Formation AWS QuickSight : analyser et visualiser ses données avec Amazon QuickSight

Généralités

• Présentation générale de ce service AWS et de son évolution au sein d’AWS
• Identifier les différentes licences disponibles et le coût d’utilisation
• Définir la spécificité du moteur de calcul SPICE
• Comprendre le lien avec la communauté AWS et les fréquences de mises à jour

Interface et navigation

• Envisager QuickSight comme un outil de restitution de données traditionnel
• Savoir naviguer à travers les différents écrans nécessaires à la construction d’un tableau de bord (écran de préparation d’un ensemble de données, écran de création d’une analyse)
• Créer des dossiers personnels et mettre des éléments (analyses, jeux de données, tableaux de bord en favoris)

Connexion à une source de données

• Se connecter à un fichier plat
• Distinction entre un requêtage direct et l’utilisation du moteur SPICE

Préparation de la couche sémantique

• Renommer des champs et leur ajouter une description
• Modifier le type d’un champ si besoin
• Créer des champs calculés au niveau de l’ensemble de données et manipuler les différents types de fonction mises à disposition par QuickSight (regroupement, conditions, manipulations de dates, de nombres et de chaînes de caractères)
• Ordonner les différents champs via une arborescence par dossier
• Ajouter un filtre au niveau de l’ensemble de données
• Ajouter une nouvelle source de données et la joindre à la source de données utilisée

Utilisation des différents champs préparés

• Manipuler les champs préparés au niveau de l’ensemble de données (changer le format global à l’analyse, convertir une mesure en dimension et inversement, afficher sa description)
• Comprendre les différents types de champs utilisés dans AWS QuickSight
• Créer des champs calculés dans l’analyse et manipuler diverses fonctions utiles pour la visualisation de données (ifelse, extract, siwtch…)

Création de représentations visuelles (graphiques)

• Appréhender le sélecteur de champs, propre à chaque type de représentation visuelle
• Comprendre et distinguer les principales représentations visuelles (jauges, graphiques en secteurs et anneau, graphiques à barre, graphiques linéaires…) ainsi que d’autres types de représentations plus spécifiques (Indicateurs de performance clé, diagramme de Sankey, arborescences…)
• Sélectionner le bon type de représentation visuelle en fonction d’un besoin défini au préalable ainsi que du type de données utilisé
• Comprendre l’importance du format et du type des champs utilisés dans les différentes représentations visuelles
• Améliorer l’aspect visuel des graphiques proposés par QuickSight (épuration ou enrichissement d’éléments narratifs ou explicatifs : lignes de tendance, infobulles…

Interface et navigation

• Créer des filtres de différents types : listes, personnalisés, utilisant un paramètre, top/bottom)
• Définir la portée de filtres
• Mettre en place des contrôleurs de filtres
• Créer un paramètre et le lier à un filtre et un contrôleur

Fonctionnalités avancées

• Ajout de textes/images
• Ajouter de l’interaction via des actions de filtre, de navigation, de modification de paramètres, d’URL
• Utiliser des variables visuelles (notion générale en lien avec la datavisualisation : couleurs, icônes…)
• Créer une analyse personnalisée via l’ajout de textes, images ainsi qu’un thème
• Découvrir les différents types de disposition disponibles (juxtaposition, forme libre, classique) et comprendre l’intérêt de chacun

Passage de l’analyse au tableau de bord

• Publier une analyse en un tableau de bord
• Définir les interactions possibles avec le tableau de bord publié

Utilisation d’un tableau de bord existant

• Créer un signet personnalisé
• Exporter le tableau de bord en PDF
• Mettre en place une alerte mail lors du dépassement d’un seuil