Pros y Contras de AWS Analytics

Stochastic integration with AWS is QuickSight's best feature in my opinion, joined by its very cheap pay-per-session pricing and one of the most user-friendly interfaces. Therefore, with the natural language query (QuickSight Q), it makes data analysis fast and easy, while large datasets are handled smoothly, with great scalability. An ideal choice for AWS-centric people. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It can be disappointing to see the broad customization options provided by other vendors-for instance, Tableau or Power BI-not being extended to Amazon QuickSight in areas of visualization or dashboard customization. Very large datasets may slow down performance; complex queries generally cause difficulties; and integration with non-AWS data sources sometimes requires extra effort, though AWS definitely has a lot of built-in connectors. Besides, basic features are easy to learn, but advanced features like calculated fields or custom SQL queries have a steep learning curve in that it may take weeks or months to truly master all the technicalities. Even these limits might obstruct people attempting to achieve more nicely tailored or complex analytics solutions. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Quicksight has good visualization capabilities, and integrates well with AWS-hosted datasets. It offers a good entry point to BI tools, whit enough tools to put something together quickly yet effectively fairly intuitive (although some features are not so straightforward i.e. page filters)

On top of that, it does do well in access controls (both at a row and column level), and can be configured with AWS ML capabilities for alerts and annomalies.

Creating calculating fields will require a bit of learning, but easy enogh to pick up if you are familiar with other BI´s tools syntaxes.

The pricing model is flexible enough and can be a good choice for a BI tool when the use base is small. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Navigating the IAM permissions can be a bit painful, and it´s prone to duplication of licenses for users (specially in multiple AWS accounts environments).

Things like filters and parameters are not the most straigthforward thing to implement, and there is little room for customization of visuals (which can feel very restrictive for advance Tableau users).

As far as I could see, there is no easy way to create ´tamplate´ dashboard to re-use/re-deploy across different AWS accounts, and if you are a PowerBI user you may really miss Power Query like tools to clean and prepare your data.

For less-technical users, there may be a bit of a learning curve that will require some SQL skills, specially if you are pulling your data from Athena views Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Amazon Redshift tiene un uso y configuración fáciles que brindan a equipos de todos los tamaños acceso a almacenamiento de datos y análisis. Tiene características robustas y se integra bien con otros servicios de AWS para facilitar la implementación y el escalado. Su soporte al cliente es confiable y su frecuencia de uso agrega valor al utilizar sus análisis que nos brindan importantes conocimientos sobre nuestro negocio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque es potente, Amazon Redshift puede ser costoso de procesar a gran escala con una cantidad creciente de datos. Las uniones complejas pueden ralentizar el rendimiento de las consultas, y la optimización es una especialidad. En entornos de alta demanda hay un soporte limitado para datos no estructurados y la optimización frecuente puede ser difícil, especialmente para las operaciones diarias. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Amazon Redshift es un cambio de juego, permitiéndonos tener un almacenamiento de datos altamente escalable y habilitado para el rendimiento para el proyecto complejo. La arquitectura MPP y el almacenamiento columnar ofrecen un rendimiento de consulta poderoso en la plataforma. Redshift también nos permitió integrar fácilmente varios servicios de AWS, como usar S3 para importaciones de datos y Glue para operaciones ETL, y hizo que nuestra canalización fuera muy optimizada, de modo que la transferencia de datos y las consultas se redujeron muchas veces.

Con Spectrum, Redshift puede manejar datos estructurados y semiestructurados, lo que permitirá consultas eficientes entre bases de datos y un aumento de la productividad en lo que respecta a análisis de datos e informes. Las características avanzadas de compresión de datos y la distribución de datos aseguran que el almacenamiento se utilice de manera óptima mientras se hace uso eficiente y se gestionan los costos de los recursos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque el rendimiento y la escalabilidad de Redshift son excelentes, el sistema no es muy fácil de usar para la optimización y ajuste de consultas para nuevos usuarios. Las herramientas automatizadas para una mejor configuración le permitirán llegar a un conjunto diverso de equipos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cuando pienso en Amazon QuickSight, lo primero que me llama la atención es el hecho de que hizo la tarea de construir cualquier tipo de paneles interactivos mucho más fácil en comparación con otras herramientas que había utilizado anteriormente para presentar datos. En cuanto a mi experiencia con QuickSight, la interfaz era muy intuitiva. Eso nos permitió a mis colegas y a mí interactuar con una gran cantidad de datos que teníamos en nuestro ecosistema de AWS, lo cual fue muy útil y nos ahorró muchos dolores de cabeza. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Al principio sí, tuve la sensación de que hay una falta de opciones para la personalización del tablero, pero cuanto más tiempo pasé con el sistema, más me di cuenta de que la gran mayoría de nuestros requisitos pueden satisfacerse con las plantillas proporcionadas. Aunque, todavía creo que dos o tres tipos más de representación gráfica podrían satisfacer necesidades adicionales bastante bien. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It has made possible to connect multiple data sources and workloads and analyze data especially AWS Redshift and AWS Glue service. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

It requires lot's of configuration between multiple AWS data services to use and analyze data Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Siempre que necesito gestionar grandes conjuntos de datos, Amazon Redshift es mi herramienta preferida. Su capacidad para manejar consultas complejas y grandes volúmenes de datos lo hace esencial para mi trabajo. La velocidad y eficiencia con la que procesa los datos son particularmente impresionantes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para alguien nuevo en AWS o en almacenamiento de datos basado en la nube, comenzar con Redshift puede ser un poco complicado. La curva de aprendizaje inicial fue empinada para mí, especialmente cuando se trataba de entender el proceso de migración. Pero con el tiempo, descubrí que es una plataforma invaluable para analizar datos complejos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La mayor parte de la infraestructura, básicamente algunas configuraciones como el monitoreo de las canalizaciones, la recepción de notificaciones o mensajes de alerta, el estado, etc., son gestionadas por el proveedor de servicios. Una curva de aprendizaje bastante fácil para construir canalizaciones con buenas capacidades de escalado a medida que aumentan las necesidades de tus datos. Todo está asegurado y regulado con las normativas necesarias también. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Siento que los pipelines fallan o hay una caída de tiempo de inactividad que ocurre a veces. Los pipelines de datos que construyes deberían ser lo suficientemente buenos para funcionar de manera eficiente. Requiere una curva de aprendizaje pronunciada cuando lo usas para el procesamiento de datos en tiempo real, ya que necesita una mayor comprensión y experiencia para poder manejar eso. No tan rápido cuando se trata de procesamiento en tiempo real. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fácil de rastrear el error en el script a través de ejecuciones.

Mi equipo construyó un marco para obtener datos de diferentes plataformas a través de AWS Glue y los almacena en S3 en el formato de archivo mencionado por nosotros. Eso hace que nuestra integración y obtención de datos sea mucho más fácil.

Soporta carga de datos frecuente.

Es fácil de implementar.

Buen soporte al cliente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Muchas veces enfrento problemas de servidor/conectividad al usar glue y nuestro trabajo se bloquea debido a eso.

No admite formatos de archivo xml. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I love that how easy it was to learn using this product. Amazon QS is part of the AWS ecosystem, therefore it offers seamless AWS integration with services like S3, Redshift. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Our team believes this tool lacks advanced customization options for dashboards and visualizations compared to the previously used Power BI and Tableau. As we prioritize cost-efficiency, we don't use SPICE, so the data refresh rates are slower than average, especially when we are having bigger clients who need larger datasets. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.