QuickSightはAWS上で提供されるBIツール
QuickSightはデータ収集から分析、可視化までを一元管理するクラウドベースのBIツールです。AWS環境とシームレスに連携し、S3、Redshift、Athena、AuroraといったAWSのサービスを始め、SalesforceやGitHubなどのSaaSや多様なサードパーティーデータベースに対応しています。
主な特徴は以下のとおりです。
・包括的なBI機能：データの視覚化、アドホック分析、インサイトの共有、セキュアなダッシュボード作成を提供
・高速処理：「SPICE」というインメモリ計算エンジンにより、大規模データセットも迅速に処理可能
・高度な分析機能：自然言語での問い合わせ（QuickSight Q）、異常値検出、フォーキャスティングなどを搭載
・使いやすさ：直感的なインターフェースにより、技術者でなくてもデータ分析が可能
これらの機能により、QuickSightはビジネスユーザーがデータから迅速に洞察を得て、データドリブンな意思決定を行うことを支援します。
AWSクラウド上でQuickSightを使うことの利点
BIツールと言うと「Tableau」や「QlikView」といったオンプレミスのツールをイメージする人が多いかもしれません。
しかし、オンプレミスでのデータ分析分析には、高額な初期投資やインフラ管理、スケーラビリティやリモートアクセスの制限、柔軟性に欠けるライセンス管理など、様々な課題があります。
一方、データをAWSの「S3」に集積し、QuickSightをAWSクラウド上で使用することで、こうした課題をクリアすることができますひとつには、高額なハードウェアの購入や、複雑なインフラ管理が不要になるため初期投資が削減できる点です。また、需要に応じて自動的にスケールアップやダウンが可能なので、ユーザー数やデータ量の増減に柔軟に対応できます。
QuickSightならではの利点として、AWSのエコシステムとの連携があります。S3やRedshiftなどのAWSサービスとシームレスに連携できるため、データの流れを効率化できます。さらに、AWS環境内ですべてを完結できるため、管理が一元化できるのも担当者にとっては大きなメリットでしょう。
コスト面でのメリットは、QuickSightの柔軟なライセンス体系が挙げられます。自分でダッシュボードを作成できる「作成者（Author）」と、作ったダッシュボードを見るだけの「閲覧者（Reader）」で利用料金が異なるので、必要最小限のライセンスで運用できます。また、月額または年間での契約オプションがあるので、長期の固定契約に縛られることもありません。
セキュリティとコンプライアンスの面でも、AWSの強力な機能を活用できます。AWS CloudTrailによる詳細な監査ログの取得、AWS IAMを用いたきめ細かい権限管理、AWS Lake FormationやAWS KMSとの統合によるデータレベルのセキュリティと暗号化が可能です。
これらの利点に加えて、開発マネージメントの視点では、環境やサービスがすべてAWS内で完結できるのが魅力的です。外部サービスの契約や個別のライセンスが不要で、すべての費用がAWSの請求に一元化されるというのは、担当者にとって嬉しい点でしょう。
以上のポイントから、特にAWSを既に使用している組織なら、統合性、コスト効率、スケーラビリティの観点から、データ分析ツールは「QuickSight一択」と言っても過言ではないでしょう。
QuickSightの構成と利用のポイント
QuickSightを利用したデータ分析システムの構築は、以下の流れが一般的です。
「データレイク」→「データウェアハウス」→（必要に応じデータマート）→「可視化（QuickSight）」
初期段階では、できるだけ簡素な構成から始めることをお勧めします。例えば、データレイクとしてS3を活用し、最初はすべてのデータをS3に格納するというのも、ひとつの手段です。
QuickSightは、S3上のデータに自由にアクセスできるため、S3上にJSONやCSVファイルでデータを蓄積し、それを直接読み込ませることができます。さらに、完全に正規化されていないデータやDynamoDBのようなNoSQLデータベースにも対応しているため、複雑なETL（Extract、Transform、Load）処理を介すことなく、多様なデータソースからのデータ分析をスモールスタートで始めることができます。
もちろん必要に応じて段階的に拡張していくこともできます。Athenaを導入してSQL検索機能を活用したり、AWS LambdaやAWS Glueを使用してETL処理やデータ加工を実施したりすることも可能になります。より高度な分析が必要な場合は、Redshiftの導入も検討できます。
ただし、AthenaやRedshiftを併用した高度なデータ分析を行うと、大量のデータ処理時にコストの上昇が懸念されることがあります。これらのコストを適切に管理するためには、使用量に応じた課金モデルを十分に理解した上で、データのパーティション化やクエリの最適化による処理データ量の削減や、SPICEエンジンを利用したQuickSightでのデータのキャッシュ化など適切な手法を組み合わせ、効率的なコスト管理を行う必要があります。
サーバーレスオペレーションズでは、ITシステムの構築にあたってその費用を固定費ではなく、「変動費化できるアプローチ」をお勧めしています。このアプローチによって「サーバーレスかつ固定費用が発生しない」という、クラウドベースのサービスであるQuickSightの柔軟性を最大限に活かしつつ、段階的に分析環境を拡張していくことができます。
そのためにも、初期段階から複雑な構成を目指すのではなく、まずはシンプルな構成で素早く結果を得て、その後必要に応じて拡張していく方法が効果的です。