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Amazon Quick Sight의 시트에서 주제 사용
Quick Sight 주제를 분석 시트의 데이터 모델로 사용할 수 있습니다. 주제에서 분석을 생성할 때 주제의 모든 데이터 세트에서 필드를 선택할 수 있으며 Quick Sight는 정의된 관계를 기반으로 런타임 내부 조인을 자동으로 수행합니다. 따라서 분석을 빌드하기 전에 테이블을 단일 플랫 데이터 세트에 사전 조인할 필요가 없습니다.
주제에서 분석 생성
주제를 분석을 위한 데이터 모델로 사용하려면 다음 절차를 사용합니다.
주제에서 분석을 생성하려면
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빠른 홈페이지의 탐색 창에서 데이터를 선택한 다음 주제 탭을 선택합니다.
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사용할 주제를 엽니다.
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분석 생성을 선택합니다.
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대화형 시트를 선택하고 생성을 선택합니다.
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분석에서 필드 목록에는 주제에 있는 모든 데이터 세트의 열이 표시됩니다. 여러 데이터 세트에서 필드를 선택하고 시각적 객체에 추가합니다. Quick Sight는 정의된 관계를 기반으로 런타임 내부 조인을 자동으로 수행합니다.
분석 시트에서 주제로 작업할 때는 다음 규칙이 적용됩니다.
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주제에 대한 소유자 또는 뷰어 권한이 있어야 분석에 사용할 수 있습니다.
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시각적 객체가 여러 데이터 세트의 필드를 참조하면 Quick Sight는 정의된 관계를 사용하여 조인 경로를 결정하고 런타임 시 내부 조인을 수행합니다.
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주제 내 여러 데이터 세트의 열을 참조하는 계산된 필드를 생성할 수 있습니다.
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행 수준 보안(RLS) 규칙은 런타임 조인 중에 적용됩니다. 사용자는 각 데이터 세트에서 액세스할 수 있는 행의 교차점만 볼 수 있습니다.
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주제의 각 데이터 세트에는 독립적인 자체 새로 고침 일정이 있을 수 있습니다. 시각적 객체는 항상 각 데이터 세트에서 사용 가능한 최신 데이터를 반영합니다.
참고
분석 시트의 런타임 조인은 내부 조인 의미 체계만 사용합니다. 두 데이터 세트에서 일치하는 키가 없는 행은 시각적 결과에서 제외됩니다. 외부 조인 동작이 필요한 경우 Amazon Quick Chat의 주제를 사용합니다. 여기서 LLM 기반 채팅 에이전트는 사용자 지정 지침에 따라 외부 조인으로 SQL을 생성할 수 있습니다.
주제 생성 및 구성에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon Quick Sight 주제 작업.
분석에서 레거시 주제 활성화
참고
다음은 레거시 주제에만 적용됩니다. 새 주제와 레거시 주제의 차이점에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요레거시 주제 작업.
레거시 주제의 경우 분석에서 주제를 활성화하여 자연어 주제 생성 속도를 높이는 ML 기반 자동 데이터 준비를 활성화할 수 있습니다. 자동 데이터 준비는 고가치 필드를 자동으로 선택하고, 사용자에게 친숙한 필드 이름과 동의어를 선택하고, 표시할 데이터의 형식을 지정합니다.
자동화된 데이터 준비는 레거시 주제를 분석에 바인딩하고 자연어 검색을 위한 인덱스를 준비합니다. 대시보드 사용자는 검색 창에서 연결된 주제가 자동으로 선택되므로 데이터 세트를 더 쉽게 쿼리할 수 있습니다.
분석에서 레거시 주제 작업에 적용되는 규칙은 다음과 같습니다.
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기본 데이터 세트의 소유자여야 해당 데이터 세트를 사용하거나 해당 데이터 세트를 사용하는 분석을 사용하여 레거시 주제를 생성할 수 있습니다.
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레거시 주제의 소유자여야 분석에 연결할 수 있습니다.
레거시 주제를 활성화하려면
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자동 데이터 준비에 사용할 분석을 엽니다.
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상단 탐색 모음에서 주제 아이콘을 선택합니다.
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다음 중 하나를 선택합니다.
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새 주제를 활성화하려면 새 주제 생성을 선택하고 주제 제목과 선택적 설명을 입력합니다.
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기존 주제를 활성화하려면 기존 주제 업데이트를 선택하고 목록에서 해당 주제를 선택합니다.
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주제 활성화를 선택하여 선택을 확인합니다.
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주제 처리를 완료하면 분석을 통해 학습한 내용을 활용하여 자연어로 질문할 수 있습니다.
이제 사용자가 대시보드로 이동하면 검색 창에 연결된 주제가 자동으로 선택됩니다.
레거시 주제가 분석에 연결되면 분석에 대한 추가 업데이트가 주제에 자동으로 동기화되지 않습니다. 작성자는 주제 페이지에서 주제 업데이트를 수동으로 관리해야 합니다.