北京——2023年8月7日 亞馬遜云科技近日宣布，正在將Amazon Bedrock提供的大語言模型能力與支持自然語言問答的Amazon QuickSight Q相結合，在Amazon QuickSight中提供生成式BI功能。該功能很快將在Amazon QuickSight上線，幫助企業(yè)輕松探索數據、發(fā)現并分享洞察。

借助Amazon QuickSight中新增的生成式BI功能，業(yè)務分析師能夠使用自然語言輕松執(zhí)行日常任務，包括：

?    基于Amazon QuickSight Q全新的視覺創(chuàng)作體驗功能，在幾秒鐘內創(chuàng)建數據可視化圖表；
?    使用自然語言微調和格式化圖表效果；
?    無需學習特定語法，通過自然語言即可創(chuàng)建計算任務。  

針對使用儀表盤并需要與之進行交互的業(yè)務用戶，亞馬遜云科技還發(fā)布了Stories功能，助力業(yè)務用戶使用生成式BI的強大能力，通過自然語言提示來生成、定制和共享極具信息量的可視化圖表。

為所有用戶加速數據驅動的決策

這些新功能能夠幫助業(yè)務分析師快速創(chuàng)建儀表盤，并幫助業(yè)務用戶使用數據輕松創(chuàng)建強大和可共享的圖表。

使用自然語言構建可視化內容

業(yè)務分析師使用自然語言簡單描述想要的可視化內容，就可以快速生成可視化圖表，這種由Amazon QuickSight Q提供的全新流暢創(chuàng)作體驗，加速了儀表盤的創(chuàng)建流程。業(yè)務分析師可以一鍵將可視化內容添加到分析報告中。

業(yè)務分析師還可以在創(chuàng)作體驗窗口頂部選擇新的“Ask Q”選項來使用這一新功能，然后用自然語言描述他們希望看到的數據?！癚 for authoring”可以回答諸如“鞋子”或“頂級客戶”等模糊問題，也可以回答“圣安東尼奧2020年各月的鞋子銷售量”等精確問題。它還能提供相關備選問題的建議，幫助業(yè)務分析師查看并解決一問多答的模糊情況。在將可視化內容添加到儀表盤之前，用戶可以通過調整問題術語（例如，應用篩選器或更改度量），輕松地對其進行迭代。例如，可以使用點擊方式來更改視覺內容類型或配置預測時間窗口。

在分析報告中使用自然語言優(yōu)化可視化內容

用戶使用生成式BI在儀表盤和報告中編輯可視化內容，就像使用自然語言描述變化一樣簡單。用戶使用可視化內容中新的Build for me菜單選項，可以減少更新所需的操作步驟。

使用這項功能很簡單。用戶只需打開已有的分析報告，選擇要更改的可視化內容，選擇“Build for me”菜單選項，然后用通俗易懂的語言描述更改。例如：“更改為條形圖”或“將日期軸更改為月份”來快速更改視覺圖表的格式。

使用自然語言創(chuàng)建計算字段

創(chuàng)建一個新的計算任務和問Amazon QuickSight Q幾個問題一樣簡單！用戶只要簡單描述一下計算任務，Amazon QuickSight就會生成相應的表達式語法。使用自然語言生成表達式可以節(jié)省時間，這對于那些剛接觸Amazon QuickSight或不熟悉特定表達式語法的人尤為可貴。

用戶還可以使用“Build for me”按鈕生成計算任務。該功能通過生成表達式預覽，讓用戶在添加任何計算任務前都有機會再檢查，并且可以使用Amazon QuickSight表達式語法直接編輯所生成的計算任務。

創(chuàng)建和共享豐富的數據故事

為了向其他利益相關者進行展示，業(yè)務用戶通常要花費大量時間從儀表盤中提取數據和洞察。為此，他們通常會將視覺內容復制并粘貼到BI系統之外的各種共享文檔中，但這可能無法滿足數據治理的要求，也會影響獲取洞察的時效性。

Amazon QuickSight中新增的Stories功能可幫助業(yè)務用戶通過信息豐富的圖表來解讀數據并分享洞察。Stories功能將數據驅動的洞察、真實世界的專業(yè)知識和人工智能結合在一起，所有這些都融入了交互式的設計。有說服力的數據故事可以幫助團隊更快地得出結論并推動業(yè)務決策。

業(yè)務用戶可以簡單地用自然語言輸入他們想要的故事描述，并讓Amazon QuickSight在幾秒鐘內生成一個故事。Amazon QuickSight中的Stories功能將相關儀表盤中的視覺內容與基于文本的數據描述和分析結合在一起，包括其與常見業(yè)務問題之間的關系（如爭取新客戶或減少客戶流失等）。用戶可以靈活地從零開始創(chuàng)建故事，或通過簡單的點擊對故事進行修改。

準備就緒的企業(yè)級Amazon QuickSight：可治理、安全且可擴展

作為一個完全托管的安全解決方案，Amazon QuickSight的生成式BI功能可以開箱即用，加速客戶的數字化轉型進程。在Amazon QuickSight中使用生成式BI的優(yōu)勢包括：

?    圖表中的計算任務由Amazon QuickSight執(zhí)行，并且使用在Amazon QuickSight Q中久經驗證的技術構建，降低了大語言模型中可能出現的數據幻覺風險。
?    Amazon QuickSight Q可以讓業(yè)務分析師通過添加所在企業(yè)特有的縮略語及其他術語，來提升他們在特定上下文中的語言理解。
?    AI生成的數據洞察是可以后續(xù)被手動調整的，這樣既能加速業(yè)務用戶構建并優(yōu)化最終結果，又不會限制他們的領域專長和獨到見解。
?    Amazon QuickSight Q實現了數據準備的自動化，使用戶能夠更快地準備數據，以支持自然語言查詢。自動化數據準備利用機器學習（ML）來推理數據的語義信息，并將其作為關于特定列（字段）的元數據添加到數據集中。

與Amazon QuickSight Q一樣，生成式BI將用戶的所有數據都存儲于亞馬遜云科技賬戶中，用戶可以享受到亞馬遜云科技的安全和合規(guī)優(yōu)勢。Amazon QuickSight不會使用客戶數據來訓練生成式BI的底層大語言模型。

Amazon QuickSight的持續(xù)創(chuàng)新

從誕生的第一天起，Amazon QuickSight作為云原生的serverless BI服務一直在持續(xù)快速創(chuàng)新，其中包括推出機器學習洞察、Amazon QuickSight Q、全面而易用的嵌入選項，以及分頁報告——所有這些都已集成在統一的用戶體驗中。目前，Amazon QuickSight正在為全球數千家客戶的商業(yè)智能和嵌入式分析提供支持，這些客戶包括納斯達克、美國橄欖球聯盟、沃爾沃、Capital One和西門子。隨著生成式BI的推出，Amazon QuickSight在重新構想企業(yè)如何更快地將數據轉化為影響力方面邁出了飛躍性的一步。