Amazon Quick Sightマルチデータセット連携のデータモデリングパターン

普段、仕事でたくさんのデータを使っている皆さん、こんにちは！今回は、Amazon QuickSightという、データを分析するための便利なツールに、さらにすごい機能が追加されたというお話です。

QuickSightは、もともとバラバラに保管されているデータを集めてきて、グラフにしたり表にしたりして「なるほど！」と分かるようにしてくれるサービスです。でも、これまでは「このデータとあのデータを一緒に分析したい！」と思っても、ちょっと工夫が必要だったり、そもそも難しかったりしました。それが、今回紹介された「マルチデータセット連携」という機能で、もっと簡単にできるようになるんです。

例えるなら、これまで別々のおもちゃ箱に入っていたレゴブロックとミニカーを、これからは一つの大きなテーブルの上で一緒に遊べるようになった、というイメージです。レゴブロックで街を作って、そこにミニカーを走らせる、なんていう新しい遊び方ができますよね。データ分析でも同じで、例えば、ある商品の売上データ（データセットA）と、その商品の広告を見た人のアンケート結果（データセットB）を、これまでは別々に見ていたのを、これからは一緒に分析して、「この広告、効果あったのかな？」なんていう深い洞察が得られるようになるわけです。

今回のAWS Machine Learning Blogの記事では、この「マルチデータセット連携」を上手に使うための「データモデリングパターン」という、いわば「設計図」のようなものが詳しく解説されています。具体的には、それぞれのデータをどんな形（テーブル構造）にしておくと、QuickSightでうまく連携できるのか、という設計のコツが紹介されています。さらに、実際にどんな分析ができるのか（ユースケース）や、その分析を実現するための「SQLクエリ」という、データを操作するための魔法の言葉の例も載っています。

なので、この機能を使いこなせば、これまで「あのデータとこのデータを組み合わせられたら、もっと面白い発見があるのに…」と思っていたことが、ぐっと実現しやすくなります。ただし、どんなに便利な機能にも限界はあります。記事では、ちょっと高度な分析をしたい場合の「裏技」や、今のところ「ここまでしかできないよ」という制限についても触れられています。これは、私たちが新しいおもちゃで遊ぶときに、説明書をよく読んで、できることとできないことを理解するのと同じですね。この情報を知っておくことで、QuickSightのマルチデータセット連携を、より賢く、そして最大限に活用できるようになるはずです。

データ分析の世界は日々進化していますが、今回のQuickSightのアップデートは、私たちビジネスパーソンが、より多くのデータから、より早く、より深い洞察を得るための強力な味方になってくれそうです。