Amazon Nova Act를 사용하여 QuickSight 데이터 스토리 생성을 자동화하는 방법을 소개하며, 중요한 데이터 기반 비즈니스 결정에 집중할 수 있는 시간을 절약합니다.

이 게시물에서는 Converse API의 requestMetadata 매개변수를 사용하여 Amazon Bedrock에서 멀티 테넌트 모델 추론 비용을 추적하고 분석하는 방법을 보여줍니다. 솔루션에는 AWS Glue를 사용한 ETL 파이프라인과 Amazon QuickSight 대시보드가 포함되어 있어 사용 패턴, 토큰 소비 및 다양한 테넌트 및 부서 간의 비용 할당을 시각화합니다.

이 포스트에서는 Amazon Q를 QuickSight에 통합하여 “지난 6개월 동안 미국에서 반품된 상품 수를 보여줘”와 같은 자연어 요청을 의미 있는 데이터 시각화로 변환하는 방법에 대해 다룹니다. Amazon Bedrock 에이전트와 Amazon Q를 결합하여, 기업 전반에 걸쳐 데이터 액세스를 민주화하는 포괄적인 데이터 어시스턴트를 만드는 방법을 보여줍니다.

Amazon Bedrock을 사용하여 Text-to-SQL 솔루션을 구축하는 방법을 소개하고, Amazon Bedrock 에이전트의 기능을 설명하며, Part 2에서는 Amazon Q와 QuickSight를 활용하여 비즈니스 통찰력을 제공하는 방법을 소개합니다.

Amazon Q Business는 소매업체가 영업을 최적화하고 고객 서비스를 개선하며 의사 결정 프로세스를 향상시키도록 고안된 AI 기반 어시스턴트이다. 이 솔루션은 다양한 규모의 비즈니스에 확장 가능하고 적응 가능하도록 특별히 설계되었으며, 이를 통해 비즈니스가 보다 효과적으로 경쟁할 수 있게 돕는다.

프린시펄 파이낸셜 그룹이 Amazon QuickSight 대시보드를 활용해 통합 음성 가상 비서 보고 및 분석 솔루션을 구축하는 방법을 탐구합니다.

Amazon Q Business를 사용하여 질문에 답변하고 요약을 제공하며 콘텐츠를 생성하는 등 다양한 AI 기능을 활용하여 금융 연구를 지원하는 방법을 안내합니다.