Configuración completa de QuickSight en AWS

Comienza a crear dashboards en AWS con Amazon QuickSight de forma guiada y sin fricciones. Aquí verás cómo habilitar la cuenta, elegir entre los planes Standard y Enterprise, conectar RDS, Redshift, Athena o S3, cargar archivos JSON/CSV/Excel, aprovechar SPICE y compartir análisis con tu equipo. Además, se muestran ejemplos reales como el uso de un archivo person.json y la edición de campos para visualizar métricas clave.

¿Cómo habilitar QuickSight en AWS?

Habilitar el servicio toma pocos pasos y define capacidades críticas desde el inicio. Aprenderás a configurar la cuenta, seleccionar plan y región, y dejar todo listo para explorar datos.

• Entra a la consola de AWS y busca QuickSight.
• Clic en Sign up for QuickSight.
• Elige plan: Standard por 9 dólares mensuales (también anual) o Enterprise por 18 dólares.
• Enterprise incluye SPICE con una hora de diferencia para aplicar el motor de machine learning y generar recomendaciones, encripción en tránsito de address, integración con directorio activo y grupos, y envío de reportes por email.
• Crea la cuenta con un nombre (ejemplo: Platzi), agrega un notification email address, selecciona la región (ejemplo: Virginia) y presiona Finish.
• QuickSight inicia la creación de la cuenta y queda listo para visualizar datos.

Habilidades que se ponen en práctica: elección de plan según requerimientos, configuración inicial de cuenta y región, y comprensión de capacidades de seguridad e integración con directorio activo.

¿Qué diferencias hay entre Standard y Enterprise?

• Standard: enfoque en visualización con costo menor.
• Enterprise: agrega ML para recomendaciones, encripción, directorio activo y reportes por correo.

¿Qué datos necesitas para crear la cuenta?

• Nombre de cuenta.
• Correo de notificación.
• Región de despliegue.

¿Cómo conectar fuentes y crear un análisis con SPICE?

Una vez habilitado, puedes conectar fuentes administradas y comenzar un nuevo análisis. QuickSight recomienda visuales y permite usar el motor SPICE para acelerar consultas.

• Conexión automática a instancias RDS o clusters Redshift.
• Crear un nuevo análisis y un data set.
• Fuentes disponibles: carga de archivos, Salesforce, S3, RDS, Athena, Redshift, MySQL, Aurora, Spark, Presto, Twitter, Jira, GitHub.
• Validación de conexión con Athena o bases relacionales: especifica base de datos, usuario y password para traer datos a QuickSight.
• Si usas S3 y aparece error, especifica los permisos para que QuickSight acceda a los data sets en S3.

Habilidades: conexión a fuentes heterogéneas, validación de accesos, y preparación de datos en SPICE para análisis rápido.

¿Qué es SPICE y qué capacidad inicial hay?

• Motor usado para análisis y recomendaciones con machine learning.
• Capacidad disponible en la capa gratuita: 1 GB para análisis con SPICE.

¿Cómo compartir resultados entre equipos?

• Publicar un dashboard para vista de solo lectura.
• Compartir el análisis para colaboración con mayor detalle.
• Compartir el data set con otra cuenta para que construyan sus propias visualizaciones.

¿Qué campos y ejemplos puedes encontrar?

• Ejemplos de data set con campos como: Opportunity, region, salesperson, segment.
• Visuales recomendadas por QuickSight con opción de show details.

¿Cómo visualizar, filtrar y compartir tus datos?

QuickSight ofrece Visual Types variados y recomendaciones basadas en los datos. Puedes arrastrar campos, configurar ejes, crear filtros y combinar múltiples visuales en un dashboard.

• Tipos de visualización: gráficas de barras, gráficas de torta, gráficas de tendencias y mapas de calor en un mapa.
• Edición de campos: define qué va en el eje X y qué métricas mostrar.
• Filtros: por ejemplo, mostrar solo masculinos nacidos en una fecha específica.
• Recomendación práctica: si ya tienes datos, cárgalos para experimentar rápido.

Habilidades: diseño de visualizaciones efectivas, configuración de filtros, depuración de errores y publicación para consumidores finales.

¿Cómo cargar archivos JSON, CSV o Excel?

• Crear un nuevo análisis y un nuevo data set.
• Clic en Cargar archivo y seleccionar el JSON (ejemplo: person.json).
• QuickSight detecta columnas como family name, name, género, imagen, short name, given name.
• Opcionalmente excluye campos y presiona Siguiente para cargar el dashboard.
• Ir a Visualize para construir visualizaciones con arrastrar y soltar.

¿Qué insights se observaron en el ejemplo?

• Conteo por género: 249 hombres y 43 mujeres.
• Datos faltantes: 1669 registros sin información de género.
• Combina métricas y dimensiones como nombre, género y fecha de nacimiento para explorar.

¿Cómo resolver errores comunes al explorar?

• Errores al visualizar data set: revisar permisos para acceso desde QuickSight a S3.
• Validar conexiones a Athena y RDS con credenciales y base correcta.

¿Ya habilitaste QuickSight y conectaste tus fuentes? Comparte en comentarios qué visuales te funcionaron mejor y qué data sets te gustaría integrar a continuación.