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.
