借助Amazon QuickSight中新增的生成式BI功能，业务分析师能够使用自然语言轻松执行日常任务，包括：

• 基于Amazon QuickSight Q全新的视觉创作体验功能，在几秒钟内创建数据可视化图表；
• 使用自然语言微调和格式化图表效果；
• 无需学习特定语法，通过自然语言即可创建计算任务。

针对使用仪表盘并需要与之进行交互的业务用户，亚马逊云科技还发布了Stories功能，助力业务用户使用生成式BI的强大能力，通过自然语言提示来生成、定制和共享极具信息量的可视化图表。

为所有用户加速数据驱动的决策

这些新功能能够帮助业务分析师快速创建仪表盘，并帮助业务用户使用数据轻松创建强大和可共享的图表。

使用自然语言构建可视化内容

业务分析师使用自然语言简单描述想要的可视化内容，就可以快速生成可视化图表，这种由Amazon QuickSight Q提供的全新流畅创作体验，加速了仪表盘的创建流程。业务分析师可以一键将可视化内容添加到分析报告中。

业务分析师还可以在创作体验窗口顶部选择新的“Ask Q”选项来使用这一新功能，然后用自然语言描述他们希望看到的数据。“Q for authoring”可以回答诸如“鞋子”或“顶级客户”等模糊问题，也可以回答“圣安东尼奥2020年各月的鞋子销售量”等精确问题。它还能提供相关备选问题的建议，帮助业务分析师查看并解决一问多答的模糊情况。在将可视化内容添加到仪表盘之前，用户可以通过调整问题术语（例如，应用筛选器或更改度量），轻松地对其进行迭代。例如，可以使用点击方式来更改视觉内容类型或配置预测时间窗口。

在分析报告中使用自然语言优化可视化内容

用户使用生成式BI在仪表盘和报告中编辑可视化内容，就像使用自然语言描述变化一样简单。用户使用可视化内容中新的Build for me菜单选项，可以减少更新所需的操作步骤。

使用这项功能很简单。用户只需打开已有的分析报告，选择要更改的可视化内容，选择“Build for me”菜单选项，然后用通俗易懂的语言描述更改。例如：“更改为条形图”或“将日期轴更改为月份”来快速更改视觉图表的格式。

使用自然语言创建计算字段

创建一个新的计算任务和问Amazon QuickSight Q几个问题一样简单！用户只要简单描述一下计算任务，Amazon QuickSight就会生成相应的表达式语法。使用自然语言生成表达式可以节省时间，这对于那些刚接触Amazon QuickSight或不熟悉特定表达式语法的人尤为可贵。

用户还可以使用“Build for me”按钮生成计算任务。该功能通过生成表达式预览，让用户在添加任何计算任务前都有机会再检查，并且可以使用Amazon QuickSight表达式语法直接编辑所生成的计算任务。

创建和共享丰富的数据故事

为了向其他利益相关者进行展示，业务用户通常要花费大量时间从仪表盘中提取数据和洞察。为此，他们通常会将视觉内容复制并粘贴到BI系统之外的各种共享文档中，但这可能无法满足数据治理的要求，也会影响获取洞察的时效性。

Amazon QuickSight中新增的Stories功能可帮助业务用户通过信息丰富的图表来解读数据并分享洞察。Stories功能将数据驱动的洞察、真实世界的专业知识和人工智能结合在一起，所有这些都融入了交互式的设计。有说服力的数据故事可以帮助团队更快地得出结论并推动业务决策。

业务用户可以简单地用自然语言输入他们想要的故事描述，并让Amazon QuickSight在几秒钟内生成一个故事。Amazon QuickSight中的Stories功能将相关仪表盘中的视觉内容与基于文本的数据描述和分析结合在一起，包括其与常见业务问题之间的关系（如争取新客户或减少客户流失等）。用户可以灵活地从零开始创建故事，或通过简单的点击对故事进行修改。

准备就绪的企业级Amazon QuickSight：可治理、安全且可扩展

作为一个完全托管的安全解决方案，Amazon QuickSight的生成式BI功能可以开箱即用，加速客户的数字化转型进程。在Amazon QuickSight中使用生成式BI的优势包括：

• 图表中的计算任务由AmazonQuickSight执行，并且使用在Amazon QuickSight Q中久经验证的技术构建，降低了大语言模型中可能出现的数据幻觉风险。
• Amazon QuickSight Q可以让业务分析师通过添加所在企业特有的缩略语及其他术语，来提升他们在特定上下文中的语言理解。
• AI生成的数据洞察是可以后续被手动调整的，这样既能加速业务用户构建并优化最终结果，又不会限制他们的领域专长和独到见解。
• Amazon QuickSight Q实现了数据准备的自动化，使用户能够更快地准备数据，以支持自然语言查询。自动化数据准备利用机器学习（ML）来推理数据的语义信息，并将其作为关于特定列（字段）的元数据添加到数据集中。

与Amazon QuickSight Q一样，生成式BI将用户的所有数据都存储于亚马逊云科技账户中，用户可以享受到亚马逊云科技的安全和合规优势。Amazon QuickSight不会使用客户数据来训练生成式BI的底层大语言模型。

Amazon QuickSight的持续创新

从诞生的第一天起，Amazon QuickSight作为云原生的serverless BI服务一直在持续快速创新，其中包括推出机器学习洞察、Amazon QuickSight Q、全面而易用的嵌入选项，以及分页报告——所有这些都已集成在统一的用户体验中。目前，Amazon QuickSight正在为全球数千家客户的商业智能和嵌入式分析提供支持，这些客户包括纳斯达克、美国橄榄球联盟、沃尔沃、Capital One和西门子。随着生成式BI的推出，Amazon QuickSight在重新构想企业如何更快地将数据转化为影响力方面迈出了飞跃性的一步。

“当前的组织由众多具有不同技术水平的利益相关者组成，他们都需要获得关键业务洞察，以做出更好的决策并分享其认知。”亚马逊云科技分析副总裁G2 Krishnamoorthy表示，“为此，超过10万家客户使用Amazon QuickSight来满足其BI需求。此次发布使Amazon QuickSight更加直观、灵活，更易于访问，同时通过为云端构建的全面、快速的服务简化了BI操作。无论终端用户想使用自然语言查询来预测销售，分发关键运营报表，在高流量网站中嵌入分析，还是可视地分析海量数据集，我们都会不断地代表客户进行创新，提供先进的BI功能，大规模地支持数据驱动的决策。”

当前，各企业都收集了前所未有的海量数据，希望使用这些数据做出明智决策，发现业务趋势，提高效率。为了帮助员工将数据转化为行动，企业必须通过自然语言查询、分页报表、交互式看板和嵌入式分析等多种格式，让广泛的受众能够访问这些数据。Amazon QuickSight是专为云而构建的流行的无服务器BI服务，帮助3M、Best Western、Bristol-Myers Squibb、Capital One、Comcast、Experian、Guardian Life、麦当劳、美国国家橄榄球联盟、NTT DOCOMO、西门子和美国联合航空公司等客户实现了上述目标。Amazon QuickSight仅在过去一年就增加了80多项功能，让客户能够更轻松地在需要的时间和地点为整个组织提供有价值的业务洞察。此次发布进一步增加新功能，以帮助客户迁移上云，在云中整合BI项目。

ž 使用Amazon QuickSight Q预测并追问预测依据的功能：Amazon QuickSight Q使用机器学习让任何用户都能以自然语言提出有关业务数据的问题，并在几秒钟内获得可视化的准确答案。Amazon QuickSight Q让任何没有技术专业知识的人都可以探索历史趋势和数据指标，让用户能够从支撑其看板和报表的数据中获得新的洞察。例如，销售用户可能会问，“去年在哪里销售的商品最多？”，或者财务用户可能会问，“与目标相比，实际收入是多少？”，许多用户想要进行更深入的挖掘，以了解不同指标的根本原因，或者对潜在增长建模。借助Amazon QuickSight Q的新功能，如果历史模型成立，业务人员现在就可以针对项目指标进行预测提问，并且可以追问理由，以查看特定结果受哪些历史数据影响。例如，销售经理可能会询问“预测办公椅在加州的销售情况”，Amazon QuickSight Q会根据先前指标的模式提供销售预测，自动考虑季节性和异常数据。销售经理可能会追问“为什么上个月销售额增加了？”，在几秒钟内，Amazon QuickSight Q会总结这一增长的主要驱动因素。这样，业务人员可以更好地理解潜在因素，并且可以做出更多数据驱动的、决定未来结果的决策。这一新功能现已向所有Amazon QuickSight Q客户提供，不需要额外付费。

ž Amazon QuickSight Q自动数据准备功能：Amazon QuickSight Q的这项新功能可以自动推断语义信息并将其添加到数据集，从而将BI团队为自然语言查询准备数据所花费的时间从几天缩短到几分钟。当前，为自然语言查询准备数据时，BI团队必须手动将针对BI看板或SQL查询优化的简化表达和缩写翻译成常用的业务术语（例如cust ID翻译成“客户编号”）。Amazon QuickSight Q的自动数据准备功能使用预先训练的机器学习模型，从客户现有的看板和报表等数据资产中进行学习，在几分钟内为每个新数据集预配置业务术语，从而减少开始查询数据所需的时间。例如，流媒体服务可以使用Amazon QuickSight Q自动数据准备功能，通过已经存在的看板为数据集预配置业务术语。之前的看板可能包含了按客户类别、客户编号和地理位置划分的付费用户信息。如果营销经理准备规划一个发布活动，他们可以问，“我们在洛杉矶有多少付费用户？”，Amazon QuickSight Q将返回精确的结果。Amazon QuickSight Q自动数据准备功能现已向所有Amazon QuickSight Q客户提供，不需要额外付费。

ž 为云构建的分页报表功能：分页报表提供格式化的、可打印的数据摘要。企业可以使用这些数据广泛分享关键运营信息，例如每日交易摘要，以及给业务人员（如高管、经理和一线员工）的周报。虽然许多组织采用了现代化的BI产品，但这些工具缺乏创建和分享分页报表的能力。因此，客户通常需要维护多个系统，一个用于满足现代BI需求，另一个旧系统用于做分页报表。这些本地系统可能需要耗资数百万美元的基础设施维护、刚性的许可费用以及专门的维护资源，其中包括在两个系统间复制数据集。借助Amazon QuickSight分页报表，客户现在可以使用熟悉的Amazon QuickSight界面，在云中创建、使用和管理分页报表，从而消除本地系统孤岛带来的成本和复杂性。BI团队可以使用Amazon QuickSight的点击式看板和报表创作界面，在几分钟内创建和发布报表，无需学习新工具或管理基础设施。业务人员可以直接在Amazon QuickSight中查看报表和交互式看板。Amazon QuickSight分页报表功能现已作为附加组件提供给所有Amazon QuickSight企业版客户。

ž 简单快速地分析大型数据集的分析功能：Amazon QuickSight的超快并行内存计算引擎（SPICE）可大规模提供闪电般的性能，每周处理上亿次查询，每小时平均处理数十万亿条记录。当前，SPICE使组织中的数千名用户能够同时执行快速、交互式分析，无需搭建或管理基础设施。虽然SPICE支持多达5亿行的数据集，但是客户此前如果想要使用Amazon QuickSight丰富的可视化功能探索更大的数据集，就不得不依赖数据工程师在Amazon QuickSight和其它数据存储（如 Amazon RDS、Amazon Redshift或其他数据仓库）之间手动编排数据，很难对非常大的数据集进行快速的存取和分析。现在SPICE可以支持十亿行的数据集，客户可以更轻松地连接到数据存储并将数据提取到SPICE。终端用户现在也拥有了更大的自主权，可以直接在Amazon QuickSight中对大型数据集进行可视化分析，无需协调工程团队在服务之间手动编排数据。这一新功能现已向所有Amazon QuickSight企业版客户提供。

ž 以编程方式快速迁移上云的功能：Amazon QuickSight扩展的应用程序编程接口（API）功能现在允许客户以编程方式创建、管理和编辑BI资产（如看板、分析和报表），帮助加速和简化从本地既有系统的迁移。当前的BI工具缺乏对看板和报表的完全编程访问，迁移到云上BI产品变得非常复杂。要迁移上云，客户可能需要从头开始创建数以万计的看板和报表，可能需要数年时间。这一障碍阻止了许多企业从既有系统迁移上云。通过API访问看板和报表的底层数据模型，让客户和合作伙伴可以像对待软件源代码一样对待这些资产，实现完全的编程部署、同行代码审查和所有更改可审计。编程访问看板的功能现已向所有Amazon QuickSight企业版客户提供，无需额外付费。

纳斯达克是一家服务于资本市场和其他行业的全球科技公司。“Amazon QuickSight Q改变了游戏规则，使高管、销售和数据工程团队能够即时从数据中获得答案。在许多情况下，我们的团队希望在仅仅提供历史趋势或当前数据快照之外的维度了解事情发生的根本原因并预测趋势。”纳斯达克北美市场产品经理Michael Weiss表示，“Amazon QuickSight Q追问预测依据的新功能将帮助我们的用户了解对关键指标变化贡献最大的主要维度和数值，而预测功能将帮助我们的用户探索前瞻性洞察，例如不同细分市场和客户的未来收入和市场份额增长。Amazon QuickSight Q的这些新功能将帮助我们加速建立商业智能，通过完全自动地进行复杂的数据分析，帮助最终用户实现自助式服务，无需分析师构建模型和分析。”

西门子是电气化、自动化和数字化领域的全球领导者。“在西门子，我们通过SaaS解决方案为全球的一些大型制造企业提供支持。运营报表一直是确保我们所有客户详细了解审视其组织运营状况的关键。尽管多年来我们尝试了不同的解决方案，但我们始终面临着可靠性、稳定性和易用性方面的挑战。”西门子产品经理 Massimilliano Ponticelli表示，“我们很高兴Amazon QuickSight现在内建了分页报表功能，让我们可以使用单一界面生成交互式看板和运营报表。这将有助于我们进一步简化运营，并且确保客户能够全面审视其业务的各个方面。”

Capital One是一家领先的金融机构，专门从事信用卡、汽车贷款、银行业务和储蓄账户业务。“我们所有业务线的众多团队都依赖Amazon QuickSight来确保用户及时获得洞察，以做出数据驱动的决策，既有直接使用Amazon QuickSight的情况，也有将Amazon QuickSight嵌入到业务应用程序的情况。”Capital One数据消费平台企业总监Latha Govada表示，“我们乐于见到Amazon QuickSight分页报表功能，它为我们的用户提供了使用所需数据的更优选择，而无需使用分离的产品。以编程方式创建和管理看板的能力还将使我们能够进一步实现BI运营自动化。我们喜欢Amazon QuickSight的创新步伐，每次更新都让我们的团队变得更加敏捷。”

日产汽车（NISSAN）是一家国际汽车公司，销售日产、英菲尼迪、达特桑品牌的汽车。“随着我们扩大看板和报表的使用范围，在整个公司针对联网汽车分享数据驱动的洞察，依靠人工部署BI资产变得越来越难，耗时且容易出错。”日产汽车研发、数据科学和全球 IT 副总经理Daisuke Hyodo表示，“作为一个敏捷的数据和分析团队，我们很高兴能够使用Amazon QuickSight扩展的API功能，以编程方式管理我们DevOps管道中的分析和看板资产。这将使我们能够更快地推动变革，迅速地与我们的最终用户分享有价值的洞察。”