Amazon QuickSight FAQ

일반

Amazon QuickSight는 통합 비즈니스 인텔리전스 서비스로서, 조직 내 모든 직원이 언제든 어느 디바이스에서나 자신의 데이터를 사용해 손쉽게 시각화를 구축하고, 임시 분석을 수행하며, 신속하게 비즈니스 인사이트를 확보할 수 있습니다. QuickSight를 사용하면 모든 사용자가 최신 대화형 대시보드, 페이지가 매겨진 보고서, 자연어 쿼리 및 내장된 분석을 통해 신뢰할 수 있는 동일한 출처에서 다양한 분석 요구를 충족할 수 있습니다. QuickSight의 Amazon Q를 사용하면 비즈니스 분석가와 비즈니스 사용자가 자연어를 사용하여 몇 초 만에 의미 있는 인사이트를 구축, 발견 및 공유하여 더 빠르게 성과를 달성할 수 있습니다. CSV 파일과 Excel 파일을 업로드하고, Salesforce와 같은 SaaS 애플리케이션에 연결하고, SQL Server, MySQL 및 PostgreSQL과 같은 온프레미스 데이터베이스에 액세스하고, Amazon Redshift, Amazon Relational Database Service(Amazon RDS), Amazon Aurora, Amazon Athena 및 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)와 같은 AWS 데이터 소스를 원활하게 검색할 수 있습니다. 조직에서는 QuickSight를 사용하여 비즈니스 분석 기능을 수십만 명의 사용자로 확장하고, 강력한 인 메모리 엔진인 SPICE를 사용하여 빠르고 응답성이 뛰어난 쿼리 성능을 제공할 수 있습니다.

기존 BI 솔루션은 대시보드나 보고서를 생성하기 전에 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어 팀이 몇 달에 걸쳐 복잡한 데이터 모델을 구축해야 하는 경우가 많습니다. 일반적으로 대화식 임시 데이터 탐색 및 시각화 기능이 부족하여 사용자가 표준 보고서와 사전 선택된 쿼리만 사용할 수 있습니다. 또한, 기존 BI 솔루션은 고가의 복잡한 하드웨어와 소프트웨어에 상당한 사전 투자를 해야 하며 데이터베이스 크기가 커짐에 따라 빠른 쿼리 성능을 유지하려면 인프라에 더 많은 투자를 해야 합니다. 이러한 비용과 복잡성으로 인해 기업이 조직 전체에서 분석 솔루션을 사용하도록 지원하기가 어렵습니다. QuickSight는 AWS 클라우드의 규모와 유연성을 비즈니스 분석에 적용하여 이러한 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 기존 BI 또는 데이터 검색 솔루션과는 달리 QuickSight는 쉽고 빠르게 시작할 수 있습니다. 로그인하면, QuickSight가 Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon Athena 및 Amazon S3와 같은 AWS 서비스의 데이터 소스를 원활하게 검색합니다. QuickSight에서 검색한 데이터 세트 어디에나 연결하고 몇 분 만에 해당 데이터에서 통찰력을 확보할 수 있습니다. 해당 소스의 데이터가 변경됨에 따라 QuickSight가 SPICE의 데이터를 최신으로 유지하도록 선택할 수 있습니다. SPICE는 풍부한 데이터 검색 및 비즈니스 분석 기능을 지원하므로, 고객은 인프라 프로비저닝이나 관리에 대한 걱정 없이 데이터에서 중요한 통찰력을 도출할 수 있습니다. 조직은 QuickSight 사용자당 저렴한 월별 비용을 지불하여 장기 라이선스 비용을 절약할 수 있습니다. 조직에서 QuickSight를 사용하면 큰 초기 비용 없이 모든 직원에게 풍부한 비즈니스 분석 기능을 제공할 수 있습니다.

QuickSight는 고속의 병렬 인 메모리 연산 엔진인 SPICE로 구축되어 있습니다. 처음부터 클라우드를 위해 구축된 SPICE는 열 형식 스토리지, 최신 하드웨어 혁신으로 가능해진 인 메모리 기술, 머신 코드 생성을 조합하여 대규모 데이터 세트에서 대화형 쿼리를 실행하고 빠른 응답을 확보할 수 있습니다. SPICE는 다양한 컴퓨팅을 지원하여 인프라 프로비저닝이나 관리에 대한 걱정 없이 분석 결과에서 중요한 통찰력을 도출하도록 지원합니다. SPICE의 데이터는 사용자가 명시적으로 삭제할 때까지 유지됩니다. SPICE는 가용성을 위해 데이터를 자동으로 복제하고, QuickSight가 다양한 AWS 데이터 소스 전체에서 빠른 대화형 분석을 동시에 수행할 수 있는 사용자를 수십만 명까지 확장할 수 있도록 지원합니다.

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권한이 있는 QuickSight 계정 관리자가 대신 SageMaker API를 호출할 수 있도록 QuickSight IAM 권한을 부여해야 합니다. 자세히 알아보려면 QuickSight IAM 권한 부여 설명서를 참조하세요.

작성자 및 독자

QuickSight 작성자는 데이터 소스(AWS 내부 또는 외부)에 연결하고 시각화를 생성하고 데이터를 분석할 수 있는 사용자를 말합니다. 작성자는 파라미터, 계산된 필드와 같은 고급 QuickSight 기능을 사용하여 대화형 대시보드를 생성하고 계정의 다른 사용자와 함께 대시보드를 게시할 수 있습니다. QuickSight에는 Author와 Author Pro라는 두 가지 유형의 Author 라이선스가 있습니다. Author Pro에는 모든 Author 기능에 더해, 자연어로 대시보드를 구축하고, Q 주제와 경영진 대시보드 요약을 생성하고, 생성형 데이터 스토리를 작성 및 공유하는 기능 등 Amazon Q 생성형 BI 기능까지 포함되어 있습니다. 요금 청구 방식상, QuickSight 계정을 관리하는 개인은 Author 또는 Author Pro여야 합니다.

QuickSight 독자는 대화형 대시보드를 소비하는 사용자를 말합니다. 독자는 조직의 기본 인증 메커니즘(QuickSight 사용자 이름/암호, SAML 포털 또는 AD 인증)을 통해 로그인하고, 웹 브라우저 또는 모바일 앱을 사용하여 공유 대시보드를 보고, 데이터를 필터링하고, 세부 정보로 드릴다운하거나, CSV 파일로 데이터를 내보낼 수 있습니다. 독자에게는 SPICE 용량이 할당되지 않습니다.

개별 최종 사용자는 독자로서 QuickSight에 액세스하도록 프로비저닝될 수 있습니다. 독자 요금은 수동 세션 상호 작용에만 적용됩니다. AWS에서는 재량에 따라 고객이 독자 세션을 다른 용도(예: 프로그래밍 방식 또는 자동화된 쿼리)로 사용하고 있다고 판단하는 경우 독자에게 더 높은 월별 작성자 요금을 부과할 권리가 있습니다.

Reader 계정은 Reader와 Reader Pro의 두 가지 유형이 있습니다. Reader Pro에는 모든 Reader 기능에 더해, 경영진 대시보드 요약 기능, 생성형 데이터 스토리를 작성하고 공유하는 기능 등 Amazon Q의 생성형 BI 기능이 포함되어 있습니다.

아니요. Reader와 Reader Pro는 Amazon QuickSight Enterprise Edition에서만 사용할 수 있습니다. 스탠더드 에디션 계정을 보유한 경우, QuickSight 관리 페이지를 사용하여 엔터프라이즈 에디션으로 업그레이드할 수 있습니다.

QuickSight 관리자는 QuickSight 사용자와 계정 수준의 기본 설정을 관리하고 계정의 SPICE 용량과 연간 구독을 구매하는 사용자를 말합니다. 또한, 관리자는 모든 QuickSight 작성 기능을 사용할 수 있습니다. 필요한 경우 스탠다드 에디션 계정을 엔터프라이즈 에디션으로 업그레이드할 수도 있습니다. 청구 용도에서 QuickSight 작성자 및 관리자는 모두 작성자로 인식됩니다.

아니요. QuickSight 작성자 및 독자는 계정 권한을 변경하거나 다른 사용자를 초대할 수 없는 사용자 유형입니다. QuickSight에서는 QuickSight 사용자와 계정 수준의 기본 설정을 관리하고 계정의 SPICE 용량과 연간 구독을 구매할 수 있는 관리자 사용자를 제공합니다. 또한, 관리자는 모든 QuickSight 작성 기능을 사용할 수 있습니다. 필요한 경우 스탠다드 에디션 계정을 엔터프라이즈 에디션으로 업그레이드할 수도 있습니다.

모바일 및 웹 액세스

QuickSight 모바일 앱(iOS 및 Android)을 통해 데이터에 즉시 액세스하고 이동 중에 결정을 내리는 데 도움이 되는 분석 정보를 얻을 수 있습니다. 대시보드로 검색하고 상호 작용하십시오. 빠르고 쉽게 액세스하기 위해 대시보드를 즐겨찾기에 추가하십시오. 드릴 다운, 필터링 등으로 데이터를 검색하십시오. 또한 모든 모바일 디바이스에서 웹 브라우저를 사용하여 QuickSight에 액세스할 수 있습니다.

QuickSight는 Mozilla Firefox, Chrome 및 Safari 최신 버전, Internet Explorer 버전 10 이상 및 Edge를 지원합니다.

데이터 관리

Amazon RDS, Amazon Aurora, Amazon Redshift, Amazon Athena 및 Amazon S3를 비롯한 AWS 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. 또한, Excel 스프레드시트 또는 플랫 파일(CSV, TSV, CLF 및 ELF)을 업로드하고, SQL Server, MySQL 및 PostgreSQL과 같은 온프레미스 데이터베이스에 연결하고, Salesforce와 같은 SaaS 애플리케이션에서 데이터를 가져올 수 있습니다. QuickSight에 새로운 데이터 소스를 지속적으로 추가하고 있습니다. 지원되는 데이터 소스의 최신 목록은 여기에서 확인할 수 있습니다.

예. QuickSight를 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 또는 온프레미스 데이터베이스에 연결하려면 Amazon QuickSight IP 범위를 호스팅된 데이터베이스의 승인 목록에 추가해야 합니다.

QuickSight 웹 사이트에서 직접 XLSX, CSV, TSV, CLF 및 XLF 데이터 파일을 업로드할 수 있습니다. 또한, Amazon S3 버킷에 데이터 파일을 업로드하고 QuickSight가 S3 객체를 가르키도록 할 수 있습니다.

QuickSight는 고객의 승인하에 계정에서 사용 가능한 AWS 데이터 소스를 원활하게 검색합니다. 즉시 데이터 탐색 및 시각화 구축을 시작할 수 있습니다. 또한, 해당 데이터 소스에 대한 연결 세부 정보를 제공하여 계정에 없거나 다른 리전에 있는 다른 AWS 데이터 소스에 명시적으로 연결할 수 있습니다.

QuickSight를 사용하면 시각화할 준비가 안 된 데이터를 준비시킬 수 있습니다. 연결 대화 상자에서 [Edit/Preview Data] 버튼을 선택합니다. QuickSight는 데이터의 형식을 지정하고 변환할 수 있도록 다양한 함수를 지원합니다. 별칭 데이터 필드를 만들고, 데이터 유형을 변경할 수 있으며, 내장된 필터를 사용하여 데이터를 나누고 끌어서 놓기 동작을 통해 데이터베이스 조인 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, 수학 연수과 내장된 함수(조건문, 문자열, 숫자형 함수, 날짜 함수 등)를 사용하여 계산 필드를 생성할 수 있습니다.

QuickSight에서는 규모에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 어떤 인프라도 관리하지 않고 몇백 기가바이트에서 수십 테라바이트까지 데이터를 원활하게 확장할 수 있습니다.

첫 번째 단계를 데이터를 가져올 데이터 원본을 연결하는 것입니다. 데이터 원본에 연결했으면 ‘Augment with SageMaker’ 옵션을 선택합니다. 거기에서 AWS 계정에 있는 SageMaker 모델 목록 중 사용하고자 하는 모델을 선택하고 입력, 출력 및 런타임 설정이 포함되어 있는 JSON 형식 스키마 파일을 제공합니다. 데이터 세트에서 열이 있는 입력 스키마 매핑을 검토합니다. 완료했으면 이 작업을 실행해 추론 실행을 시작할 수 있습니다.

QuickSight는 새로 고칠 때마다 전체 데이터를 추론합니다.

사용자 관리

여러분이 새로운 QuickSight 계정을 생성하면, 기본적으로 관리자 권한을 갖게 됩니다. QuickSight 사용자가 되도록 초대를 받는 경우, 여러분을 초대하는 사람이 여러분에게 관리자 또는 사용자 역할을 할당합니다. 관리자 역할이 있는 경우, 서비스 사용 외에도 사용자 계정을 생성 및 삭제하고, 연간 구독과 SPICE 용량을 구매할 수 있습니다. 사용자 계정을 생성하려면 인애플리케이션 인터페이스를 통해 사용자에게 초대 이메일을 전송합니다. 그런 다음 사용자가 암호를 지정한 후 로그인하면 계정 생성이 완료됩니다.

시각화 및 분석

분석을 수행하는 것은 간단합니다. QuickSight는 AWS 계정 인기 있는 AWS 데이터 리포지토리의 데이터를 원활하게 검색합니다. 검색한 데이터 소스 중 하나를 QuickSight가 가리키도록 하면 됩니다. AWS 계정에 없거나 다른 리전에 있는 또 다른 AWS 데이터 소스에 연결하려면, 해당 소스에 대한 연결 세부 정보를 제공하면 됩니다. 그런 다음 테이블을 선택하고 데이터 분석을 시작합니다. 또한, 스프레드시트와 CSV 파일을 업로드하고 QuickSight로 해당 파일을 분석할 수 있습니다. 시각화를 생성하려면 분석하고자 하는 데이터 필드를 선택하거나, 시각화 캔버스로 필드를 직접 끌어오거나, 두 동작을 조합하여 시작합니다. QuickSight에서는 선택한 데이터에 따라 적절한 시각화를 자동으로 선택하여 표시합니다.

QuickSight에는 AutoGraph라고 부르는 혁신적인 기술이 적용되어 있어 카디널리티와 데이터 유형 같은 데이터 속성에 따라 가장 적합한 시각화를 선택할 수 있습니다. 데이터와 관계를 가장 효과적인 방법으로 표현하는 시각화 유형이 선택됩니다.

시각화, 테이블 및 기타 시각적 표시 모음을 함께 정리하여 보여 주는 화면이 대시보드입니다. QuickSight에서는 시각화의 레이아웃과 크기를 조정하여 분석 내 대시보드를 구성한 다음, 조직 내 사용자에게 대시보드를 게시할 수 있습니다. 또한 생성형 BI를 활성화한 경우 Amazon Q를 사용하여 대시보드를 구축하는 데 걸리는 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 줄일 수 있습니다.

QuickSight는 여러 분석 접근 방식을 지원하는 다양한 시각화를 제공합니다. 비교 및 분포 막대 차트(여러 가지 다양한 종류) 시간에 따른 변화 선 그래프 영역 꺾은선형 차트 상관관계 산점도 열 지도 집계 원형 그래프 트리 맵 테이블 형식 피벗 테이블

QuickSight는 해당 데이터 세트의 속성에 따라 추천 시각화를 제공하는 추천 엔진이 내장되어 제공됩니다. 추천 엔진의 제안은 분석의 첫 번째 또는 다음 단계로 사용할 수 있고 이를 통해 데이터 스키마를 조사 및 이해하는 시간 소모적인 작업을 피할 수 있습니다. 좀 더 구체적인 데이터로 작업하면, 제안은 현재 분석에 적합한 다음 단계를 반영하도록 업데이트됩니다.

스토리는 분석의 특정 관점을 쉽게 이해할 수 있게 해줍니다. 스토리는 협업을 위해 핵심 사항, 사고 과정 또는 분석의 전개를 전달하는 데 사용됩니다. QuickSight에서 분석의 특정 상태를 캡처하고 주석을 달아 스토리를 구성할 수 있습니다. 스토리를 읽는 사람이 스토리의 이미지를 선택하면, 해당 시점의 분석을 살펴보고 자체적으로 검토할 수 있습니다.

일반적인 연산 및 비교 함수, if, then과 같은 조건 함수, 날짜, 숫자 및 문자열 계산을 수행할 수 있습니다.

현재 청구 및 비용 관리는 QuickSight와의 직접 통합을 제공합니다. QuickSight는 AWS 지출에 대한 인사이트를 얻는 데 사용할 수 있는 비용 및 사용 대시보드 생성을 자동화합니다. 이 대시보드는 오픈소스 프로젝트인 Cloud Intelligence Dashboards(CID)에서 영감을 받았습니다. 비용 및 사용 대시보드는 CID의 이점을 AWS 지원 기능인 결제 및 비용 관리 콘솔에 제공하므로 Amazon Athena 보기 또는 AWS Glue 크롤러와 같은 기본 인프라를 유지 관리할 필요가 없습니다. 비용 및 사용 대시보드는 청구 및 비용 관리 콘솔의 데이터 내보내기 페이지에서 배포할 수 있습니다.

편의를 위해 사용자가 Amazon QuickSight에 계정을 생성할 때 샘플 분석이 자동으로 생성됩니다. 원시 데이터는 아래 링크에서도 다운로드할 수 있습니다. 비즈니스 개요 인력 개요 영업 파이프라인 웹 및 마케팅 분석. 이러한 데이터 세트는 빅 데이터 컴피턴시를 획득한 AWS 어드밴스 컨설팅 파트너인 47Lining에서 생성했습니다.

보안 및 액세스

파일 업로드, AWS 데이터 소스로 연결, JDBC/ODBC를 통해 외부 데이터 소스로 연결 또는 다른 API 기반 데이터 스토어 커넥터 통해 연결 등 몇 가지 옵션 중 선택하여 데이터를 QuickSight로 전송할 수 있습니다.

예. 더 나은 성능과 사용자 상호 작용을 위해 데이터가 저장되어 있는 리전을 사용하는 것이 좋습니다. QuickSight의 자동 검색 기능은 연결되어 있는 QuickSight 엔드포인트의 리전 내 데이터 소스만 탐지합니다. 지원되는 QuickSight 지역 목록은 모든 AWS 글로벌 인프라를 위한 리전별 제품 및 서비스를 참조하세요.

예. AWS Management Console에서 AWS 계정의 멀티 팩터 인증(MFA)을 활성화할 수 있습니다.

VPC가 퍼블릭 연결로 설정된 경우,QuickSight의 IP 주소 범위를 데이터베이스 인스턴스의 보안 그룹 규칙에 추가하면 트래픽이 VPC와 데이터베이스 인스턴스로 전송될 수 있습니다.

행 수준 보안(RLS)을 사용하면 QuickSight 데이터 세트 소유자가 데이터와 상호 작용하는 사용자의 권한을 기준으로 데이터에 대한 액세스를 행 단위로 제어할 수 있습니다. RLS를 이용할 경우, QuickSight 사용자는 한 세트의 데이터만 관리하면서 적절한 행 수준 데이터 세트 규칙을 그 데이터 세트에 적용하면 됩니다. 그러면 연결된 모든 대시보드와 분석에도 이러한 규칙이 적용되기 때문에, 데이터 세트 관리가 간소해지고 다양한 데이터 액세스 권한을 가진 사용자별로 여러 가지 데이터 세트를 유지할 필요가 없습니다.

퍼블릭 연결 없이 AWS(Amazon Redshift, Amazon RDS 또는 EC2)에 데이터가 있거나 온프레미스의 Teradata 또는 SQL Server에 데이터가 있는 경우, 이 기능이 적합합니다. QuickSight의 프라이빗 VPC(Virtual Private Cloud) 액세스에서는 VPC 내 데이터 소스와의 안전한 프라이빗 통신을 위해 ENI(Elastic Network Interface)를 사용합니다. 또한, AWS Direct Connect를 사용하여 온프레미스 리소스와의 안전한 프라이빗 링크를 생성할 수 있습니다.

공유

QuickSight 서비스 인터페이스에서 공유 아이콘을 사용하여 분석, 대시보드 또는 스토리를 공유할 수 있습니다. 다른 사용자와 콘텐츠를 공유하기 전에 수신자(이메일 주소, 사용자 이름 또는 그룹 이름), 권한 수준 및 기타 옵션을 선택할 수 있습니다.