Die Integration von QuickSight in das AWS-Ökosystem ist nahtlos. Die Verbindung zu S3, Redshift oder Athena erfolgt in Minuten ohne komplexe Konfigurationen oder Umgehungslösungen. Die SPICE-In-Memory-Engine liefert schnelle Abfrageleistungen selbst bei großen Datensätzen, was die Dashboards reaktionsschnell hält. Ich schätze die natürliche Sprachabfragefunktion (Amazon Q), die es mir ermöglicht, Fragen in einfachem Englisch zu stellen und visuelle Antworten zu erhalten, ohne SQL schreiben zu müssen. Sie demokratisiert den Zugang zu Erkenntnissen für nicht-technische Stakeholder, die schnelle Antworten benötigen.
Die eingebettete Analytik-Fähigkeit der Plattform ist ein herausragendes Merkmal. Ich kann Dashboards direkt in interne Anwendungen oder Kundenportale einfügen, ohne zusätzliche Tools. Dies zentralisiert den Datenverbrauch und eliminiert die Notwendigkeit, zwischen Plattformen zu wechseln. QuickSight bietet auch integrierte maschinelle Lernfunktionen wie Anomalieerkennung und Prognosen, die fortschrittliche Einblicke ohne benutzerdefinierte Algorithmen bieten. Wenn der Umsatz unerwartet ansteigt, liefert die ML-Engine automatisch eine Erklärung.
Die AutoGraph-Funktion empfiehlt intelligent Diagrammtypen basierend auf den Eigenschaften der Datenfelder. Dies beseitigt das Rätselraten für Teammitglieder, die keine Visualisierungsexperten sind, und sorgt für Konsistenz in den Berichten. Die Sicherheit ist robust mit rollenbasierten Zugriffskontrollen, Single Sign-On und umfassender Prüfung. QuickSight unterstützt FedRAMP, HIPAA, PCI DSS, ISO und SOC Compliance, was die meisten regulatorischen Anforderungen abdeckt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
QuickSight fehlt die Vielfalt an Visualisierungen, die in Power BI oder Tableau zu finden sind. Gantt-Diagramme, Candlestick-Diagramme und vergleichende Hoch-Tief-Diagramme fehlen, was die Designflexibilität für spezifische Anwendungsfälle einschränkt.
Der Datenmodellansatz unterscheidet sich von traditionellen BI-Tools auf eine Weise, die sich einschränkend anfühlt. Anstatt Beziehungen zwischen Fakten- und Dimensionstabellen aufzubauen, muss ich oft große denormalisierte Datensätze mit wiederholten Daten erstellen. Dies macht die Datenvorbereitung umständlicher und weniger effizient. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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