Erstellen einer Datenquelle und eines Datensatzes aus SaaS-Quellen - Amazon QuickSight

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Erstellen einer Datenquelle und eines Datensatzes aus SaaS-Quellen

Um Daten aus SaaS-Anwendungen (Software as a Service) zu analysieren und Berichte darüber zu erstellen, können Sie SaaS-Konnektoren verwenden, um direkt von Amazon aus auf Ihre Daten zuzugreifen QuickSight. Die SaaS-Konnektoren vereinfachen den Zugriff auf Anwendungsquellen von DrittanbieternOAuth, ohne dass die Daten in einen Zwischendatenspeicher exportiert werden müssen.

Sie können entweder eine cloudbasierte oder serverbasierte Instance einer SaaS-Anwendung verwenden. Um eine Verbindung zu einer SaaS-Anwendung herzustellen, die in Ihrem Unternehmensnetzwerk läuft, stellen Sie sicher, dass Amazon über das Netzwerk auf den Namen des Domain Name System (DNS) der Anwendung zugreifen QuickSight kann. Wenn Amazon nicht auf die SaaS-Anwendung zugreifen QuickSight kann, wird ein unbekannter Host-Fehler generiert.

Hier finden Sie einige Beispiele, wie Sie SaaS-Daten verwenden können:

  • Engineering-Teams, die Jira verwenden, um Probleme und Fehler nachzuverfolgen, können Berichte zur Effizienz der Entwickler sowie zur Eliminierung der Fehler erstellen.

  • Marketingorganisationen können Amazon QuickSight mit Adobe Analytics integrieren, um konsolidierte Dashboards zur Visualisierung ihrer Online- und Web-Marketingdaten zu erstellen.

Gehen Sie wie folgt vor, um eine Datenquelle und einen Datensatz zu erstellen, indem Sie eine Verbindung zu den Quellen einrichten, die über Software-as-a-Service (SaaS) verfügbar sind. In diesem Verfahren verwenden wir GitHub als Beispiel eine Verbindung zu. Andere SaaS-Datenquellen gehen genauso vor, obwohl die Bildschirmbereiche – vor allem die SaaS-Bildschirme – möglicherweise anders aussehen.

So erstellen Sie eine Datenquelle und einen Datensatz, indem Sie eine Verbindung zu Quellen über SaaS herstellen

  1. Wählen Sie auf der QuickSight Amazon-Startseite Datasets aus.

  2. Wählen Sie auf der Seite Datasets (Datensätze) die Option New dataset (Neuer Datensatz) aus.

  3. Wählen Sie im FROMNEWDATASOURCESAbschnitt der Seite Datensatz erstellen das Symbol aus, das die SaaS-Quelle darstellt, die Sie verwenden möchten. Sie könnten beispielsweise Adobe Analytics oder wählen GitHub.

    Wenn Sie Quellen verwendenOAuth, leitet Sie der Connector zur SaaS-Site weiter, um die Verbindung zu autorisieren, bevor Sie die Datenquelle erstellen können.

  4. Wählen Sie einen Namen für die Datenquelle aus und geben Sie diesen ein. Wenn es weitere Bildschirmabfragen gibt, geben Sie die entsprechenden Informationen ein. Wählen Sie dann Create data source (Datenquelle erstellen).

  5. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, geben Sie Ihre Anmeldeinformationen auf der SaaS-Anmeldeseite ein.

  6. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, autorisieren Sie die Verbindung zwischen Ihrer SaaS-Datenquelle und Amazon QuickSight.

    Das folgende Beispiel zeigt die Autorisierung für Amazon QuickSight , auf das GitHub Konto für die QuickSight Amazon-Dokumentation zuzugreifen.

    Anmerkung

    Die QuickSight Amazon-Dokumentation ist jetzt verfügbar unter GitHub. Wenn Sie Änderungen an diesem Benutzerhandbuch vornehmen möchten, können Sie GitHub es direkt bearbeiten.

    (Optional) Wenn Ihr SaaS-Konto Teil eines Unternehmenskontos ist, werden Sie möglicherweise aufgefordert, im Rahmen der Autorisierung von Amazon QuickSight den Zugriff auf die Organisation zu beantragen. Wenn Sie dies tun möchten, folgen Sie den Anweisungen auf Ihrem SaaS-Bildschirm und wählen Sie dann Amazon autorisieren. QuickSight

  7. Nachdem die Autorisierung abgeschlossen ist, wählen Sie eine Tabelle oder ein Objekt, mit dem die Verbindung hergestellt werden soll. Wählen Sie anschließend Select aus.

  8. Wählen Sie auf dem Bildschirm Datensatzerstellung beenden eine der folgenden Optionen aus:

    • Um die Datenquelle und den Datensatz zu speichern, wählen Sie Daten bearbeiten/Vorschau erstellen aus. Klicken Sie dann in der oberen Menüleiste auf Save (Speichern).

    • Wählen Sie Visualisieren aus, wenn Sie mit den nicht vorbereiteten Daten einen Datensatz erstellen und die Daten im Ist-Zustand für eine Analyse verwenden möchten. Diese Option speichert die Datenquelle und den Datensatz automatisch.

      Sie können auch Edit/Preview data (Daten bearbeiten/Vorschau erstellen) verwenden, um die Daten aufzubereiten, bevor Sie eine Analyse erstellen. Dadurch wird die Seite zur Datenvorbereitung geöffnet. Weitere Informationen zur Datenvorbereitung finden Sie unter Vorbereitung von Datensatzbeispielen.

Die folgenden Einschränkungen gelten:

  • Die SaaS-Quelle muss den REST API Betrieb unterstützen QuickSight , damit Amazon eine Verbindung zu ihr herstellen kann.

  • Wenn Sie eine Verbindung zu Jira herstellen, URL muss es sich um eine öffentliche Adresse handeln.

  • Wenn Sie nicht genug haben SPICEKapazität, wählen Sie Daten bearbeiten/Vorschau anzeigen. Auf der Datenvorbereitungsseite können Sie Felder aus dem Datensatz entfernen, um die Größe zu verringern, oder Filter anwenden, durch die die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen reduziert wird. Weitere Informationen zur Datenvorbereitung finden Sie unter Vorbereitung von Datensatzbeispielen.