Amazon QuickSight是一个全面的商业智能（BI）平台，为数据分析和可视化提供了一系列高级功能。它将交互式仪表板、自然语言查询功能、像素完美报告、机器学习（ML）驱动的见解和可扩展的嵌入式分析结合在一个统一的服务中。QuickSight中的Amazon Q提供了自然语言功能，帮助数据分析师和业务用户获得快速决策所需的见解。
Amazon Q为企业用户提供的两个关键功能是，能够通过数据问答在仪表板之外提问和回答问题，以及使用故事构建解释数据的文档和幻灯片。Amazon Q功能利用QuickSight中现有的企业数据，维护组织数据治理和安全规则。Amazon Q Business是一个企业人工智能助手，允许企业用户发现和总结非结构化企业数据源的见解，包括文档管理系统、内部网站和业务应用程序。
这种新的集成会自动从用户的文档、网站和应用程序中查找并总结相关的数据见解，并将其转化为数据问答答案和生成故事叙述，让您更全面地了解您的业务。在这篇文章中，我们将讨论如何开始使用这个新功能。解决方案概述
以下关键功能现在可用于在QuickSight中集成结构化和非结构化数据：
通过Amazon Q Business集成增强问答功能——QuickSight数据问答中的Amazon Q现在提供了来自Amazon Q Business的总结见解，作为多视觉答案的一部分，用额外的业务背景丰富了多视觉响应。
通过非结构化数据洞察丰富数据故事——在QuickSight中创建数据故事时，Amazon Q现在会自动包含来自Amazon Q Business的摘要信息，并允许您上传自己的文档以带来额外的叙述背景。这使得Amazon Q能够生成更完整、相关和个性化的叙述，整合来自结构化和非结构化来源的数据。透明度——数据问答和数据故事都提供了非结构化源材料的链接，使您能够验证来源，从而对所看到的见解充满信心。
在接下来的部分中，我们将演示这些新功能是如何工作的，以及如何将它们用于您自己的用例。先决条件
您需要以下先决条件：AWS帐户。至少有一个Admin Pro用户的QuickSight帐户。连接到关系数据源或文件平面的QuickSight数据集，其中结构化数据作为数据集上传。要创建QuickSight数据集，请参见创建数据集。根据上述数据集创建的QuickSight主题。
要创建主题，请参阅创建Amazon QuickSight Q主题。基于数据集构建的QuickSight仪表板。要构建仪表板，请参阅构建第一个仪表板。一些PDF或Word格式的文档，其中包含与QuickSight中分析的数据相关的非结构化数据。从QuickSight创建新的Amazon Q Business应用程序
在QuickSight控制台上，从下拉菜单中选择管理QuickSight。
在导航窗格中选择“安全和权限”，然后选择“管理”。选择亚马逊Q Business
在首选AWS区域的下拉菜单上，选择创建。Amazon Q Business应用程序将与QuickSight在同一地区创建。
如果您已经使用AWS IAM Identity Center配置了Amazon Q Business应用程序，则您的QuickSight帐户还需要在同一地区拥有IAM Identity Center。如果是这样，您将能够在此处链接到您现有的Amazon Q Business应用程序。
为您的新应用程序输入一个名称（对于本文，我们将其命名为new_QuickSight_applications），然后选择“完成”。配置您的Amazon Q Business应用程序
现在，这将自动打开您在Amazon Q Business控制台中创建的应用程序（New_QuickSight_applications）。转到“数据源”，然后单击“选择检索器”。对于“检索器”，选择“本地”。
对于索引配置，选择Enterprise或Starter（取决于您的用例）。选择确认。Amazon Q Business支持自己的索引，您可以在其中添加和同步文档。选择添加数据源
选择上传文件或使用任何连接器连接到数据存储库。选择要上传的文件，然后选择上传。在这个例子中，我们上传了三个文件：2025年咖啡增长计划、咖啡销售和咖啡类型定义。上传完成后，选择“完成”。索引创建过程需要几分钟才能完成。
您可以刷新页面以查看其状态。在QuickSight中使用Amazon Q查询结构化和非结构化数据
在这个例子中，我们在QuickSight中使用了一个名为咖啡销售的主题。该主题是使用Excel文件创建的，其中包含按客户、产品和地区划分的咖啡销售额。要了解有关如何创建QuickSight数据集的更多信息，请参阅创建数据集。要了解如何创建主题，请参阅创建Amazon QuickSight Q主题。
在咖啡销售主题详细信息页面中，确保启用了“允许亚马逊Q Business在问答中提供洞察摘要”，如下所示。在QuickSight中使用Amazon Q，输入查询“表现最差的产品”。您将在左侧窗格中看到一个额外的部分，显示Q Business的见解。这些信息来自上传到亚马逊Q Business索引中的文档。
在数据故事中集成非结构化数据
在这个例子中，我们使用了一个基于咖啡销售数据创建的QuickSight仪表板。要了解有关如何构建仪表板的更多信息，请参阅构建您的第一个仪表板。为提示创建你的故事，并选择视觉效果。现在，您可以选择从计算机上传相关文档，并链接到存储在Amazon Q Business中的公司文档存储库。
当你构建你的故事时，你会看到这些见解现在正在从QuickSight中的结构化数据以及存储在Amazon Q Business中的非结构化数据中检索。结论
在这篇文章中，我们讨论了您现在如何将Amazon Q Business的非结构化数据引入QuickSight问答中，以询问有关您的数据的问题，并从公司文档中获得相关见解，以及在数据故事中获得丰富的见解。
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Priya Mysore是AWS的高级全球GenAI专家，在数据和分析方面拥有二十多年的经验。Priya热衷于使用Amazon QuickSight中的AI/ML功能帮助客户释放其数据的真正潜力。
Priya擅长通过自助分析让业务和技术用户充分利用其数据的潜力。她指导组织实施直观的、人工智能驱动的解决方案，使数据访问民主化，使各级用户能够发现可操作的见解，做出数据驱动的决策，并推动商业价值。Priya对商业智能的深入了解，加上她对应用层人工智能服务的热情，促使她提供创新的解决方案，以满足AWS客户不断变化的需求。