Dialog Enterprise 如何利用 Amazon QuickSight 实现数据变现

关键要点

在本文中，我们讨论了 Dialog Enterprise 如何使用 Amazon QuickSight 来实现数据变现。这是一项统一且无服务器的商业智能BI服务，使机构能够为所有用户提供数据驱动的洞察，创建仪表盘和可视化，帮助非技术用户与数据进行互动和探索。Dialog Enterprise 是斯里兰卡领先的信息通信技术ICT解决方案提供商，具有超过 4000 家企业客户。我们通过创新的数据洞察单元，将产生的数据转化为额外的收入来源，提供包括交互式仪表板在内的全面解决方案。

在这篇文章中，您将了解到 Dialog Enterprise 如何利用 Amazon QuickSight，轻松整合和分析数据，以满足不同客户的需求，从而推动企业发展。

在数字化时代，数据已成为企业不可或缺的资产。Dialog Enterprise 致力于帮助客户通过数据分析和洞察实现成功，而 Amazon QuickSight 则是实现这一目标的重要工具。

将数据转化为客户产品

作为一家电信提供商，Dialog 会生成大量有关观众和网络流量的数据。我们的数据洞察单元提供对这些数据及分析的服务，能够提供网站和应用程序性能、电视观众行为等方面的见解。该单元承担着数据分析产品的构思、开发和交付。

为了提供更有价值和精准的见解，我们将自身数据与第三方数据结合。一些具体应用案例包括：

以下截图展示了我们的一些 QuickSight 仪表盘示例。

客户支付订阅费用以访问我们的数据和见解，期待数据能够易于探索、安全性高且高度可用。

我们与每位客户的参数和目标各不相同，因此我们需要找到一种方法，以满足他们的个性化需求。此外，我们希望数据对于非技术用户也能友好易懂，让他们无需 IT 资源或数据科学背景即可理解和互动。这需要一款能够创建交互式仪表盘和直观可视化的工具。

我们希望使用一款满足以下要求的 BI 工具：

QuickSight 完美契合我们的需求

数据分析的基础是数据准备：清洗、转换和结构化数据。QuickSight 不仅提供直观的仪表盘和可视化，其动态参数的使用允许直接查询，提升了我们的数据分析能力。

我们的数据主要存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)。我们使用 Amazon Athena，这是一项无服务器查询服务，用于查询 Amazon S3 中的大型数据集。QuickSight 与 Athena 集成，使我们的用户能够快速、互动地进行分析。Athena 的临时查询能力使我们能够提取有价值的见解，而无需复杂的数据准备。

我们还使用 Snowflake 数据仓库。QuickSight 与 Snowflake 兼容，让我们能够无缝提取和探索原生环境中的数据，而无需多余的移动和转换。这确保了我们的客户获得最新和最准确的数据。

QuickSight 仪表盘与数据源的紧密集成使我们能够提供精炼且以数据驱动的用户体验。

“Amazon QuickSight 在从 Athena 和 Snowflake 数据仓库提取数据的灵活性，显著提升了我们的数据分析能力。这种集成使我们能够从结构化和临时数据源中提取洞察，促进明智决策，并推动可执行结果。”

Aloka Abeysirigunawardana；数据科学家，Data Insight Unit，Dialog Axiata PLC

下一步

QuickSight 通过简化功能和直观设计，显著减少了技术负担。这款用户友好的分析工具降低了与技术任务相关的复杂性，使用户能够高效、轻松地导航和得出见解。通过优化用户体验并简化技术方面的内容，QuickSight 提高了生产率，赋予用户更多精力来提取有价值的见解，而非应对技术复杂性。此外，客户在使用工具时也较少遭遇技术难题和行业术语的困扰。

开始使用 QuickSight

QuickSight 是一项完全托管的云服务，使我们能够轻松地为非技术客户用户提供复杂的数据故事。其安全性、可用性和与 AWS 生态系统的紧密集成，使得将数据服务打包作为额外收益流变得轻松。其按使用付费的定价模式，也使我们能够轻松扩展，增加新用户，而无需承诺。要了解更多信息，请访问 Amazon QuickSight。

关于作者

Eranda Adikari 是 Dialog Enterprise 数据洞察单元的负责人。Eranda 在分析领域有丰富的经验，并在电信行业积累了可证明的工作历史。他具备需求分析、管理、项目管理、数据科学与分析等多方面的能力。

Aloka Abeysirigunawardana 是 Dialog Enterprise 数据洞察单元的数据科学家。作为 Dialog Axiata PLC 的数据科学家，Aloka 专注于利用高级分析从复杂数据集中提取有意义的洞察。他热衷于将原始数据转化为可操作的智能，致力于在电信领域推动数据驱动的决策。