re:Invent 2024: Amazon QuickSightの統合BIとOpendoorの導入事例
はじめに
海外の様々な講演を日本語記事に書き起こすことで、隠れた良質な情報をもっと身近なものに。そんなコンセプトで進める本企画で今回取り上げるプレゼンテーションはこちら！
📖 AWS re:Invent 2024 - Amazon QuickSight: Unified pixel-perfect reporting and dashboards (BSI202)
この動画では、Amazon QuickSightの統合型BIサービスとしての特徴と最新機能について解説しています。ダッシュボード機能とPixel-perfectレポーティングの2つの主要機能に加え、Amazon Qによる生成型BI機能の詳細が示されます。また、OpendoorのFelix YeungとZach Gormanが登壇し、QuickSightへの移行によって年間80%のコスト削減を実現し、1,000人のユーザーと900以上のダッシュボードを5ヶ月で移行した事例を紹介。SPICEエンジンによる高速なデータ処理や、OktaとOkta Workflowを活用したSSOの実装など、具体的な技術的知見も共有されています。
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本編
Amazon QuickSightの概要とセッション構成
はい、始めましょう。本日は同僚のRamon Lopezと一緒に登壇させていただきます。私はQuickSightとAmazon Qチームのワールドワイドゴートゥーマーケットスペシャリストで、RamonはQuickSightとQチームのプリンシパルソリューションアーキテクトです。また、OpendoorのFelixとZachにも加わっていただく予定です。
本日は60分間のセッションを2つのパートに分けて進めていきます。最初の30分では、Amazon QuickSightの概要と、なぜこのプラットフォームが多くのお客様に支持され、大規模な市場分析のための優先プラットフォームとなっているのかについてご説明します。具体的には、QuickSightの2つのエクスペリエンス、つまりダッシュボード機能と、統合プラットフォームにおけるPixel-perfectレポーティングのアドオンについて、そしてそれらがビジネスにもたらすメリットについて詳しくお話しします。後半30分では、お客様であるOpendoorにご登壇いただき、QuickSightを選んだ理由や、これまでの成果についてご紹介いただきます。
本題に入る前に、皆様のQuickSightに関する理解度を確認させていただきたいと思います。現在QuickSightをご利用の方は挙手をお願いできますでしょうか？約40-50%ですね。Pixel-perfectレポーティングについてはいかがでしょうか？そうですね、今日はそのためにいらっしゃった方も多いですね。QuickSightの新しい生成型BI機能であるAmazon Qについてはどうでしょう？会場の約5%ですね。本日は、これらの機能すべてについて、そしてそれらがどのように連携するのかについてお話しさせていただきます。最後に、より詳しい情報を得るためのリソースと、主要なポイントについてもご紹介させていただきます。
QuickSightの特徴と統合型BIの利点
Amazon QuickSightは、様々なBIフォーマットを提供する統合型のBIサービスとして設計されています。私たちの目標は、組織内のすべてのユーザーに対して、彼らが望む形式で、単一のモダンなソリューションでBIを提供することです。これには、モダンなダッシュボード、Pixel-perfectレポーティング、Embedded Analytics、そして予測分析や機械学習などのAugmented Analyticsが含まれます。QuickSightはクラウドネイティブで、ユーザーの需要に応じて自動的にスケーリングするサービスアーキテクチャを採用しています。つまり、月曜の朝の混雑時や月末のレポート作成時期など、多くのユーザーが同時にデータにアクセスする場合でも、一貫した高いパフォーマンスを維持できるということです。更新ボタンをクリックしてコーヒーを飲みに行くような待ち時間は、もう過去のものです。QuickSightは非常に高速な結果を提供します。また、消費ベースの価格モデルによってコスト最適化の機会も提供しており、必要な分だけお支払いいただくことでコストを抑えることができます。これにより、どれだけのユースケースやユーザーを導入するか確定していない場合でも、需要に応じて柔軟に導入でき、QuickSightがパフォーマンスと価格の両面でスケールアップに対応します。
この統合型BIのコンセプトについてもう少し掘り下げてみましょう。左側に示されているのは従来型のセットアップで、皆様にもお馴染みかもしれません。多くの組織では、BIの新しいユースケースやデータフォーマットが出てくるたびに、それぞれの特定のユースケースや消費フォーマットに対して異なるツールを採用してきました。これにより、環境やデータのサイロ化が発生し、複数の真実の源が存在することで、かなりの複雑さを生み出してしまいます。管理面では、システムを維持し、リクエストに対応するために、専門的なトレーニングを受けたスタッフやリソースが社内で必要になるという課題も生じます。エンドユーザーの体験という観点では、異なるユーザーインターフェースに直面することになります。作成者は異なる場所で作業を行い、それぞれのツールで異なるスキルセットを習得する必要があり、エンドユーザーも異なる場所にアクセスしてログイン情報を覚える必要があります。さらに、各プラットフォーム内のデータが異なる可能性があるため、異なる結果が得られる可能性もあります。これらすべてが、高度な複雑さと総所有コストの増加につながる可能性があります。
QuickSightの製品ビジョンは、これらの異なる機能をすべてクラウド内に備えることで、そうした課題を解消することにあります。また、今年初めにはGenerative BI機能も追加し、ユーザーが好むどのような形式での利用であっても、すべてのユーザーに展開できる真のハイパースケールなBIサービスを実現しています。
QuickSightは、追加の技術研修なしですぐに使い始めることができます。ユーザーは同じUIで、ある体験から別の体験へとシームレスに移動でき、同じインターフェースで作成も利用もできます。QuickSightはサーバーレスでAWSが完全に管理しているため、スケールに応じたインフラ管理や容量計画が不要で、数週間ごとに提供される新機能やアップグレードをすぐに利用できます。また、必要な分だけ支払う方式で、コストを抑えることができます。
QuickSightのダッシュボードとPixel-perfect reporting機能
ここからはダッシュボードの体験について具体的にご説明します。QuickSightは、皆様が期待されるような最新のインタラクティブなダッシュボード体験を提供します。作成者は豊富な可視化ライブラリやインタラクティブ機能を活用して、エンドユーザーにとって魅力的な体験を素早くデザインし、必要な情報を提供することで、採用を促進できます。ナビゲーションはどのデバイスでも非常に高速で快適です。また、内部での共有も、定義したユーザーへのワンステップの公開で簡単に行え、データセキュリティによってユーザーが適切な情報だけを閲覧できるようになっています。
クラウドでのPixel-perfect reportingは、re:Invent 2022で2年前に発表された機能です。これは既存のダッシュボード体験に並ぶ追加機能として提供されています。Pixel-perfect reportingは、標準的なレポートやダッシュボードとは異なり、数百ページにも及ぶページ分けされた、高度にフォーマットされた印刷可能なレポートを提供します。印刷した際に予測可能なフォーマットで出力される必要がある、非常に具体的なデザイン、テーマ、レイアウトを必要とするユースケースに対応します。QuickSightのPixel-perfect reportingは、インタラクティブダッシュボードと同じビジュアルや画像を提供するため、とても親しみやすいものとなっています。スケジュール配信に関しては、選択したテーブルやピボットテーブルをPDFまたはCSV形式でメール配信するカスタムスケジュールを作成できます。
さらに、最大1年間の自動アーカイブ機能を備えたポイントインタイムレポートも提供しています。これにより、履歴分析が可能になります。例えば、ビジネスユーザーとして今日レポートを取得し、6ヶ月前のレポートの情報と比較したい場合、QuickSightにログインして6ヶ月前のレポートを取得し、比較を行うことができます。QuickSightコンソールでは、ダッシュボードとレポートが文字通り並んで表示されます。ダッシュボードまたはレポートを作成するオプションがあり、両方を持つこともできます。作成者と閲覧者の両方にとって、同じガバナンスされたデータセットに取り込まれる同じデータを、ダッシュボードとレポートの両方に供給できるため、どちらの形式で出力しても、一貫した結果を持つ単一の信頼できる情報源を実現できます。
読者は形式を選択する必要はありません。現在、多くの場合、一つの形式か別の形式かを選ばなければならない状況がありますが、QuickSightでは、通勤途中にPDFでレポートを確認し、興味深い洞察を見つけて、このトレンドの背後にある主要な要因が何か気になった場合、同じデータセットに基づくインタラクティブなダッシュボードに移動して、より詳細な情報を掘り下げることができるワークフローを活用できます。QuickSightの他の機能と同様に、Pixel-perfectレポーティングもサーバーレスで自動スケーリングされるため、キャパシティプランニングやインフラ管理、アップグレードは不要です。消費ベースの柔軟な価格設定で、使用量に応じた支払いのみとなります。
最近見られるユースケースとして、カスタムアプリケーション内でダッシュボードと並行して、あるいは追加してPixel-perfectレポーティングを埋め込む機能があります。お客様は、社内ユーザー向けにシームレスな体験を提供するために社内ポータルに埋め込んだり、外部顧客向けの製品価値を高めるために製品の一部として組み込んだりしています。APIを通じてプログラムによってレポーティングをアプリケーションに埋め込むことができます。
Amazon QによるGenerative BI機能の紹介
そして今年5月にローンチされたQuickSightのAmazon Qについてです。 これはBusiness Intelligence向けの生成AIアシスタントで、私たちが生成BIと呼ぶものです。Amazon Qのビジョンは、既に言及したすべての消費形式の上に重ねて、インサイトの創出を加速し、より深いインサイトを得ることです。Ramonがより詳しく説明しますが、私から簡単に、作成者が日々行う重要なタスクを自然言語でAIを活用して実行する機能についてお話しします。Amazon Qを採用したお客様では、ダッシュボードの構築と改良にかかる時間が数時間から数分に短縮され、生産性と効率性が大幅に向上しています。
読者にとっては、データチームへの依存度を減らし、リクエストへの回答を待つ必要がなくなることを意味します。Amazon Qを使用することで、データのAI駆動の要約をオンデマンドで取得でき、データに関するQ&A機能もオンデマンドで利用できるため、ダッシュボードに表示されていない方法でもデータを分析できます。データストーリーテリングはこれをさらに一歩進めます。インサイトを見つけることは最初のステップに過ぎず、その後どう活用するかが本当に重要です。データストーリーテリングにより、発見した内容を高度にフォーマットされた読みやすいストーリーにまとめ、視覚的要素を追加して発見を裏付け、推奨事項を提示し、QuickSight内で主要な関係者と簡単に共有して、次のレベルのコラボレーションとアクションにつなげることができます。QuickSightのAmazon Qは、特にダッシュボード構築とレポート作成の両方の機能において、これらすべての体験を実現できます。
まとめると、これらの機能は実際にお客様にとってどのような成果をもたらすのでしょうか？TechTargetのEnterprise Strategy Groupは、QuickSightへの移行による経済的メリットに関する調査を実施しました。過去数年間にQuickSightに移行したお客様を調査したところ、移行後3年間で平均74%のTCO削減を実現できたことがわかりました。さらに興味深いデータポイントは、BI利用率が最大300%増加したという劇的な上昇です。これは、組織がこれまで以上にデータの価値を最大限に活用できるようになったことを意味します。
QuickSightのダッシュボード機能とAmazon Qのデモンストレーション
では、Ramon に代わりたいと思います。ありがとうございます、Jess。皆様、おはようございます。本日はご参加いただき、ありがとうございます。今回のre:Invent 2024の初日は、私にとって5回目の参加となりますが、これまでで最も忙しく、そして最も刺激的なre:Inventとなっています。 これから、QuickSightのダッシュボード機能についてお話しし、デモを行い、その特徴や機能についてご紹介させていただきます。まず最初に、私たちがこの7年以上にわたって、QuickSightというアプリケーションの構築、革新、そして提供に非常に力を入れてきたことについてお話ししたいと思います。これは、自動スケーリングやハイパースケールについて語る、クラウドネイティブなアプリケーションとしてスタートしました。その後、お客様のニーズに応えるために分析機能の構築に注力し、そして近年は、先ほどJessが話していたように、日常的な機能を強化する人工知能を活用したGenerative BIに焦点を当ててきました。
まず、信頼性についてお話しさせてください。私はサーファーで、できる限りサーフィンを楽しんでいます。波を求めて世界中を旅することもあります。そのため、自宅のガレージにはたくさんのサーフボードがあり、私たちはそれを「ボードのQuiver（矢筒）」と呼んでいます。しかし実際には、95%くらいの時間を1枚のボードで過ごしています。このボードを頻繁に使用するのは、性能が高く、耐久性があり、持ち運びが便利で、大小さまざまな波に対応できるため、良い体験ができると信頼しているからです。皆さんも日々の業務で、さまざまなBIツールのQuiverを使用されていることと思います。
では、作成者やダッシュボード開発者との信頼関係をどのように構築するのでしょうか？それは、モダンで応答性の高い、Webベースの、シンプルで使いやすい、そして完全なAI機能を備えたプラットフォームを提供することで実現します。 このプラットフォームはインテリジェントで、より速く、より効率的に作業を進めることができます。
タスクをより速く完了し、より効率的に作業を行い、 迅速にインサイトを得ることができます。可視化、分析機能、インタラクティブ性、Pixel-perfect reportingなど、豊富な機能を備えており、この統合されたエクスペリエンスの中で目標を達成することができます。私たちは、お客様のために革新を続け、提供を続けています。
最近リリースされた機能の1つが、可視化のインポート機能です。ダッシュボード作成者として、よく使用したい可視化要素を含むテンプレートダッシュボードがあったり、他のダッシュボードから何かを取り込みたい場合があるかもしれません。今では、ダッシュボードのインポートをクリックし、インポートしたい可視化要素を検索すると、その依存関係とともにインポートすることができます。
次は AI を活用したダッシュボーディングについてです。自然な構文でビジュアライゼーションの作成、数式の作成、複雑な計算を行うことができます。QuickSight のインターフェースを通じて、自然言語でビジュアルの調整、微調整、修正が可能です。
そして最後に、この1ヶ月間で最も注目すべき新機能の1つをご紹介します。Highcharts のコアライブラリを活用した新しいビジュアルタイプをリリースしました。これにより、100種類以上の新しいビジュアライゼーションが QuickSight に追加され、ダッシュボード作成者はすべての設定オプションを利用できるようになりました。これについては、すぐにデモでご覧いただきます。
それでは、デモをご紹介していきます。インタラクティブなシートを作成しながら、多くの新機能をお見せします。まず、Identity Center を通じてログインします。これにより、QuickSight への安全なシングルサインオンアクセスが提供されます。QuickSight アプリケーションにログインしたら、データが保存されているフォルダに移動します。ここでは、Cost and Usage Report を基に、私の BI プラットフォーム用のコストダッシュボードを作成していきます。
ここでインタラクティブシートを作成します。最近リリースされたブランドカスタマイズ機能により、カラーやテーマを設定できるインターフェースになっていることにお気づきでしょう。テーマ設定は以前から可能でしたが、今ではインターフェース全体をカスタマイズできます。上部のツールバー、検索機能、マルチペイン、さまざまなショートカットボタンなど、作成者からのフィードバックに基づいて新しく設計された作成者エクスペリエンスを提供しています。また、UI を通じて画像をダッシュボードに直接アップロードできる簡単な機能もお見せします。
ここからは、いくつかのビジュアライゼーションを作成していきます。Generative AI の機能、自然言語生成、自然言語プロンプトを活用して数式を指定します。この例では、文字列操作を行い、曜日や年の週番号を作成し、これらの計算フィールドを別のビジュアルで使用します。システムが自動的に構文を作成してくれるので、プロセスが非常にシンプルになっています。
それでは、可視化を作成していきましょう。先ほど作成したフィールドを使用してヒートマップを作ります。これが私が求めていたビジュアルです。分析に追加しましょう。続けていきます。エリアラインチャートを作成したいと思います。求めていた結果が得られただけでなく、修正やカスタマイズのオプションも提供されています。スタックチャートにしてみましょう。ここにもいくつかのインサイトが見えてきます。ダッシュボードの作成が完了する前から、データから学びが得られています。これも追加しましょう。
もう1つ可視化を追加します - 複数の列を選択したテーブル可視化です。これはPivotテーブルの新しい階層レイアウトを活用するものです。これも追加しましょう。他に作成可能な可視化の推奨が表示されているのがわかります。ここでは、条件付き書式の編集、色の強調表示、設定した閾値を超える数値を目立たせる強調表示などを行っています。Pivotテーブルやテーブルのフォントカスタマイズが最近リリースされました。ヘッダー、セル、列のフォントサイズやスタイルなど、様々な設定が可能になっています。
このダッシュボードの作成を続けながら、いくつかのインサイトを追加しました。ブレットチャートが表示されています - QuickSightにはネイティブのブレットチャート機能がないため、これはHighchartsライブラリが価値を付加している例です。ブレットチャートを設定でき、その設定はすべてJSONで行われているのがわかります。中央の線の色を変更する必要がある場合は、JSONの設定でHexカラーコードを変更するだけです。これらのHighchartsビジュアルの作成方法を学びたい場合は、Demo Centralをご覧ください。コミュニティからDemo Centralにアクセスでき、そこではこのダッシュボードが無料でアクセス可能なウェブサイトに組み込まれており、例示やトレーニング、ナレッジが提供されているので、すぐに構築を始めることができます。
続けていきましょう。新しい地理空間チャートを追加します。レイヤーマップと呼ばれる新しい地理空間チャートを使用してデモを続けます。このチャートタイプでは、ローカルマシンからカスタムGeoJSONファイルをQuickSightにアップロードすることができます。AWSリージョンの位置に星マークを描画しています。ファイルのプロパティをQuickSightのデータセット内のデータにマッピングすることができます。ツールチップに表示されるメトリクスを追加でき、スタイリング、塗りつぶしの色、チャート上の高低値を示すグラデーションも自動的に処理されます。このようにカスタムGeoJSONマップがサポートされるようになり、これは素晴らしい機能です。
Pixel-perfect reportingの詳細と実践的なデモ
次に、可視化のインポートについて見ていきましょう。ここでは、持っていないダッシュボード内の特定のチャートを検索して再作成しようとしています。それを見つけて選択し、QuickSightに取り込むことができます。計算フィールドや依存するデータセットも一緒に取り込まれます。もう1つの優れた機能は、テーブルの複数フィールドによるソートです。複数のフィールドを選択して昇順または降順でソートでき、テーブルチャートで求める特定の分析レイアウトを得ることができます。最後にこのフローで紹介するのは、フィルターに追加された小さいながらも影響力のある機能 - 適用ボタンです。適用ボタンを有効にすると、マルチセレクトのドロップダウンで作業する際に、適用ボタンを押すまでクエリが実行されません。以前は選択するたびにクエリが実行されていました。
見事に完成したダッシュボードをご覧ください。途中で複数のポイントを持つカスタムWaterfallチャートを追加しました。 また、標準チャートでは実現できない非常に具体的な要件に対応したカスタムPieチャートも追加しています。しかし、このような美しいダッシュボードでも、求めているインサイトが得られていない可能性があります。そこで活用できるのが、QuickSightのAmazon Qです。Q&A形式で質問を投げかけ、インサイトを得ることができます。
Pixel Perfect Reportingの支出が最も多かった上位3日間は何でしょうか？ はい、このようなチャートが表示されました。このチャートが気に入ったので、Pinboardに保存しておきましょう。チャートから自然言語によるテキスト生成のインサイトが自動的に得られます。 予測に関しては、QuickSightにはRandom Cut Forestモデルが組み込まれています。質問するだけで予測機能を直接有効にできます。こちらは便利な検索機能です - 私の名前に関連する経費がいくらあるか確認してみましょう。 このアカウントでの私の支出額が表示されました。
以上がQ&A体験でした。これらすべてを発表したい場合は、Storiesの機能を使います。 プロンプトを定義し、いくつかのビジュアライゼーションを選択します。私の場合はスライドショーを作成していますが、 入力したプロンプトに基づいて自動的に作成される様子をご覧いただけます。ビジュアルとテキストが含まれており、テキストは編集可能です。テキストには、それぞれのビジュアライゼーションから抽出されたインサイトや重要な情報が含まれていますが、 これを自分好みに修正することができます。また、これは生きた文書なので、必要に応じて毎月のプレゼンテーション資料として使用できます。
以上で終わりです。それでは、Jessにバトンタッチします。ここからは、今日主にご覧いただいたInteractive Sheetsと、Pixel Perfect Reportingの違いについて見ていきましょう。ありがとう、Ramon。デモでご覧いただいたように、Interactiveダッシュボーディングでは多くのことができ、多くの情報を得ることができます。 Pixel Perfect Reportingが有益となるのはどのような場合か、考えてみましょう。QuickSightでは、どちらかを選ぶ必要はありませんが、一般的な理由をいくつかご紹介します。
第一に、シンプルさと親しみやすさです。多くのビジネスユーザーは習慣の生き物で、長年にわたってメールでPDFレポートを受け取ってきており、それが情報を消費する好みの方法となっています。これは、BIシステムを最適化しながらも、採用を促進する良い方法です。さらに、Pixel Perfect Reportingは、ユーザーが特定の情報を見つけられる予測可能なレイアウトで、非常に一貫性があり、高度に特化されたフォーマットを提供します。PDFレポートやメールは、通勤時間中にオフラインで閲覧したり、ダウンロードして印刷したりすることもできます。第二の理由は、スケジュール設定の機能です。Interactiveダッシュボードでは、データ探索のためにユーザーがダッシュボードにアクセスする必要がありますが、スケジュールされたレポートでは、インサイトをプッシュ型で共有でき、リマインダーとして機能するためBI採用を促進します。さらに、定期的なスケジューリングにより、月次レビューの前に必要なデータを確実に入手し、翌月や翌四半期の計画を立てるなど、ビジネスのサイクルを強化することができます。
共有も簡単です。PDFをメール送信、印刷、埋め込みが可能で、プレゼンテーション形式に変換することで、主要なステークホルダーとの共有やコラボレーションが容易になります。時点のスナップショットをアーカイブすることで、最大1年前までのコンプライアンス監査や履歴の比較に活用できます。さらに、CSVエクスポートも利用可能で、ダッシュボードのデータをCSVやExcel形式で取得し、追加分析のための加工や探索を行いたいユーザーにも対応しています。
この機能をリリースしてからの2年間で、あらゆる業界での様々な活用事例を目にしてきました。ご覧の通り、金融セクターでは損益計算書や貸借対照表のPixel-perfect reportingを活用しています。製造業や倉庫業では、出荷管理、在庫、運営コスト、そして小売アプリケーションにも活用されています。特に紹介したい事例の一つがSiemensです。彼らは複数の事業部門でQuickSightを活用しています。彼らのプロダクトチームは、QuickSightのダッシュボードとPixel-perfect reportingの機能を顧客向けポータルに組み込んでいます。この統一されたインターフェースにより、社内チームのプロセスが効率化され、生産性が向上しました。同時に、顧客も両方の表示形式を活用することで、データの全体像を把握できるようになりました。
私たちは顧客の声に耳を傾け、ツールからより多くの価値を引き出せるよう、継続的に機能を開発し革新を続けています。最近リリースした機能の一つが、繰り返しセクションです。この機能により、Pixel-perfect reportの中のセクションで特定のディメンションに対してループを作成し、同じセクションを何度も繰り返しながらページ送りを続けることができます。そして、そのセクションが繰り返されるたびに、同じビジュアルを表示することができます。これについては、デモでご覧いただけます。また、プロンプト付きレポートもリリースしました。これにより、閲覧者がフィルターを更新してPDFを生成できるようになりました。
この機能とレポート閲覧者向けのスケジューリング機能を組み合わせることで、さらにパワフルになります。というのも、閲覧者が自分でスケジュールを作成できるようになったからです。以前は、作成者がスケジュールを設定し、閲覧者はそれを購読することしかできませんでしたが、最近、閲覧者が自分専用のプライベートなスケジュールを作成できるようになりました。このスケジュールは、元のダッシュボードのフィルターを使用するか、スケジュール作成前に適用したいフィルターを選択したカスタムビューで設定することができます。
では、Pixel-perfect reportingのデモをご覧いただきましょう。これは先ほど作業していたのと同じダッシュボードですが、今回はインタラクティブなシートではなく、Pixel-perfect reportを選択します。縦向きか横向きかを選び、ここではショートカットとして事前に作成したものを使用します。重要なポイントは、ヘッダー、フッター、そしてレポートに必要な数のセクションを設定できることです。ヘッダーとフッターのセクションを設定し、テキストボックスに特別なパラメータを追加して、レポートの実行日やページ番号を表示することができます。
最初のセクションは繰り返しのないセクションで、このページが終わった後に改ページするように設定しています。ここにはテキストとビジュアルがあります。 セクション2は繰り返しセクションで、プロダクトコードに基づいてループ処理を行います。完成したダッシュボードでどのように表示されるか、すぐにご覧いただけます。 ストーリーラインの次のステップは、インタラクティブなシートとPDFの2つのシートを含むこのダッシュボードを作成する分析を公開することです。そこにスナップショットが表示されます。最近のスナップショットにアクセスして、そのスナップショットから生成されたPDF、Excel、CSVをダウンロードすることができます。ここでお見せしているのはスケジューリングのインターフェースで、送信したい内容、送信方法、送信タイミング、送信先を選択できます。これらの機能は現在、作成者とユーザーの両方が利用できるようになっています。
こちらが完成したPDFレポートです。 繰り返しセクションでは、各製品に画像を追加し、製品の説明文を入れ、その下に各製品で発生したすべてのコストを示す長い集計表を配置しています。このドキュメントは20ページにわたります。
重要なポイントは、集計表とフォーマットが一貫して維持されていることです。ユーザーとして、分析やデータセットは見えませんが、共有されているダッシュボードのフォルダーは確認できます。保存された過去のスナップショットやPDFも閲覧できます。フィルターを変更してすぐにレポートを実行したい場合は、Prompted Reportingを使用して、いくつかのサービスを選択してRunをクリックすれば、PDFファイルを生成できます。
さらに、独自のスケジュールを作成することもできます。 選択した内容やオリジナルのビューに基づいて、スケジュールを追加し、PDFドキュメントを受け取るタイミングを設定できます。既存のスケジュールに登録するか、独自のスケジュールを作成するかを選択できます。これは大きな価値の違いであり、Pixel-perfectレポーティングで最も要望の多かった機能の一つです。
本日は皆様に新しいツールについて学んでいただけたと思います。 ここで、私たちのお客様であるOpendoorから、FelixとZachをお迎えして、QuickSightの導入についてお話しいただきます。ご清聴ありがとうございました。
OpendoorによるQuickSight活用事例の紹介
おはようございます。皆さん、聞こえていますか？ はい、ありがとうございます。 本日のプレゼンテーションのこのセグメントは「OpendoorのAWSとAmazon QuickSightの活用事例」というタイトルでお話しさせていただきます。QuickSightの導入経験と、私たちが気に入っている機能についてお話しします。私はFelix Yeungと申します。Opendoorのデータプラットフォームチームのシニアプロダクトマネージャーを務めています。それでは、Zachの自己紹介に移らせていただきます。
皆さん、こんにちは。聞こえていますでしょうか？ 素晴らしいですね。 私はZach Gormanと申します。Opendoorのシニアセキュリティエンジニアを務めています。もしOpendoorをご存じない方や、私たちのビジネスにあまり馴染みがない方のために説明させていただきますと、私たちは住宅の売買方法を革新することを目指しています。2014年の創業以来、米国経済における2兆ドル以上の規模を持ちながら、これまでほとんど変革されてこなかった住宅不動産セクターの近代化に取り組んでいます。これまでに25万人以上のお客様の人生における最も重要で高額な出来事をサポートしてきました。お客様の住宅購入の旅をシンプルにする一方で、私たち自身の業務もシンプルにするため、BIツールの重複や混乱を削減するよう努めてきました。その方法とOpendoorのデータ活用について、さらに詳しく説明するため、Felixにバトンを渡したいと思います。
皆さんはOpendoorを不動産会社だとご存じですが、 実は私たちはデータカンパニーでもあります。私たちはあらゆる場面でデータを活用しています。MLモデルを構築して住宅価格を算出したり、顧客の住宅購入行動やWebサイトでの行動、製品全体での体験を理解することで、素晴らしいカスタマーエクスペリエンスを構築しています。また、事業を展開している50の都市圏それぞれが異なる市場環境で運営されているため、これらの地域を理解するためにもデータを活用しています。さらに、在庫管理やポートフォリオの構築、各地域のチーム管理など、会社の重要な意思決定にもデータを活用しています。各市場には実際に住宅を訪問する現場スタッフがいますが、彼らの業務パフォーマンスを理解するためにもデータを活用しています。
データの活用方法についてご説明しましたが、次にOpendoorで使用しているツールについて全体像をお話ししたいと思います。まず、外部および内部のイベントデータをプラットフォームに取り込んでいます。 外部データにはMLSデータや税務データが含まれ、内部データには主力製品やお客様から収集したデータが含まれます。また、データテーブルを分析に適した形に処理するためのETLツールも使用しています。アドホックなSQLクエリを実行できるData Warehouseや、Machine LearningモデルのプロトタイピングやR&D作業を行うためのLakehouseツールも導入しています。さらに、Select Starのパートナーシップによるデータカタログを使用して、すべてのデータ資産を整理しています。Opendoorには1万以上のテーブルがあり、すべてを把握するのは困難です。このツールを使用することで、情報を収集し、すべてのユーザーが簡単にアクセスできるように整理することができます。そして本日の主題であるQuickSightですが、これは私たちのBIツールとして、セルフサービス分析の実現を可能にし、収集・統合したすべてのデータを社内ユーザーがより効果的に活用できるようサポートしています。
データ自体とデータスタックについて理解できたところで、Opendoorでデータプラットフォームに携わる中で私が観察してきた、厄介なネガティブフィードバックループについてお話ししたいと思います。 最初に直面した問題は、ビジネスの実態を十分に反映していない古いデータモデルです。つまり、ビジネスは成長しているのに、それを支え、モデル化するデータが時代遅れになっているのです。ユーザーが必要なデータを得られないと、別のツールを導入し始めます。Ramonがサーフボードの矢筒の例で話したように、必要なものが得られないと、どんどん新しいツールを導入することになり、それが分析の断片化とコストの重複を引き起こします。
この問題の中心にあるのが、オンザフライで計算を行うSQL中心のBIツールです。これは、データサイエンティストにとっては使いやすいものの、他の人にとってはそうではありません。このツール自体にSQLコードが存在し、ビジネスロジックが組み込まれているため、分析がさらに断片化され、結果として、ビジネスを十分に反映していない古いデータモデルという問題に戻ってしまいます。このネガティブなサイクルが続くため、私たちはセルフサーブ分析の取り組みを支援するためにQuickSightを導入しました。
この課題に対処することに加えて、私たちがQuickSightを選んだ理由は主に4つあります。1つ目は、セルフサーブ分析機能です。先ほどの30分のセッションで、ユーザーがレポートを作成してインサイトを得られる機能について説明しました。SQLを使用しないOpendoorの非技術系XFNの参加が20%増加しました。2つ目は、QuickSightにおけるAmazon Qのような AI機能に期待を寄せているということです。適切なデータモデルとダッシュボードがあれば、これらのGenerative BIツールを効果的に活用できます。私たちは毎日何百ものパイプラインをAWSにデプロイしているので、QuickSightのProof of Conceptを行うのは自然な選択でした。さらに、コストを予測し始めたとき、年間のBI支出で大幅な節約ができることがわかりました。
セルフサーブ分析機能について詳しく見ていきましょう。 Opendoorのチームメンバーが特に興奮している3つの機能について説明したいと思います。1つ目は、QuickSight内のインメモリエンジンであるSPICEです。これにより、ダッシュボードの表示が分単位ではなく秒単位で行えるようになりました。以前のSQL中心のBIツールでは、ダッシュボードのスライス＆ダイスや新しいセグメントに移動するたびに、レポートを再実行する必要があり、数分かかっていました。異なるマーケットを分析しようとする経営陣にとって、これは時間のかかる作業でした。SPICEではこれが数秒で実現でき、Chief Investment Officerから個人的にこのダッシュボードへの感謝のメッセージをいただきました。
2つ目の機能は、Pixel-perfectレポートです。 Opendoorでは、全マーケットの主要なビジネスメトリクスを1ページにまとめた重要なMarket Metrics Reportを使用しています。毎朝10時に、このレポートは50の都市圏にいる全てのマーケットマネージャーに配信されます。Pixel-perfectレポート機能により、最新のデータで動的にレポートを生成し、数クリックでPDFレポートとして出力し、マネージャーのメールボックスに毎日必要な情報を届けることができます。
3番目の機能は、クリエイター側に焦点を当てたカスタムユーザーエクスペリエンス機能です。QuickSightには、様々なアクション、タブ、パラメータが用意されています。
これらの機能が組み合わさることで、データを掘り下げて分析できるパワフルなデータアプリケーションの構築が可能になります。この滝グラフは、特定の住宅における独自の経済性を示しています。Opendoorでは、一軒一軒の住宅が大切であり、それぞれの住宅のコストと価格のダイナミクスを理解したいと考えています。これらのUX機能により、クリエイターは各住宅を個別にクリックしてユニットエコノミクスを理解できるレポートを作成することができます。
OpendoorのQuickSight導入プロセスと得られた成果
私たちは、これらの分析機能に大変期待を寄せています。では、インフラストラクチャの部分についてZachに引き継ぎたいと思います。ありがとう、Felix。QuickSightがOpendoorでどのように使用されているかについて理解できたところで、この環境がどのようにセットアップされたのかについてお話ししたいと思います。皆さんのビジネスでも同様の取り組みができるよう、できるだけ抽象的な説明を心がけます。私たちはProof of Conceptから始めましたが、その前に、新しい構成で改めてAWSのベストプラクティスを最初から見直して継続利用することを確認しました。そして、別々の環境でワークロードを分離することを決定しました。
まず、QuickSightのコスト構造を分析しました。組織内の登録済みIAM Principalがダッシュボードにアクセスする場合は、ユーザーベースの料金体系を選択することをお勧めします。フロントエンドにダッシュボードを埋め込んで誰でも閲覧できるようにする場合は、セッションベースの料金体系が適しています。外部向けについては、新しいアカウントを2つ作成し、QuickSightをセットアップし、QuickSightデータセットをSnowflakeと接続しました。そして、Node.js SDKを使用して、パートナーがいつでもダッシュボードを閲覧できるように埋め込むことができました。
内部ユーザー向けのログイン体験を簡素化するため、OktaとOkta Workflowを実装しました。これらのOktaグループを使用して、QuickSightへのアクセスを可能にするSSOロールの引き受けを実現しました。技術系以外のパートナーの多くがAmazonコンソールでQuickSightを見つけるのに苦労していたため、ワンクリックでQuickSightのホームページにアクセスできるログインを作成したいと考えました。ユーザーを事前に登録し、フォルダーやダッシュボード、その他の追加権限を付与するLambda関数を呼び出すOkta Workflowを設定しました。
さらに、私たちには既に接続したい独立したデータプレーンがありました。数百のRDSインスタンスにまたがる数ペタバイトのデータを可視化する必要があり、QuickSightはそれを容易にしてくれました。シンプルなVPC Peeringを使用することで、これらすべてのデータにアクセスし、社内やパートナーと素早く共有できる形で可視化することができました。
モニタリングとコストに関して、これは私たちにとって新しいユースケースでしたが、クラウド全体で一般的なベストプラクティスを維持したいと考えていました。CloudTrailを使用して継続的な追跡を行い、それをSIEMのSplunkにプッシュしています。これらのアカウント内での異常に対しては、ソースプラットフォームとLambda関数を組み合わせることで即座に対応できるようにしています。これらすべてのデータを持っているため、QuickSightを使用して移行の進捗状況やユーザーアクティビティを時間単位で追跡することができました。コスト最適化後、BIの支出を年間約80%削減することができ、QuickSightの採用は当然の選択となりました。
では、移行のタイムラインとプロセスについてお話ししましょう。多くの方から質問される次の点は、BIツールの選定と移行の課題についてです。確かに課題は多かったのですが、私たちは記録的な速さでこれを実現することができました。1,000人のユーザー、900以上のダッシュボード、26以上のエッジケース（エッジケースとは、ビジネスを推進するためにBIツール上に構築した特定の機能を指します）を含む5ヶ月間の journey でした。
このタイムラインの中で実現できました。各段階で何を行ったのかの例をご紹介しますと、最初の2ヶ月間（4月と5月）は、移行したいダッシュボードとデータアセットの範囲を決定することに注力しました。QuickSightツール自体をより深く理解し、これらが既存のユースケースにどのようにマッピングされるかを把握することに焦点を当てました。
6月と7月は、ユーザーに重点を置きました。QuickSightの本番バージョンをリリースして、ユーザーにツールを使い始めてもらいました。チームのオフィスアワーを開催し、ダッシュボードの作成に注力しました。7月から8月頃の後半には、ユーザーの切り替えに焦点を当てました。ダッシュボードのアーカイブ、ユーザーシートの削除、ユーザーとの調整を組み合わせて実施し、最終的に9月にプロジェクトを完了することができました。
このマイグレーションの旅で最も強調したいのは、導入フェーズについてです。ダッシュボードの移行や技術的な側面は、実は最も簡単な部分です。なぜなら、ダッシュボードの構築やテクノロジーの実装に焦点を当てているだけだからです。しかし、実際にユーザーに新しいツールを使ってもらうことは、どんなプロダクトのローンチでも課題となります。私たちはこのマイグレーションに対して、PullとPushというフレームワークでアプローチしました。Pullは新しいプラットフォームにユーザーを引き付けるインセンティブ部分、Pushは新しいツールの利用を促す穏やかな後押しです。インセンティブ部分では、ユーザートレーニングの実施、QuickSightの全機能を活用した最高レベルの実装例の紹介、オフィスアワーの開催、ユーザーや顧客との積極的な対話、そしてツールを推進してくれるチャンピオンの発掘を行いました。穏やかな後押しの面では、移行後の古いダッシュボードのアーカイブ化、明確な期限の設定、分析とCloudTrailデータに基づくシート削除の実施、ユーザーアクティビティの追跡、そしてリーダーシップチームからのサポートを受けました。
では、QuickSightと戦略が整った今、次は何をするのでしょうか？Opendoorでは特に、これらのクリーンなデータモデルを使って美しいダッシュボードを構築し、登場しつつあるAI機能を最大限に活用し、NLPを使ってリアルタイムでインサイトを生成できることに胸を躍らせています。GitHubやアセットバンドル統合を通じて、すべてのデータアセットをより効果的に管理できることにも期待しています。また、ネガティブなフィードバックループによって生じた散在化を最終的に統合し、データモデルとデータセットをまとめることで、フラグメンテーションとコストの重複を削減できることにも期待しています。
この journey を通じて、今日皆さんと共有したい重要な学びがいくつかあります。まず、BIツールの選択は分析戦略の基礎となる要素です。選択したツールは、御社のユーザー行動やデザインパターンに影響を与え、データ分析カルチャーの一部となります。次に、マイグレーションプロジェクトは複雑になり得ますが、適切な計画を立て、適切なXFNと協力すれば、想定よりも短期間で完了できます。三つ目に、ダッシュボードの移行は簡単な部分です。それは技術的な側面に過ぎません。このようなマイグレーションで本当に注力すべきは、ユーザーの行動変容の部分です。そして四つ目は私のお気に入りのポイントですが、より良いものが必ずしも高価である必要はありません。優れた分析ツールを大幅なコスト削減で手に入れることができるのです。私たちの場合、このマイグレーションによって前年比80パーセントのコスト削減を達成しました。
これで私たちのプレゼンテーションは終了です。お時間をいただき、ありがとうございました。ここでJessに締めくくりの言葉をお渡ししたいと思います。
QuickSightの今後の展望とリソース案内
約束通り、今週の残りの re:Invent 期間中や終了後に、さらにQuickSightのコンテンツを探索したい方のために、いくつかの参考リソースを共有させていただきたいと思います。
QuickSightを試してみたい方や、すでにQuickSight環境をお持ちの方でも、30日間の無料トライアルをご用意しています。AWSで新しいQuickSightアカウントを作成するだけで、30日間無料でご利用いただけます。AuthorやReader Proを含む4ユーザー分のすべての機能に完全にアクセスできます。これには、Amazon Qを使用した高度なGenerative BI機能も含まれており、実際に試していただくことができます。
私たちは皆様のために様々なリソースを用意しています。左側には、QuickSightにおけるAmazon Q専用のランディングページがあり、機能や、お客様の声、ユースケースをご覧いただけます。QuickSight専用のYouTubeチャンネルでは、プロダクトマネージャーによる新機能の発表やユースケースに関する新しいコンテンツを常時アップロードしています。また、ハンズオン体験を深めたい方向けにSolutions Architectが主導するライブワークショップや、ウェビナー、お客様の声もご用意しています。
QuickSightコミュニティは非常に活発で、たくさんの活動が行われています。リソースの中でブックマークするなら、これをお勧めします。QuickSightとBIに関するすべての情報が集まる、まさにワンストップショップです。Ramonが言及したDemo Centralへのリンクもあり、業界別や機能別の様々なダッシュボードの豊富なライブラリがあります。その分析の中身を詳しく見て、どのように実装されているかを確認することもできます。また、AWSやパートナー企業が主催する、世界各地でのQuickSight学習イベント（終日または半日）のグローバルロードショーも開催しています。これらのイベントもそこに掲載されますので、来年のイベントで皆様にお会いできることを楽しみにしています。デモ、ビデオ、アップデート、機能リリースなどすべてがそこに掲載され、ライブQ&Aでは質問への回答をすぐに見つけることができます。
re:Inventの残りの日程についてですが、今日は月曜日で、これから数日間QuickSightに関する多くのコンテンツが予定されています。これらのセッションの写真を撮っていただいても構いませんし、QRコードやAWS Eventsアプリからも確認できます。特に、本日お話した内容について詳しく知りたい方は、QuickSightによるPixel-perfectレポーティングとダッシュボード体験に関するハンズオンワークショップが明日午前11時30分からMGM Grandで開催されます。参加される方はノートパソコンをご持参ください。
Expo HallのAmazon Q in QuickSightブースへのお立ち寄りもお忘れなく。今日の午後から今週後半まで、スタッフが常駐しています。プロダクトマネージャー、AWSスペシャリスト、そして様々なGenerative AIスペシャリストが、より詳しい説明をさせていただきます。
最後に、この1時間を私たちと共に過ごしていただき、誠にありがとうございました。お手数ですが、アプリ内のアンケートにご協力いただけますと幸いです。今回はライブQ&Aのない静かなセッションでしたが、スピーカーたちはこの後、会場の隅にいますので、ご質問のある方はぜひお越しください。喜んでお答えさせていただきます。皆様、本当にありがとうございました。
※ こちらの記事は Amazon Bedrock を利用することで全て自動で作成しています。
※ 生成AI記事によるインターネット汚染の懸念を踏まえ、本記事ではセッション動画を情報量をほぼ変化させずに文字と画像に変換することで、できるだけオリジナルコンテンツそのものの価値を維持しつつ、多言語でのAccessibilityやGooglabilityを高められればと考えています。
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