镶嵌式QuickSight和Amazon Q为应用增添强能源
要津字: [Amazon Web Services re:Invent 2024， 亚马逊云科技， 生成式AI， QuickSight， Data Download Trends， Natural Language Query， Embedded Analytics， Multi-Visual Response， Competitor Analysis]
导读
本措施探讨怎么通过Amazon QuickSight的镶嵌式分析和Amazon Q的生成式交易智能功能来增强您的应用模范。学习集成交互式可视化、当然言语查询和数据问答的最好现实，无需料理基础设施。了解Docebo怎么使用镶嵌式分析为群众极度4，000家客户提供服务。探索东南亚当先的电子商务赋能者aCommerce怎么诓骗镶嵌在其电子商务市集洞悉平台AskIQ中的Amazon Q的力量，为客户提供对极度250，000个品牌的竞争分析的即时洞悉。
演讲精华
以下是小编为您整理的本次演讲的精华。
在喧噪的拉斯维加斯城市中，在驰名的亚马逊云科技 re:Invent 2024大会的丽都与光彩之中，一场乐不思蜀的会议揭开了序幕，展示了将QuickSight和Amazon Q镶嵌应用模范的强项功能。来改过加坡的警戒丰富的专科东谈主士Michael登台亮相，他的专长涵盖了QuickSight和Amazon Q在亚太及日土产货区的市集施行策略。
Michael以令东谈主深信的存在感，深入探讨了云原生应用模范的雄壮后劲。凭证盘问，到2028年，孤独软件供应商(ISV)市集预测将在群众范围内增长至175，000家ISV，共同分娩惊东谈主的5亿个云原生应用模范。这些市集数据远非微不及谈，突显了公司诓骗分析材干、让终局用户获取洞见并解开数据复杂性的雄壮机遇。
在这个数据至关艰巨的时间，Michael承认公司贫乏将数据财富货币化、通过政策部署分析来与竞争敌手区离隔来的趋势日益增长。但是，他坦率地指出了辞谢越过的挑战，包括里面构建分析材干耗时耗资，以及与期间竞走、争先插足市集的压力。
恰是在这个时候，Michael先容了Amazon QuickSight，一个驻留在亚马逊云科技云中的妥协交易智能科罚决议。凭借其无服务器架构，QuickSight使客户只需为所蹧跶的资源付费，不错无需东谈主工干豫地自动扩张或缩减规模，以骄矜波动的需求。Michael援用了令东谈主深信的盘问，揭示QuickSight在三年期内的总体领有资本比其他时刻低74%，同期提供了接近行业尺度三倍的令东谈主印象长远的投资讲述率。
QuickSight全面的功能套件包括姿首板、机器学习驱动的洞见、分页讲述以及Amazon Q的毁坏性当然言语查询功能。Michael强调了镶嵌整个姿首板创作体验的材干，为不同客户需求提供分层居品，从免费模式授予对姿首板的考查权限，到高档层解锁竣工的创作和当然言语查询后劲。
Seamless镶嵌是QuickSight价值主张的基石，Michael先容了一键式镶嵌功能，旨在简化倡导考证场景。关于分娩环境，丰富的API使树立东谈主员大要镶嵌经过身份考证或匿名的用户，确保为每种用例量身定制体验。Michael强调QuickSight镶嵌功能的不断演进，新功能不断加入以增强品牌、干事经由集成和用户体验。
针对日益增长的企业闲居濒临的可扩张性问题，Michael揭示了QuickSight的多佃农架构，被称为“定名空间”。这种转换方法确保了客户相配数据的十足抑止，使其大要无缝扩张以容纳数千名用户，而不会影响安全性或性能。与此同期，一套料理API促进了部署、用户料理、备份和源代码收尾等任务，进一步提高了镶嵌式分析科罚决议的运营结束。
为了诠释QuickSight对转换的喜悦，Michael先容了与生成式东谈主工智能(AI)的集成，这是一项颠覆性的发展，有望透顶窜改用户与数据交互的形式。AI驱动的创作功能使作家大要使用当然言语创建姿首板和狡计字段，而读者则不错诓骗Amazon Q的当然言语查询功能来解开复杂问题并获取可操作的见识。Amazon Q Business的引入进一步进步了用户体验，使用户大要在妥协界面中从结构化和非结构化数据中获取见识。
为了将这些倡导付诸现实，来改过加坡的QuickSight科罚决议架构师Venod登台，进行了一场乐不思蜀的演示，展示了镶嵌式QuickSight和Amazon Q的强项功能。Venod无缝地展示了细粒度的可视化镶嵌，展示了怎么将来自不同QuickSight姿首板的单个可视化无缝集成到应用模范中。
演示随后转向姿首板镶嵌，Venod展示了镶嵌整个姿首板的材干，同期保留了要津功能，如过滤、导航和基于脚色的安全过滤器。这确保了用户无论在何种镶嵌环境下，齐能获取一致且量身定制的数据视图。
Venod对QuickSight和Amazon Q的能干进程在当然言语查询功能的演示中得到了充分展现。用户不错提议诸如“为什么2023年1月的数据下载量增多了?”这么的问题，并获取深入的孝敬分析，包括多视觉反映，这些反映不错固定在个性化的固定板上以备将来参考。
干事经由集成的强项功能也得到了展示，Venod演示了怎么诓骗QuickSight的回调操作API平直从镶嵌式应用模范内启动后端经由。这种无缝集成为简化操作和提高用户分娩力开拓了新的可能性。
Venod的演示以展示QuickSight与Amazon Q Business集成的改日愿景而告终。这项创举性功能使用户大要在单一窗口中从结构化和非结构化数据中获取见识，开启了数据驱动决策的新规模。
跟着演示接近尾声，聚光灯转向了Docebo的Federico，这是一家QuickSight客户，其职责是为职工、客户和合营伙伴提供可扩张和个性化的培训体验。Federico精采了Docebo的历程，该历程始于20个月前，宗旨是为客户提供一种科罚决议，以揣度和分析他们的学习发挥，无论他们的规模、用例或分析教训度怎么。
在学习分析的复杂全国中，公司不断对归拢数据有多种宗旨息争释，Docebo濒临着一系列挑战。他们需要一种大要支撑多种用例的架构，同期还要量度“自建或购买”的决策。动作一家软件公司，Docebo领有构建我方的学习分析科罚决议的手段，但市集上也提供了先进的镶嵌式交易智能科罚决议，简化了可扩张性难题。
Docebo的探索最终将他们引向了QuickSight，这是一个政策性聘请，不仅使他们大要运行倡导考证，何况还支撑他们从构念念到最终录用的姿首板录用干事经由。QuickSight的领受关于杀青Docebo的业务宗旨至关艰巨，使他们大要以三种不同的形式提供科罚决议。
关于基本许可选项，QuickSight被集成以提供对Docebo为特定主题创建的尺度姿首板的考查权限。尺度许可证是Docebo客户群中最受接待的，授予用户考查这些预建姿首板的权限。
除了尺度居品外，Docebo还诓骗QuickSight简化的创作体验和导入功能创建了一个可视化库。这使用户大要从预界说的库中聘请和包含可视化元素，从而创建量身定制的姿首板以骄矜特定需求。
关于需要高档功能的组织，Docebo提供了一个可选的高档套餐。这个高档层不仅包括尺度功能，何况还授予用户考查竣工的创作体验，使他们大要从新开动创建可视化元素，同期诓骗可用的数据集。
Federico的演示展示了QuickSight在Docebo平台(名为“Insights”)中的无缝集成。用户不错考查尺度姿首板、应用过滤器，并见证由QuickSight API驱动的可视化及时刷新，同期享受镶嵌式过滤体验。
简化的创作体验得到了充分展示，允许用户通过从可视化库中导入可视化元素来创建自界说姿首板，并凭证需要再行定位和转换大小。关于高档需求，竣工的创作模式授予用户从新开动创建可视化元素的材干，诓骗可用的数据集并保存版块化姿首板以备将来参考。
Docebo与QuickSight的合营始于2023年3月，其时他们启动了一个严格的聘请过程，评估了8家不同的供应商并进行了3次倡导考证。QuickSight的镶嵌材干和复杂的基于脚色的安全性最终赢得了合营，导致他们在2023年10月启动了首个私东谈主测试版狡计，波及近60名客户和16名合营伙伴。
2024年4月记号着一个艰巨里程碑，Docebo将他们的测试版狡计扩张到整个客户，考证了他们基于QuickSight的科罚决议的可扩张性。到2024年9月底，Docebo郑重向整个客户推出了他们的居品，扩张到了高档用户，并诓骗了QuickSight的基于脚色的安全功能。
Docebo与QuickSight的集成不仅简化了姿首板创建过程，将期间从数月裁减到数天，何况还使他们大要在7个亚马逊云科技区域料理令东谈主印象长远的54，000个姿首板，包括尺度姿首板和客户创建的姿首板。
将QuickSight和Amazon Q镶嵌应用模范，开释其强项潜能
底下是一些演讲现场的精彩顿然：
亚马逊云科技先容了两位告捷在分娩应用中杀青分析和当然言语查询的客户演讲者，展示了他们的现场演示，并为有景仰构建一样数据驱动应用模范的东谈主提供了资源。
展示了Amazon QuickSight的新一代AI驱动体验的改日分析，大要进行当然言语查询并对复杂问题提供深入解答。
Amazon QuickSight是一个妥协的、无服务器的交易智能科罚决议，提供姿首板、分页讲述和当然言语查询功能，通盘托管在亚马逊云科技云中。
Amazon QuickSight提供了一系列镶嵌式分析功能，包括姿首板、机器学习洞悉、分页讲述、当然言语查询，致使不错为分层居品镶嵌整个姿首板创作体验。
展示了全面的数据洞悉和分析材干，向客户提供极度120种洞悉，包括购买举止、购物篮分析、居品亲和力和价钱弹性。
演讲者诙谐地强调了LLM贯通颓残英语而不是土产货言语的巧合挑战，以泰语使用者以一种在直译为英语时会欺侮言语模子的形式发问为例。
总结
在一段乐不思蜀的讲述中，演讲者揭示了将Amazon QuickSight和Q镶嵌应用模范的变革力量，开启了数据货币化的新道路。通过一系列引东谈主小心的客户案例，咱们见证了Docebo和Acommerce怎么无缝集成这些顶端分析器具，为用户带来前所未有的洞致力于和个性化体验。
Docebo的旅程展示了他们政策性领受QuickSight，使他们大要为客户提供三个不同眉目的分析材干。从尺度姿首板到视觉库，再到高档创作体验，他们打造了一个骄矜不同需求的空洞科罚决议。Acommerce的故事揭示了Chat Analytics的力量，这是QuickSight Q与当然言语处理相和会的一项毁坏性转换，让用户大要通过对话式查询松驰浏览复杂的数据景不雅。
跟着讲述的张开，咱们了解到镶嵌QuickSight和Q的诸多克己，包括简化树立、可扩张性和经济高效性。演讲者强调了生成式东谈主工智能在交易智能规模的变革后劲，使用户大要通过当然言语交互创建可视化、发现洞见并制定数据驱动的策略。
收尾语振聋发聩，命令与会者探索QuickSight社区提供的丰富资源，参加深入考虑会，并在展览亭体验现实。这段乐不思蜀的讲述让咱们受到启发，渴慕开启我方的数据驱动转换之旅，开释无穷可能。
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