Amazon QuickSight 推出生成式 BI 功能，升级自然语言人机交互

北京 —— 2023 年 8 月 7 日亚马逊云科技近日宣布，正在将 Amazon Bedrock 提供的大语言模型能力与支持自然语言问答的 Amazon QuickSight Q 相结合，在 Amazon QuickSight 中提供生成式 BI 功能。该功能很快将在 Amazon QuickSight 上线，帮助企业轻松探索数据、发现并分享洞察。

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 Amazon QuickSight 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。