关键字: [亚马逊云科技， QuickSight Q， 亚马逊云科技， 商业智能， 数据分析， 场景分析， Ai驱动]

导读

在这场演讲中，宋亚介绍了亚马逊云科技的QuickSight场景分析功能。该功能结合了QuickSight和Amazon Q的人工智能能力，为用户提供了主动式的数据分析体验。场景分析可以自动建议分析步骤，逐步执行分析，并生成报告和建议，帮助用户从数据中获得见解和洞察。它提供了熟悉的分析环境，整合了自然语言功能，用户可以通过点选操作或文字探索和转换数据。产出的分析可重复利用和扩展，以应对不断变化的业务需求。宋亚还演示了如何使用场景分析功能分析结构化和非结构化数据。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

下午好，各位嘉宾。我是宋亚，在亚马逊云科技担任云端技术工程师。今天很高兴在这里与大家见面，分享我们结合 QuickSight 和 Amazon Q 两个服务的新功能 - 场景分析，为用户带来全新的分析体验。

在开始之前，我想先了解一下现场有多少位是 QuickSight 或 Q Business 的用户。看到有部分嘉宾举手，很高兴大家已经在使用我们的产品。

相信大家都有听过 GenAI，最近一两年 AI 工具变得非常热门。AI 如何提升我们的工作效率?通过 AI，我们可以让日常的重复性工作变得更加轻松高效。过去可能需要花费数周甚至数月才能完成的年度销售计划，现在只需要告诉 AI 工具我们的目标和需求，几分钟内就能得到一份完整的计划内容。

对于不太了解 QuickSight 的嘉宾，我简单介绍一下。QuickSight 是亚马逊云科技推出的通用型商业智能(BI)服务，已经推出有一段时间了。大部分用户除了使用互动式仪表板，还会使用内嵌的分析表格。我想更多客户会喜欢 QuickSight 的高扩展性能，以及一些独特的 AI 功能。用户不需要通过额外的硬件升级或安装软件来满足不断增长的用量需求。

我们看到用户在改用 QuickSight 之后，能获得相当显著的经济效益，包括成本下降、BI 用量大幅增加，最终获得高投资回报率。我们有一篇博客文章专门分享了亚马逊内部单位 Amazon Hold Food 在将 BI 工具改为 QuickSight 后，绩效获得高达 90% 的改善，以及 70% 的投资回报率，效果相当惊人!

在 QuickSight 上，用户可以创建互动式仪表板来处理任何结构化数据。用户可以通过点击图表中的某个数据点，所有其他图表会自动更新显示相关数据。仪表板上还可以看到实时更新的数据，并可以轻松分享给其他相关用户。

QuickSight 的分析表格可以无缝整合到企业的软件或网页上，开发者可以专注于应用程序开发，将复杂的数据处理和图表美化工作交给 QuickSight 处理。

分页报表功能则让用户可以将传统 PDF 文件放到云端进行实时编辑、大量导出，或自定义发送到其他用户邮箱。分页报表上也可以整合仪表板，让用户在仪表板和报表上看到相同的数据源。

去年4月，我们在 QuickSight 中推出了 Amazon Q，它可以让用户通过使用自然语言更快从数据中获得新发现。

作为作者角色的用户，可以直接通过自然语言方式建立仪表板和生成摘要数据。问答功能则让以营运者角色的用户可以通过询问问题的方式找到仪表板上看不出来的答案。用户还可以让 Q 生成摘要或幻灯片，通过故事形式解释数据，帮助整个团队做决策。

我们看到 Q 一方面成功帮助了许多数据分析师更快建立分析，从设计好的数据集中找到可用于特定场景的见解和洞察。但也有客户反映，负责做决策的业务团队或营运团队，经常需要分析新数据或从新角度探索数据，回答一些关于营运的问题。例如，一位营销经理可能想知道应该设定多少广告预算才能获得特定数量的潜在用户。这些团队通常使用试算表作为工具来获取答案，但过程缓慢且试算表使用不便，最终无法获得所需分析结果。业务主管或营运团队在面对数据时往往感到困难，不知如何下手。

QuickSight 团队与大量内外部用户进行了研究讨论，得出结论是分析非常依赖对领域的专业知识，以及需要处理大量数据。一般使用的是报表，但有时业务变化快于报表更新速度。

AI 如何帮助我们解决这些难题?现今 AI 模型: 1. 有很好的规划能力，能进行策略性规划并找出可能的解决方案。 2. 能够执行指令，包括遵循在进化中产生的指令。 3. 可以产出代码，代码是它们可以使用的工具，通过代码执行进化中制定的策略。

最令人惊讶的是，AI 进化速度非常快，任何利用 AI 的工具都必须有跟上变化的能力，随着 AI 进化而改变。

想象一下，如果有一个工具可以随心所欲地完成任何数据分析，不需要处理繁琐的表格，所有数据和分析逻辑都可以互相搭配应用，这样的工具听起来怎么样?

我们在 QuickSight 中结合了 Amazon Q，推出了全新的场景分析功能，提供主动式数据分析体验，简化了解决复杂问题的工作，这种体验专门为 BI 工作而设计。它提供了一种直观的方式来探索商业数据，每个场景分析都是可重复利用的，并可随业务需求变化而调整。当业务需求发生变化、有新数据或新问题需要解答时，都可及时应对。

在场景分析中，智能分析功能会自动建议分析步骤，并在过程中逐步自动分解和执行这些步骤，有效找出与问题相关的数据。您只需向 Q 描述问题，它就会找到相关数据，您可以观察系统如何分解执行每个分析步骤，最后生成报告和建议。

所谓专为 BI 量身打造，是指我们提供了一个熟悉的分析环境，包含表格、可视化图表等元素，以自然直观的方式整合了自然语言功能。用户可以通过点选操作或文字来探索和转换数据，当然它可以处理所有现有 QuickSight 上的数据，甚至可以让用户导入文件与其他数据整合。

可重复利用和可扩展性的意思是，产出的分析可以不断延伸或加入新的分析条件，与现有分析进行比对，用户可以轻松调整分析步骤，重复利用这些分析来应对不断变化的业务问题。

接下来我简单演示一下场景分析的功能。要分析的数据可能是已有的引导版数据集，或上传新的数据集。这里我上传了两个数据集:产品和产品评论。上传后，我给出要解决的问题，结合各产品的平均评分和销售量，Q 自动给出了几个建议的分析方向，您也可以自己输入分析问题。

然后 Q 会逐步展示详细的分析步骤，每个步骤都有相关的图表或表格。您可以根据分析结果继续延伸问题，比如我想知道产品评分和销售数量是否相关，Q 的分析结果告诉我们，平均每升高1分，总体销售量大约会增加400多个单位。Q 也会说明应该考虑的点，您可以继续延伸问题，比如低评分产品的客户不满意点是什么，Q 会继续往下分析。

您还可以问一些预测性问题，比如产品评分如果增加0.5分，总体销售量会增加多少，Q 会做出预测分析，最后给出结论和建议。

这就是场景分析的大致演示。接下来我们想了解一下 Q 如何帮助分析非结构化数据。

简要总结: 亚马逊云科技推出了 QuickSight 场景分析功能，结合了 Amazon Q 的 AI 能力，为用户带来全新的主动式数据分析体验。场景分析可以自动建议和执行分析步骤，找出与问题相关的数据，生成报告和建议。它提供了熟悉的分析环境，整合自然语言功能，支持数据探索和转换。产出的分析可重复利用和扩展，应对不断变化的业务需求。该功能旨在简化复杂问题的解决，专为商业智能工作量身打造。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

Before diving into the main topic， the speaker asks the audience to raise their hands if they are already users of QuickSight or Q Business， Amazon’s business intelligence services.

QuickSight is an Amazon cloud technology service that offers a general-purpose BI solution with interactive dashboards， embedded analytics， high scalability， and unique AI capabilities， allowing users to meet growing demands without additional hardware upgrades or software installations.

Amazon QuickSight delivers significant economic benefits， including cost reduction， increased BI usage， and remarkable return on investment， with one internal team achieving 90% performance improvement and 70% ROI after switching to QuickSight.

营运团队经常需要分析新数据或从新角度探索数据，但通过试算表获取所需分析结果的过程缓慢且困难。

Amazon QuickSight introduces a new feature called Scenario Analysis， which provides an active data analysis experience and simplifies the process of solving complex problems， designed specifically for BI professionals to intuitively explore business data in a reusable and adaptable way.

Q 提供了详细的分步分析，包括相关图表和表格，并能根据分析结果回答进一步的问题，如产品评分与销量的关系、低评分产品的客户不满意点等。

总结

亚马逊云科技推出了 QuickSight 场景分析功能，结合了 Amazon Q 的自然语言处理能力，为用户提供了一种全新的数据分析体验。这项创新功能旨在简化复杂问题的解决过程，为商业智能工作量身打造。

场景分析允许用户通过自然语言描述问题，系统会自动建议分析步骤并执行相关操作，有效地从数据中发现见解。这种直观的探索方式不仅适用于现有的 QuickSight 数据集，还可以整合外部数据源，为用户提供熟悉的分析环境，包括表格、可视化图表等元素。

产出的分析结果可重复利用并根据业务需求进行调整，使用户能够灵活应对不断变化的问题。此外，场景分析还具有预测分析功能，可以根据用户的假设情景生成销售预测等建议。

通过 QuickSight 场景分析，亚马逊云科技将人工智能技术与商业智能无缝融合，为企业带来前所未有的数据分析体验，提高决策效率，助力业务增长。这一创新解决方案展现了亚马逊在人工智能和云计算领域的领先地位，为客户提供了卓越的价值。

我们正处在Agentic AI爆发前夜。2025亚马逊云科技中国峰会提出，企业要从“成本优化”转向“创新驱动”，通过完善的数据战略和AI云服务，把握全球化机遇。亚马逊将投入1000亿美元在AI算力、云基础设施等领域，通过领先的技术实力和帮助“中国企业出海“和”服务中国客户创新“的丰富经验，助力企业在AI时代突破。