Avis sur 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. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur 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 Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Amazon Redshift a une utilisation et une configuration faciles qui donnent aux équipes de toutes tailles accès à l'entreposage de données et à l'analytique. Il dispose de fonctionnalités robustes et s'intègre bien avec d'autres services AWS pour faciliter la mise en œuvre et l'évolutivité. Leur support client est fiable et leur fréquence d'utilisation ajoute une valeur en utilisant leur analytique qui nous donne des informations importantes sur notre entreprise. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que puissant, Amazon Redshift peut être coûteux à traiter à grande échelle avec une quantité croissante de données. Les jointures complexes peuvent ralentir les performances des requêtes, et l'optimisation est une expertise. Dans les environnements à forte demande, il y a un support limité pour les données non structurées et l'optimisation fréquente peut être difficile, surtout pour les opérations quotidiennes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Amazon Redshift est un véritable atout, nous permettant d'avoir un entrepôt de données hautement évolutif et performant pour le projet complexe. L'architecture MPP et le stockage en colonnes offrent une performance de requête puissante sur la plateforme. Redshift nous a également permis d'intégrer facilement plusieurs services AWS, tels que l'utilisation de S3 pour les importations de données et Glue pour les opérations ETL, et a rendu notre pipeline très rationalisé de sorte que le transfert de données et les requêtes ont été réduits de nombreuses fois.

Avec Spectrum, Redshift peut gérer des données structurées ainsi que semi-structurées, ce qui permettra des requêtes inter-bases de données efficaces et un gain de productivité en ce qui concerne l'analyse et le reporting des données. Les fonctionnalités avancées de compression des données et la distribution des données garantissent que le stockage est utilisé de manière optimale tout en utilisant efficacement et en gérant les coûts des ressources. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que les performances et l'évolutivité de Redshift soient excellentes, le système n'est pas très facile à utiliser pour l'optimisation et l'ajustement des requêtes pour les nouveaux utilisateurs. Des outils automatisés pour une meilleure configuration lui permettront d'atteindre un ensemble diversifié d'équipes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Quand je pense à Amazon QuickSight, la première chose qui attire mon attention est le fait qu'il a rendu la tâche de création de tableaux de bord interactifs beaucoup plus facile par rapport à d'autres outils que j'avais précédemment utilisés pour présenter des données. Quant à mon expérience avec QuickSight – l'interface était très intuitive. Cela nous a permis, à mes collègues et à moi, d'interagir avec de nombreuses données que nous avions dans notre écosystème AWS – ce qui était très utile et nous a épargné beaucoup de tracas. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Au début, oui, j'ai eu l'impression qu'il y avait un manque de possibilités pour la personnalisation du tableau de bord, mais plus je restais avec le système, plus je réalisais que la grande majorité de nos exigences pouvaient être satisfaites avec les modèles fournis. Cependant, je pense toujours que deux ou trois types supplémentaires de représentation graphique répondraient assez bien à des besoins supplémentaires. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Chaque fois que j'ai besoin de gérer de grands ensembles de données, Amazon Redshift est mon outil de prédilection. Sa capacité à traiter des requêtes complexes et de grands volumes de données le rend essentiel pour mon travail. La rapidité et l'efficacité avec lesquelles il traite les données sont particulièrement impressionnantes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pour quelqu'un de nouveau sur AWS ou l'entreposage de données basé sur le cloud, commencer avec Redshift peut être un peu délicat. La courbe d'apprentissage initiale était raide pour moi, surtout en ce qui concerne la compréhension du processus de migration. Mais avec le temps, j'ai trouvé que c'était une plateforme inestimable pour analyser des données complexes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La plupart de l'infrastructure, essentiellement certaines configurations comme la surveillance des pipelines, la réception de notifications ou de messages d'alerte, le statut, etc., sont gérées par le fournisseur de services. Une courbe d'apprentissage assez facile pour construire des pipelines avec de bonnes capacités de mise à l'échelle à mesure que vos besoins en données augmentent. Tout est sécurisé et réglementé avec les conformités nécessaires également. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je sens que les pipelines échouent ou qu'il y a parfois une panne. Les pipelines de données que vous construisez devraient être suffisamment bons pour fonctionner efficacement. Prend une courbe d'apprentissage abrupte lorsque vous l'utilisez pour le traitement de données en temps réel car cela nécessite une compréhension et une expertise plus élevées pour pouvoir gérer cela. Pas aussi rapide en ce qui concerne le traitement en temps réel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facile de tracer l'erreur dans le script à travers les exécutions.

Mon équipe a construit un cadre pour récupérer des données de différentes plateformes via AWS Glue et les stocke dans S3 dans le format de fichier mentionné par nous. Cela rend notre intégration et la récupération des données beaucoup plus faciles.

Soutien des chargements de données fréquents.

Bon support client. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Beaucoup de fois, je rencontre des problèmes de serveur/connectivité lorsque j'utilise glue et notre travail est bloqué à cause de cela.

Ne prend pas en charge les formats de fichiers xml. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il offre une solution de données basée sur des colonnes facile à utiliser et à mettre en œuvre, mais très puissante, qui aide à améliorer les performances des requêtes. De plus, l'analyse interbase de données est révolutionnaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cela nécessite du temps pour optimiser et ajuster correctement les requêtes pour la base de données, ce qui est l'inconvénient de cette solution. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.