。维度字段计数、去重计数。设置字段的显示格式货币、百分比、日期格式等。标记关键字段如主要的时间维度、金额字段。更多关于Topic的玩法请参考下方文档。文档https://docs.aws.amazon.com/quick/latest/userguide/topics.htmlTopic创建完成后您可以对Topic进行验证和测试此时可以选择用模型帮助生成相应测试问题在Agent返回结果后可以根据测试结果调整同义词和字段配置然后迭代优化直到问答准确率满意后对Topic进行分享。步骤五创建Space并整合资源什么是SpacesSpaces是Amazon Quick Suite中的协作空间它将文件、Dashboard、Topics、知识库和应用操作整合到统一的、可定制的知识中心。Spaces的优势包括统一的知识中心将与特定主题、部门或项目相关的所有资源集中管理。上下文化的对话AI Agent在Space中回答问题时会基于Space内的资源提供更精准的答案。减少数据孤岛团队成员可以共同贡献知识简化信息发现。灵活的协作支持个人、团队和跨团队使用场景。创建Space操作步骤如下。进入Spaces创建页面后可以在页面点击“Create Space”然后配置Space基本信息包括Space名称、用途等。然后就可以将刚刚创建好的Dashboard和Topic添加进Space进行引用。此处可以选择添加多个Dashboard、Topic以及其他形式的资源包括本地文件上传csv、doc、docx、html、json、md、pdf、ppt、pptx、rtf、txt、xls、xlsx、xml、xslt、mp3、mp3_alt、wav、wav_alt、wave、m4a、m4a_alt、flac、flacalt、ogg、ogg_alt、mp4、mp4_alt、mov、m4v、mov_alt、Amazon Quick Suite上创建的Knowledge bases和Actions如审批流程、数据导出等。步骤六使用自然语言进行数据问答对Space中的数据做问答当Space创建完成后用户便可以通过默认Chat Agent或者创建自己的Chat Agent对相应数据进行提问。或者利用网页插件上的Chat Agent进行自然语言提问Chat Agent会自动识别问题并从Space中的Topics和Dashboard获取答案并支持多轮对话和追问。在Amazon Quick Suite的最新更新上Chat Agent也支持长期记忆。理解和使用答案提问完后相应问答会保留在Topic页面的User Activity中并可以通过点击图表上的View explanation对生成结果的过程进行追溯。提问技巧在进行提问时可以考虑以下有效问题的要素明确的时间范围“去年”、“上个月”、“2025年第一季度”。清晰的指标使用Topic中定义的术语和同义词。具体的维度指定要分析的维度地区、产品、客户等。明确的操作排序、筛选、对比、计算等。总结通过以上的步骤简介您已经学会了如何使用Amazon Quick Suite构建完整的自然语言数据问答系统。从数据库连接公网和私网方式、Dataset创建、Dashboard可视化到Topics设计和Spaces整合每个环节都是实现智能数据问答的关键。Amazon Quick Suite的核心价值在于降低数据分析门槛业务人员无需学习SQL或复杂的BI工具用自然语言即可获取数据洞察。提升决策效率减少从提出问题到获得答案整个过程的时间大幅缩短决策周期。促进数据协作通过Spaces打破数据孤岛让团队成员共享知识和洞察。安全可控支持VPC私网连接和细粒度的权限管理确保数据安全合规。随着AI技术的不断发展Amazon Quick Suite将持续演进为企业提供更智能、更便捷的数据分析体验。建议您在实践中不断优化Topics的配置积累常见问题模板并收集用户反馈持续提升问答系统的准确性和用户体验。参考文档官方产品文档Amazon Quick Suite官方文档http://docs.aws.amazon.com/quicksuite/Amazon QuickSight VPC私网连接配置http://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-aws-vpc.html设置VPC以与Amazon Quick Suite配合使用https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/quick/latest/userguide/setting-up.html亚马逊云科技区域、网站、IP地址范围和端点https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/quick/latest/userguide/regions.html核心功能文档Amazon QuickSight数据源连接指南http://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-data-sources.htmlAmazon QuickSight Dataset创建与管理http://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/creating-data-sets.htmlAmazon QuickSight Dashboard可视化构建http://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-dashboards.html使用Amazon Quick Sight主题http://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/topics.htmlAmazon QuickSight Spaces协作空间使用指南http://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sharing-spaces.html本篇作者贾京京亚马逊云科技解决方案架构师负责媒体广告行业云计算方案和架构咨询。李光举亚马逊云科技资深解决方案架构师负责基于亚马逊云科技的云计算方案架构的咨询和设计。他对微服务构建、大规模信息系统设计、生成式AI理论与实践具有丰富经验善于帮助客户基于云上架构快速构建现代应用系统实现业务高速增长。黎小为亚马逊云科技解决方案架构师负责亚马逊云科技解决方案构建在生成式AI应用方面有丰富的经验。李进亚马逊云科技解决方案架构师负责基于亚马逊云科技的架构咨询与方案设计。致力于帮助客户实现创新、提升效率、达成业务目标。在生成式AI、Serverless、音视频处理等方向具有丰富的实践经验。朱晓阳亚马逊云科技资深解决方案架构师, 负责基于亚马逊云科技云计算的解决方案的架构设计和咨询同时致力于亚马逊云科技云计算服务在数字广告和社交应用领域的应用和推广。他在OpenStack、Docker、Kubernetes和DevOps领域有多年实战经验现致力于容器和服务网格相关领域的研究。新用户注册海外区域账户可获得最高200美元服务抵扣金覆盖Amazon Bedrock生成式AI相关服务。“免费计划”账户类型确保零花费安心试用。星标不迷路开发更极速关注后记得星标「亚马逊云开发者」听说点完下面4个按钮就不会碰到bug了点击阅读原文查看博客获得更详细内容