기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Quick Sight를 사용한 생성형 BI Quick Sight를 사용한 생성형 BI **참고** Amazon Bedrock 기반: Quick의 Amazon Q는 Amazon Bedrock을 기반으로 하며 안전, 보안 및 책임감 있는 AI 사용을 강화하기 위해 Amazon Bedrock에 구현된 [자동 침해 탐지](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/abuse-detection.html)를 포함합니다. Amazon Quick Chat을 사용하면 생성형 BI 작성 환경을 활용하고, 데이터에 대한 실행 요약을 생성하고, 데이터에 대한 질문을 하고 답변하고, 데이터 스토리를 생성할 수 있습니다. 작업과 관련된 모든 Quick Sight 생성형 BI 기능에 액세스하려면 빠른 페이지의 오른쪽 상단에 있는 스파클 아이콘을 선택합니다. 열리는 창에서 채팅은 수행 중인 작업의 컨텍스트에 따라 사용 가능한 모든 콘텐츠를 표시합니다. 예를 들어, 분석에서 작업하는 경우 계산을 빌드하거나, 시각적 객체를 편집하거나, Q&A를 설정하거나, 데이터에 대해 질문할 수 있습니다. 대시보드에서 작업하는 경우 데이터 스토리를 빌드하거나, 실행 요약을 생성하거나, 대시보드에 대해 질문할 수 있습니다. **참고** 일부 AWS 리전에서는 생성형 BI 기능을 사용할 수 없습니다. 생성형 BI 기능을 사용할 수 있는 리전 목록을 보려면 [빠른 Amazon Q AWS 리전 지원](regions.md#regions-aqs) 섹션을 참조하세요. 다음 주제를 사용하여 생성형 BI에 대해 자세히 알아보세요. **Topics** + [ # 생성형 BI 시작하기 ](generative-bi-get-started.md) + [ # Amazon Q Business를 사용하여 Amazon Quick Sight 인사이트 보강 ](generative-bi-q-business.md) + [ # 생성형 BI 작성 환경 ](generative-bi-author-experience.md) + [ # 실행 요약 생성 ](gen-bi-executive-summaries.md) + [ # Q&A 작성 ](gen-bi-author-q-and-a.md) + [ # Amazon Quick Sight의 대시보드를 통해 주제 권한 관리 ](gen-bi-manage-topic-permissions.md) + [ # Amazon Quick Sight에서 대시보드 Q&A 환경 켜기 ](dashboard-qa.md) + [ # Q&A null 지원 ](gen-bi-q-and-a-null-support.md) + [ # 사용자 지정 지침을 사용하여 Q&A 정확도 개선 ](gen-bi-improve-qa-accuracy-with-custom-instructions.md) + [ # 생성형 BI를 사용하여 데이터에 대한 질문 및 답변 ](gen-bi-data-q-and-a.md) + [ # 생성형 BI 옵트아웃 ](generative-bi-opt-out.md) + [ # Amazon Quick Sight 주제 작업 ](topics.md) + [ # Amazon Quick Sight에서 데이터 스토리 작업 ](working-with-stories.md) + [ # Amazon Quick Sight에서 시나리오 작업 ](scenarios.md) # 생성형 BI 시작하기 시작하기 Quick Sight 생성형 BI 기능을 시작하려면 계정의 사용자를 Admin Pro, Author Pro 또는 Reader Pro 역할로 업그레이드합니다. Pro 역할은 사용자에게 할당된 역할과 관련된 모든 생성형 BI 기능에 대한 액세스 권한을 부여합니다. Pro 사용자는 생성형 Q&A 주제를 다른 사용자와 공유할 수 있습니다. Quick에서 다양한 사용자 역할에 사용할 수 있는 생성형 BI 기능을 이해하려면 아래 표를 참조하세요. 구독 이름이 사용자 역할에 매핑되는 방법을 이해하려면 [Amazon Quick 구독 및 역할 이해를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/user-types.html#subscription-role-mapping). **참고** Author Pro 또는 Admin Pro 사용자가 다른 사용자와 주제를 공유하는 경우 비Pro Author 및 Reader는 생성형 Q&A 주제에 액세스할 수 있습니다. 비Pro Author 및 Reader는 Reader Pro, Author Pro 또는 Admin Pro가 데이터 스토리를 공유하는 경우에도 데이터 스토리에 액세스할 수 있습니다. | 기능 이름 | 기능 설명 | Reader | 작성자 | 관리자 | Reader Pro | Author Pro | Admin Pro | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | [생성형 BI를 사용하여 데이터 스토리 생성](working-with-stories-create.md) | 시각화, 인사이트 및 아이디어를 통해 데이터를 설명하는 데이터 스토리를 구축하여 비즈니스를 개선합니다. | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/negative_icon.svg) 아니요 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/negative_icon.svg) 아니요 | ![\[alt text not 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및 답변](gen-bi-data-q-and-a.md) | 데이터에 대한 질문을 하여 다중 시각적 답변을 통해 데이터 기반 의사 결정을 가속화합니다. | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예\$1 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예\$1 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예\$1 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | | [실행 요약 생성](gen-bi-executive-summaries.md) | Quick Sight 대시보드에서 주요 인사이트에 대한 요약을 가져옵니다. | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/negative_icon.svg) 아니요 | ![\[alt text not 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![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/negative_icon.svg) 아니요 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | \$12024년 4월 30일 이후에 생성된 계정의 비pro 역할은 해당 계정과 공유된 Q&A 주제에 액세스할 수 있습니다. Quick 계정이 2024년 4월 30일 이전에 생성되었고이 새 기능에 옵트인하려는 경우 계정 팀에 문의하세요 AWS . 빠른 관리자는 다음 절차에 따라 사용자를 Pro 역할로 업그레이드할 수 있습니다. **사용자를 Pro 역할로 업그레이드** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 오른쪽 상단의 사용자 아이콘을 선택한 다음 **빠른 관리를** 선택합니다. 1. **사용자 관리**를 선택하여 **사용자 관리** 페이지를 엽니다. 1. 기존 사용자의 역할을 변경하려면 **사용자 관리** 테이블에서 해당 사용자를 찾아 **역할** 드롭다운에서 부여할 역할을 선택합니다. 빠른 사용자 관리에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Amazon Quick 내에서 사용자 액세스 관리](managing-users.md). # Amazon Q Business를 사용하여 Amazon Quick Sight 인사이트 보강 Amazon Quick 계정 관리자는 Quick 계정을 Amazon Q Business에 연결하여 비정형 데이터 소스로 인사이트를 강화할 수 있습니다. [Amazon Q Business](https://aws.amazon.com//q/business/)는 팀이 더 스마트하게 작업할 수 있도록 지원하는 생성형 AI 어시스턴트입니다. 엔터프라이즈 시스템의 정보를 기반으로 질문에 답변하고, 요약을 제공하며, 콘텐츠를 생성하고, 작업을 안전하게 완료할 수 있습니다. Quick 계정이 Amazon Q Business와 통합되면 사용자는 이제 구조화된 데이터 분석과 함께이 방대한 조직 지식 리포지토리를 활용할 수 있습니다. 이 통합을 통해 Quick의 정량적 데이터와 다양한 비즈니스 문서 및 애플리케이션의 정성적 정보를 결합하므로 보다 포괄적이고 컨텍스트가 풍부한 인사이트를 얻을 수 있습니다. Amazon Q Business 계정을 Quick과 연결하는 방법에 대한 자세한 내용은 [빠른 통합 애플리케이션 생성을](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/create-application-quicksight.html) 참조하세요. 다음 주제를 사용하여 Quick에서 Amazon Q Business 애플리케이션을 구성합니다. **Topics** + [ ## 고려 사항 ](#generative-bi-q-business-considerations) + [ # Amazon Quick Sight에서 Amazon Q Business 애플리케이션 구성 ](generative-bi-q-business-configure.md) + [ # Quick 계정을 기존 Amazon Q Business 애플리케이션에 연결 ](generative-bi-q-business-link-existing-account.md) + [ # Amazon Quick 계정에서 Amazon Q Business 애플리케이션 연결 해제 ](generative-bi-q-business-delete-connection.md) ## 고려 사항 다음 제한 사항이 Amazon Q Business 애플리케이션에 적용됩니다. + Quick과 Amazon Q Business는 동일한 AWS 계정에 있어야 합니다. 교차 계정 직접 호출은 지원되지 않습니다. + 빠른 계정과 Amazon Q Business 계정은 동일한 AWS 리전에 있어야 합니다. 교차 리전 직접 호출은 지원되지 않습니다. 지원되는 모든 빠른 리전 목록은 섹션을 참조하세요[빠른 Amazon Q AWS 리전 지원](regions.md#regions-aqs). 지원되는 모든 Amazon Q Business 리전 목록은 [Service quotas for Amazon Q Business](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/quotas-regions.html)를 참조하세요. Quick 계정이 둘 이상의 리전에 있는 경우 각 리전의 Amazon Q Business 애플리케이션 하나를 Quick 계정에 연결할 수 있습니다. 예를 들어 Quick 계정이 미국 동부(버지니아 북부) 및 미국 서부(오레곤)에 있는 경우 미국 동부(버지니아 북부)에 있는 Amazon Q Business 애플리케이션 하나와 미국 서부(오레곤)에 있는 Amazon Q Business 애플리케이션 하나를 Quick 계정에 연결할 수 있습니다. + 통합된 빠른 계정과 Amazon Q Business 계정은 동일한 자격 증명 방법을 사용해야 합니다. 예를 들어 Quick 계정이 자격 증명 관리를 위해 IAM Identity Center를 사용하는 경우 Quick 계정이 통합되는 Amazon Q Business 계정도 자격 증명 관리를 위해 IAM Identity Center를 사용해야 합니다. + 빠른 사용자 및 그룹과 연결된 이메일 주소는 Amazon Q Business에서 권한 부여 검사를 수행하는 데 사용됩니다. # Amazon Quick Sight에서 Amazon Q Business 애플리케이션 구성 Quick Sight에서 새 Amazon Q Business 애플리케이션 생성 다음 절차에 따라 Amazon Quick 계정을 Amazon Q Business에 연결합니다. 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 오른쪽 상단의 사용자 아이콘을 선택한 다음 **빠른 관리를** 선택합니다. 1. **보안 및 권한**을 선택합니다. 1. ** AWS 서비스에 대한 빠른 액세스** 페이지에서 **Amazon Q Business 애플리케이션** 확인란을 선택합니다. 1. 표시되는 **비정형 데이터에 대한 Amazon Q Business 연결 생성** 팝업에서 연결하려는 빠른 리전을 선택합니다. 1. **완료**를 선택합니다. 1. **완료**를 선택하면 Amazon Q Business 계정이 생성되고 Amazon Q Business 콘솔의 **애플리케이션** 페이지를 보여주는 새 탭으로 리디렉션됩니다. 1. **애플리케이션에서** Quick에서 생성한 Amazon Q Business 연결을 선택합니다. 1. 연결의 **애플리케이션 세부 정보** 페이지가 열립니다. **인덱스** 탭을 선택하고 **인덱스 선택**을 선택하세요. 1. 나타나는 팝업에서 사용하려는 **인덱스 프로비저닝** 옵션을 선택하고 **확인**을 선택하세요. Amazon Q Business의 인덱스에 대한 자세한 내용은 [Creating a retriever for an Amazon Q Business application](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/select-retriever.html)을 참조하세요. 1. 인덱스를 선택한 후 데이터 소스 연결을 설정하세요. 데이터 소스 연결을 설정하려면 왼쪽 창의 **기능 향상** 메뉴에서 **데이터 소스** 섹션을 선택하세요. 1. **데이터 소스 추가**를 선택합니다. 1. 추가하려는 데이터 소스를 선택하세요. 선택한 데이터 소스에 따라 데이터 소스 연결을 구성하는 데 필요한 단계가 결정됩니다. Amazon Q Business 계정에 데이터 소스를 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Connecting Amazon Q Business data sources](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/supported-connectors.html)를 참조하세요. 데이터 소스 구성 설정을 마치면 **데이터 소스 추가**를 선택하세요. Amazon Q Business 계정의 인덱스, 리트리버 및 데이터 소스를 선택하면 Amazon Q Business에 대한 연결이 완료되고 Quick 콘솔로 돌아갈 수 있습니다. # Quick 계정을 기존 Amazon Q Business 애플리케이션에 연결 기존 Amazon Q Business 애플리케이션에 빠른 연결 동일한 자격 증명 관리를 사용하고 Quick 계정과 동일한 리전에 있는 Amazon Q Business 애플리케이션이 이미 있는 경우 다음 절차를 사용하여 기존 Amazon Q Business 계정을 Quick에 연결합니다. 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 오른쪽 상단의 사용자 아이콘을 선택한 다음 **빠른 관리를** 선택합니다. 1. **보안 및 권한**을 선택합니다. 1. ** AWS 서비스에 대한 빠른 액세스** 페이지에서 **Amazon Q Business 애플리케이션** 확인란을 선택합니다. 1. 표시되는 **비정형 데이터에 대한 Amazon Q Business 연결 생성** 팝업에서 연결을 설정할 빠른 리전을 선택합니다. 1. 드롭다운에서 기존 Amazon Q Business 애플리케이션을 선택하세요. **참고** 애플리케이션이 Quick 계정과 다른 리전에 있거나 애플리케이션이 Quick 계정과 다른 자격 증명 관리 옵션을 사용하는 경우 Amazon Q Business 애플리케이션이 표시되지 않습니다. 드롭다운에서 Amazon Q Business 애플리케이션을 선택하면 Quick과 Amazon Q Business 간의 연결이 구성됩니다. # Amazon Quick 계정에서 Amazon Q Business 애플리케이션 연결 해제 Quick에서 Amazon Q Business 애플리케이션 연결 해제 빠른 계정 관리자는 다음 절차를 사용하여 Amazon Q Business 애플리케이션을 빠른 계정에서 연결 해제할 수 있습니다. 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 오른쪽 상단의 사용자 아이콘을 선택한 다음 **빠른 관리를** 선택합니다. 1. **보안 및 권한**을 선택합니다. 1. ** AWS 서비스에 대한 빠른 액세스** 페이지에서 **애플리케이션 선택을** 선택합니다. 1. 다음 옵션 중 하나를 지정하세요. 1. Quick 계정에서 단일 Amazon Q Business 애플리케이션을 연결 해제하려면 제거하려는 애플리케이션으로 이동하여 드롭다운을 열고 **없음을** 선택합니다. 1. 빠른 계정에서 모든 Amazon Q Business 애플리케이션의 연결을 해제하려면 **Amazon Q Business 애플리케이션** 확인란의 선택을 취소합니다. Quick 계정에서 Amazon Q Business 애플리케이션을 연결 해제하면 Quick용으로 생성한 Amazon Q Business 애플리케이션이 삭제되지 않습니다. 사용자가 구성한 애플리케이션, 인덱스, 리트리버 및 비정형 데이터 소스 연결은 Amazon Q Business 계정에 남아 있습니다. # 생성형 BI 작성 환경 작성 환경 빠른 채팅을 통해 작성자는 새로운 생성형 BI 기능을 사용하여 계산된 필드를 빌드하고 시각적 객체를 빌드 및 세분화할 수 있습니다. 다음 주제를 사용하여 생성형 BI 작성 환경에 대해 자세히 알아봅니다. **Topics** + [ # 생성형 BI로 시각적 객체 구축 ](generative-bi-build-visuals.md) + [ # 생성형 BI를 사용하여 계산 구축 ](generative-bi-build-calculations.md) + [ # 생성형 BI를 사용하여 시각화 개선하기 ](generative-bi-refine-visual.md) # 생성형 BI로 시각적 객체 구축 시각화 구축하기 빠른 작성자는 **시각적 객체 빌드** 버튼을 사용하여 작성자 입력에서 생성된 사용자 지정 시각적 객체를 빌드할 수 있습니다. 작성자의 입력은 자연어를 사용하여 새 시각화에 대한 원하는 결과를 설명합니다. 사용자 지정 설명을 입력하거나 Amazon Q가 분석에 연결된 주제에 대해 생성한 제안 목록에서 선택할 수 있습니다. **시각적 객체 구축** 메뉴에서 생성한 사용자 지정 시각적 객체를 보여주는 이미지입니다. **생성형 BI를 사용하여 시각적 객체 구축** 1. 작업하려는 분석으로 이동하여 **시각적 객체 빌드 요청을** 선택합니다. 1. **시각화 구축** 패널이 표시되면 다음 단계를 따릅니다. 1. 시각화하려는 데이터를 설명합니다. 사용자 지정 설명을 입력하거나 분석 데이터를 기반으로 생성된 **추천** 질문 중에서 선택할 수 있습니다. 시각화하려는 데이터를 설명할 때는 질문으로 표현하거나 대화식 문구 또는 필터를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, "지난달에 무료 체험판에 등록한 사용자는 몇 명입니까?"라고 입력할 수 있습니다. 또는 "월별 무료 체험판 등록"이라고 입력해도 됩니다. 두 문장 모두 월별 무료 체험판 등록 수를 보여주는 시각적 객체를 생성합니다. 모호한 언어 또는 키워드 스타일 요청에 대한 응답을 받을 수도 있습니다. 추천 질문에는 인공 지능(AI)이 생성한 질문과 사람이 확인한 질문이 혼합되어 포함될 수 있습니다. 사람이 확인한 질문은 추천 옆에 체크 표시가 함께 표시됩니다. 1. **구축**을 선택합니다. 1. 가 생성하는 시각적 객체를 검토합니다. 시각화에 표시된 데이터를 수정하려면 **구축** 표시줄에 새 설명을 입력한 다음 **구축**을 선택합니다. 앞뒤 화살표를 사용하여 진행 상황을 그대로 유지하면서 시각화 변경 사항을 검토할 수 있습니다. 1. 시각화가 만족스럽게 구축되었다면 **분석에 추가**를 선택합니다. # 생성형 BI를 사용하여 계산 구축 계산 구축하기 생성형 BI를 사용하면 다음 이미지와 같이 자연어 프롬프트를 사용하여 Amazon Quick Sight에서 계산된 필드를 생성할 수 있습니다. 분석에서 계산된 필드에 대한 자세한 내용은 [계산된 필드 추가](adding-a-calculated-field-analysis.md)을(를) 참조하십시오. ![\[구축 도구를 사용하여 계산된 필드를 추가합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/gen-bi-build-calculation-1.png) **생성형 BI를 사용하여 계산된 필드 구축** 1. 작업하려는 분석으로 이동하여 페이지 상단의 도구 모음에서 **데이터**를 선택합니다. 그런 다음 **계산된 필드 추가**를 선택합니다. 1. 계산 편집기가 표시되면 **구축**을 선택합니다. 1. 달성하려는 계산 결과를 설명합니다. 예: "일일 매출의 전년 대비 변화율". 1. **구축**을 선택합니다. 1. 반환된 식을 검토하고 **삽입**을 선택하여 식 편집기에 추가합니다. **복사** 아이콘을 선택하여 표현식을 클립보드에 복사할 수도 있습니다. 식을 삭제하고 다시 시작하려면 표현식 옆에 있는 **삭제** 아이콘을 선택합니다. 1. 작업이 완료되면 편집기를 닫습니다. 수식 편집기에 계산을 추가했다면 저장하기 전에 계산에 이름을 지정해야 합니다. # 생성형 BI를 사용하여 시각화 개선하기 시각화 개선하기 빠른 작성자는 다음 시각적 객체와 같이 자연어 프롬프트를 사용하여 분석에서 시각적 객체를 편집할 수도 있습니다. 작성자는이 기능을 사용하여 빠른 UI에서 수동 작업을 수행하지 않고도 시각적 객체를 편집할 수 있습니다. 작성자는 생성형 BI만 사용하여 현재 Quick에서 지원되는 형식 지정 작업을 수행할 수 있습니다. 다음과 같은 유형의 편집이 지원됩니다. + 시각화의 유형을 변경합니다. + 축 제목, 축 레이블 또는 데이터 레이블을 표시하거나 숨깁니다. + 차트의 제목을 표시하거나 숨기거나 변경합니다. + 축 및 테이블 열 이름을 변경합니다. + 시각화에 필드 또는 필드 웰을 추가합니다. + 시각적 객체에서 필드를 제거합니다. + 축의 집계를 변경합니다. + 범례 및 그리드 선을 표시하거나 숨깁니다. + 데이터 확대/축소를 표시하거나 숨깁니다. + 시각화에 필드 또는 필드 웰을 추가합니다. + 시각화의 정렬 컨트롤을 변경하거나 제거합니다. + 시각화의 색상, 색상 그라데이션, 배경색 또는 텍스트 색상의 조건부 서식을 업데이트합니다. + 시각화의 시간 세분성을 변경합니다. + 축 크기 조정, 범위와 최대값 및 최소값을 조정합니다. + 제목 및 부제목의 글꼴 크기를 변경합니다. + 데이터 레이블을 표시하고 숨기고 조정합니다. + 열 형식(숫자, 백분율, 날짜 및 통화 간 변경)을 조정합니다. **생성형 BI를 사용하여 시각적 객체 편집** 1. 편집하려는 시각적 객체로 이동한 다음 **Q를 사용하여 편집**을 선택합니다. 1. 수행하려는 작업을 설명한 다음 **적용**을 선택합니다. 1. 시각화의 변경 사항을 검토합니다. 생성된 변경 사항에 만족하면 **시각적 객체 편집** 모달을 닫습니다. 변경 사항을 실행 취소하려면 **실행 취소**를 선택하고 새 프롬프트를 입력합니다. # 실행 요약 생성 실행 요약 빠른 채팅을 사용하면 대규모 언어 모델(LLMs)을 활용하여 대시보드의 실행 요약을 생성할 수 있습니다. 실행 요약은 대시보드에 대해 Quick Sight가 제안한 인사이트를 기반으로 합니다. 실행 요약은 독자가 대시보드의 시각적 객체에서 특정 데이터를 정확히 찾을 필요 없이 주요 인사이트를 한눈에 찾을 수 있도록 지원합니다. 대시보드에 대한 실행 요약을 켜려면 **대시보드 게시** 모달에서 **실행 요약 허용**을 켭니다. 독자가 실행 요약과 상호 작용하는 방법에 대한 자세한 정보는 [Amazon Quick Sight 대시보드의 요약 생성](use-executive-summaries.md) 섹션을 참조하세요. 실행 요약은 분석에 제안된 인사이트가 여러 개 있는 경우에 가장 효과적입니다. 분석에 제안된 모든 인사이트 목록을 보려면 작업하려는 분석으로 이동한 다음 **인사이트** 창을 엽니다. # Q&A 작성 ## 생성형 Q&A 환경으로 변환 기존 주제가 있는 경우 이를 쉽게 변환하여 새로운 생성형 기능을 활용할 수 있습니다. 주제로 이동한 다음 주제 이름 옆에 있는 **변환**을 선택합니다. 그러면 대화 상자에서 **주제 복제 및 변환** 메시지가 표시됩니다. 베타 환경으로의 변환이 최종 사용자에게 영향을 미치지 않도록 주제를 복제합니다. 새 환경에서 주제 성능에 만족하면 원래 주제를 공유 해제하고 새 주제를 공유할 수 있습니다. ## 명명된 엔터티 명명된 엔터티는 주제 선별 시 가장 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 명명된 엔터티에 포함된 정보, 특히 필드 순서와 해당 순위 지정은 모호한 질문에 대한 답변으로 컨텍스트, 다중 시각적 객체 답변을 제공할 수 있게 해줍니다. 작성자는 주제로 이동하여 **데이터** 탭을 선택한 다음 **명명된 엔터티**를 선택하여 명명된 엔터티를 찾을 수 있습니다. 여기에서 작성자는 기존의 명명된 엔터티를 미리 보거나 편집하고 새 엔터티를 생성할 수 있습니다. 작성자는 명명된 엔터티의 다음 패싯을 구성할 수 있습니다. 1. **필드**: 데이터세트를 선택한 다음 해당 데이터세트에서 포함할 필드를 선택합니다. 이는 이 명명된 엔터티를 사용하여 최종 사용자 질문에 답변할 때 고려할 데이터의 범위를 정의합니다. 1. **필드 순위 및 프레젠테이션**: 명명된 엔터티의 측정기준 및 측정값의 상대 순위에 따라 컨텍스트, 다중 시각적 객체 답변을 생성할 때 이러한 필드가 사용되는 방식이 결정됩니다. 다음 데모에서 **수익**의 상대 순위를 **매출**보다 높도록 조정하면 다른 데이터가 표시됩니다. 기본적으로 테이블 시각적 객체의 필드 순서는 필드 순위와 동일합니다. 그러나 **필드 순위가 있는 테이블 보기 동기화**를 꺼서 이러한 두 가지를 개별적으로 제어할 수 있습니다. 1. **프레젠테이션에서 표시/숨기기**: 명명된 엔터티에 포함된 필드는 명명된 엔터티의 테이블 형식 프레젠테이션에서 동시에 숨길 수 있지만, 여전히 답변의 다른 구성 요소에 추가 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. ## 집계 측정 작성자는 주제의 집계된 측정값을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 계산된 표현식에 사용자 지정 집계가 정의되지 `SUM`않은 경우 Quick Sight에서 측정값은 기본적으로 로 설정됩니다. 이를 변경하려면 데이터 필드 목록에서 측정값으로 이동하여 다른 기본 집계를 지정합니다. 또한 집계를 허용하지 않을 수 있으며, 그런 경우 사용자가 특별히 질문하는 경우에도 집계가 적용되지 않습니다. 마지막으로 측정값이 추가되지 않도록 지정할 수 있습니다. 이는 어떤 식으로든 다시 결합해서는 안 되는 백분율과 같은 사전 계산된 지표에 유용합니다. 이렇게 하면 사용 사례에 `AVG` 따라 `MEDIAN` 또는가 강제로 적용됩니다. # Amazon Quick Sight의 대시보드를 통해 주제 권한 관리 대시보드를 통해 주제 권한 관리 Quick을 사용하면 작성자가 대시보드 및 연결된 주제에 대한 권한을 단일 위치에서 관리할 수 있습니다. Q&A가 활성화된 대시보드를 공유하면 작성자는 대시보드의 공유 기본 설정에서 직접 주제 뷰어 액세스를 제어할 수 있으므로 여러 위치에서 권한을 관리하지 않아도 됩니다. **링크된 주제가 있는 대시보드에서 Q&A를 활성화하는 방법:** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. Q&A가 활성화되어 있고 게시하려는 주제가 연결된 대시보드의 분석을 여세요. 1. **게시**를 선택합니다. 1. **데이터 Q&A 허용** 확인란을 선택하세요. 1. **Q&A 관리**를 선택하고 **시각적 객체 및 Q&A 빌드에 대한 링크된 주제 사용**을 선택하세요. 1. 드롭다운 메뉴에서 원하는 링크된 주제를 선택하세요. 1. **변경 내용 적용**을 선택하고 **대시보드 게시**를 선택하세요. **대시보드에서 주제 액세스를 편리하게 관리하는 방법:** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 공동 소유자인 링크된 주제를 포함하는 대시보드를 여세요. 1. 공유 아이콘을 선택하고 **대시보드 공유**를 선택하세요. 1. 선택한 사용자의 행에서 **'주제 뷰어'로 공유** 토글을 켜거나 끄면 링크된 주제에 대한 뷰어 액세스 권한을 부여하거나 취소하세요. 1. 선택한 공유 폴더의 행에서 **폴더에 주제 추가** 토글을 켜거나 끄면 링크된 주제를 공유 폴더에서 추가하거나 제거할 수 있습니다. **대시보드 및 이와 링크된 주제를 모든 사용자 및 그룹과 공유하는 방법:** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 공동 소유자인 링크된 주제를 포함하는 대시보드를 여세요. 1. 공유 아이콘을 선택하고 **대시보드 공유**를 선택하세요. 1. 패널 왼쪽 하단의 **다음에 대한 링크된 주제 자동 공유**에서 **모든 대시보드 사용자 및 그룹** 토글을 켜세요. 이렇게 하면 대시보드가 공유될 때 뷰어에게 링크된 주제에 대한 액세스 권한이 부여됩니다. 토글을 끄면 이 동작이 취소됩니다. 링크된 주제가 있는 대시보드를 공유하면 사용자는 해당 데이터에 대해 즉시 질문할 수 있습니다. 대시보드 상단의 **<주제 이름>에 대해 질문하기**로 이동하여 질문을 시작할 수 있습니다. # Amazon Quick Sight에서 대시보드 Q&A 환경 켜기 Quick을 사용하면 모든 작성자가 Quick Sight에서 주제를 생성할 필요 없이 클릭 한 번으로 대시보드에서 직접 Q&A를 활성화할 수 있습니다. 이렇게 하려면 대시보드를 게시하고 대시보드 게시 메뉴에서 **데이터 Q&A 허용** 확인란을 선택합니다. 대시보드 Q&A를 켜면 대시보드 Q&A에 사용할 데이터세트를 선택하여 최종 사용자가 필요한 응답을 얻을 수 있습니다. 대시보드 Q&A는 대시보드에 표시되는 것 외에도 포함된 데이터 세트의 모든 행과 열을 쿼리합니다. 민감한 데이터 또는 기밀 데이터를 보호하려면 [행 수준 보안(RLS)](row-level-security.md) 및/또는 [열 수준 보안(CLS)](restrict-access-to-a-data-set-using-column-level-security.md)을 활성화합니다. 다음 테이블에서는 대시보드 Q&A와 주제 Q&A 간 기능 가용성을 비교합니다. | Q&A 기능 | 대시보드 Q&A | 주제 Q&A | | --- | --- | --- | | 모든 역할의 사용자가 데이터에 대한 질문을 하고 응답하도록 허용 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | | 작성자 및 관리자 역할이 대시보드에서 데이터 Q&A를 활성화하도록 허용 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/negative_icon.svg) 아니요(Pro 사용자만 해당) | | 빠른 콘솔 임베딩에서 지원됨 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/negative_icon.svg) 아니요 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | | 검토된 응답을 추가하는 기능 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/negative_icon.svg) 아니요 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | | Q&A별 메타데이터를 사용자 지정하는 기능 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/negative_icon.svg) 아니요 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | | 데이터 값에 대한 자동 완성을 지원하는 기능 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/negative_icon.svg) 아니요 | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/success_icon.svg) 예 | 아래 절차에 따라 Quick Sight 대시보드에서 대시보드 Q&A를 활성화합니다. **대시보드에서 대시보드 Q&A를 활성화하는 방법** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. Q&A를 활성화한 상태로 게시하려는 대시보드가 포함된 분석을 여세요. 1. **게시**를 선택합니다. 1. **데이터 Q&A 허용** 확인란을 선택하세요. 1. (선택 사항) **Q&A 관리**를 선택하여 대시보드 Q&A 환경에 포함하려는 데이터세트를 선택하세요. 기본적으로 대시보드에서 사용하는 모든 데이터세트가 포함됩니다. 1. **변경 내용 적용**을 선택하고 **대시보드 게시**를 선택하세요. 대시보드 Q&A 환경이 활성화된 대시보드를 게시한 후 사용자는 대시보드 상단에서 **이 대시보드 입력에 대한 질문하기**를 사용하여 데이터에 대해 질문할 수 있습니다. Quick을 사용하면 모든 사용자가 대시보드 Q&A가 활성화된 대시보드에서 질문할 수 있습니다. 그러나 대시보드 Q&A는 관련 활성화 요금이 발생하는 기능입니다. 빠른 관리자는 언제든지 계정 수준에서이 기능을 비활성화할 수 있습니다. 다음 절차에 따라 전체 Quick 계정에서 대시보드 Q&A를 비활성화합니다. 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 오른쪽 상단의 사용자 아이콘을 선택한 다음 **빠른 관리를** 선택합니다. 1. **보안 및 권한**을 선택합니다. 1. Amazon Q 섹션으로 이동하고 **관리**를 선택하세요. 1. **대시보드 Q&A 관리**를 끄세요. **대시보드 Q&A 관리**를 끄면 대시보드 Q&A가 활성화된 모든 대시보드에서 대시보드 Q&A가 제거됩니다. Quick 계정에 Pro 사용자 또는 주제가 없는 경우이 작업을 수행하면 Amazon Q 활성화 요금이 Quick 계정에 청구되지 않습니다. 이 설정은 Pro 사용자 또는 Quick의 기존 주제에 영향을 주지 않습니다. 생성형 BI 옵트아웃에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[생성형 BI 옵트아웃](generative-bi-opt-out.md). # Q&A null 지원 Amazon Quick Sight Q&A는 null 값 처리에 대한 포괄적인 지원을 제공하므로 사용자는 보다 정교한 분석을 생성하고 복잡한 비즈니스 질문에 답변할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 null 값을 정밀하게 필터링하고, 누락된 데이터에 대한 직관적인 쿼리를 수행하며, 동적 차트 상호 작용을 수행할 수 있습니다. ## null 값을 포함하거나 제외하도록 필터 추가 **null 값을 포함하거나 제외하도록 필터를 추가하는 방법** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. **주제**를 선택하고 필터를 추가하려는 주제를 여세요. 1. **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **데이터 필드**에서 **필터 추가**를 선택하세요. 1. 열리는 **필터 구성** 페이지에서 다음을 수행하세요. 1. **이름**에 필터의 이름을 입력합니다. 1. **데이터 세트**에서 필터를 적용하려는 데이터 세트를 선택합니다. 1. **필드**에서 필터링하려는 필드를 선택하세요. 1. **Null 옵션**에서 드롭다운 옵션 중 하나를 선택하세요. + **선택된 null 옵션 없음** - null을 필터링하는 옵션이 선택되지 않았습니다. + **null만 포함** - 선택한 필드에서 null만 필터링합니다. + **null만 제외** - 선택한 필드에서 null이 아닌 항목만 필터링합니다. 1. (선택 사항) 필터 적용 시기를 지정하려면 **데이터 세트를 사용할 때마다 필터 적용**을 선택하고 다음 중 하나를 선택합니다. 1. **항상 적용** - 지정된 데이터세트의 열이 질문에 링크될 때마다 필터가 적용됩니다. 1. **질문이 데이터세트에서 명시적 필터를 생성하지 않는 한 항상 적용** - 질문이 동일한 필드에 대한 고유한 명시적 필터를 포함하지 않는 한 지정된 데이터세트의 열이 질문에 링크될 때마다 필터가 적용됩니다. 1. **저장**을 선택합니다. 필터가 주제의 필터 목록에 추가됩니다. 필터에 대한 설명을 편집하거나 필터 적용 시기를 조정할 수 있습니다. ## null 값에 대해 질문 Q&A를 사용하여 다음과 같은 null 값에 대해 직접 질문할 수 있습니다. + 세그먼트가 null인 레코드의 총 판매 금액은 얼마인가요? + 담당자가 할당되지 않은 계정을 표시합니다. + 완료 날짜가 없는 프로젝트를 나열합니다. + 범주가 할당되지 않은 인벤토리 항목을 표시합니다. + 라이선스 필드에 null이 아닌 값이 있는 총 주문의 비율은 세그먼트별로 얼마입가요? + 고객이 할당되지 않은 주문은 무엇인가요? ## 시각화에서 null 값 관리 Q&A 막대를 통해 시각화를 생성한 후 null 값에만 집중하거나 null 값을 제외하는 등 다양한 null 값 작업을 사용하여 차트와 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 차트 작업은 null 값 존재 유무를 기반으로 데이터를 동적으로 분석하고 필터링하는 데 도움이 됩니다. 결과를 적절하게 필터링하려면 **null에만 집중** 또는 **null 제외**를 선택합니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/focus-on-null.png) ## null 값 처리를 위한 쿼리 해석 구체화 쿼리를 기반으로 시각화가 생성되면 null 값이 처리되는 방식을 조정할 수 있습니다. 1. 쿼리 아래에서 **다음으로 해석됨** 섹션을 찾으세요. 1. 수정하려는 필드를 선택하세요. 1. 드롭다운 메뉴에서 **Null 옵션**을 선택하여 null 값 처리를 조정하세요. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/interpreted-as.png) 범주형 필드의 경우 빈 값은 null 값과 동일하지 않습니다. 빈 값을 null로 변환하는 방법: 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. **주제**를 선택하고 필터를 추가하려는 주제를 여세요. 1. **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **계산된 필드 추가**를 선택하세요. 1. **이름 추가** 필드에 이름을 입력하세요. 1. 범주형 필드를 선택하고 표현식(`ifelse({Segment}="",NULL,{Segment})`)을 입력하여 빈 값을 null 값으로 변환하세요. 1. **저장**을 선택합니다. # 사용자 지정 지침을 사용하여 Q&A 정확도 개선 사용자 지정 지침을 사용하면 작성자가 동의어 또는 의미 체계 유형과 같은 주제의 메타데이터 설정을 통해 캡처할 수 없는 도메인별 지식을 추가하여 질문에 대한 Amazon Q의 응답을 선별할 수 있습니다. 작성자는 이러한 메타데이터 설명 또는 사용자 지정 지침을 제공하여 Amazon Q의 응답을 고유한 정의, 선호도 및 전문 지식에 맞게 조정하여 비즈니스 요구 사항에 더 적합하고 보다 정확하며 관련성이 높고 맞춤화된 응답을 보장할 수 있습니다. 다음 테이블을 사용하여 Q&A 응답 정확도를 높이기 위해 다양한 유형의 메타데이터를 적용하는 시기와 방법을 이해합니다. 각 메타데이터 유형은 컨텍스트를 명확히 하고, 모호성을 해결하며, 응답이 비즈니스 규칙 또는 도메인별 용어와 일치하도록 지원하는 고유한 역할을 합니다. | 메타데이터 유형 | 사용해야 하는 경우 | 응답 정확도를 개선하는 방법 | | --- | --- | --- | | 필드 수준 설명 | Q&A 시스템이 모호하거나 도메인별 열 이름(예: `DTC Spend`)을 이해해야 하는 경우. | 모델이 보다 정확하게 응답할 수 있도록 필드 의미 체계를 명확히 합니다(예: `DTC Spend`를 소비자에게 직접 소비하는 마케팅 비용으로 해석). | | 주제 수준 설명 | 사용자가 광범위하거나 모호한 질문을 할 수 있고 Amazon Q에 주제의 전반적인 목적(예: 영업 성과 및 임상 시험 데이터)에 대한 더 많은 컨텍스트가 필요한 경우. | 일반적인 용어에서 모호성을 없애고 올바른 도메인(예: 영업 및 마케팅)에 대한 응답을 유도하는 데 도움이 됩니다. | | 데이터세트 설명 | 사용자가 여러 데이터세트에 액세스할 수 있고 Q&A 시스템이 질문에 가장 적합한 데이터세트를 식별해야 하는 경우. | 각 데이터세트의 용도와 콘텐츠에 대한 컨텍스트를 제공하여 데이터세트 선택 로직을 지원합니다. | | 주제 수준 사용자 지정 지침 | 주제에 특정 비즈니스 규칙, 기간 또는 정의(예: 회계 연도 ≢ 역년)가 있는 경우. | 사용자 지정 로직 또는 정의(예: Q1을 8월\$110월로 정의)를 적용하여 응답을 적절하게 조정합니다. | ## 필드 수준 설명 추가 **필드 수준 설명을 추가하는 방법:** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. **주제**를 선택하고 설명을 추가하려는 주제를 여세요. 1. 주제 세부 정보 페이지에서 **데이터** 탭을 선택한 다음 **데이터 필드** 하위 탭을 선택하세요. 1. 설명을 추가하여 포함된 각 필드의 응답 정확도를 개선하세요. 이해하려는 맞춤형 기업 지식이 포함된 필드 이름에서 특히 중요합니다. 예를 들어 날짜 필드가 여러 개 있는 경우 명확한 설명이 있으면 Amazon Q가 날짜 필드를 구분하고 사용자의 질문에 따라 가장 관련성이 높은 필드를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 아래 샘플에서 작성자는 **솔루션 생성** 및 **주제 생성**에 대한 설명을 추가하여 Amazon Q가 컨텍스트에서 적절한 날짜 필드를 보다 정확하게 선택할 수 있도록 지원합니다. ![\[솔루션 생성 설명\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/solution_create.png) ![\[주제 생성 설명\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/topic_create.png) ## 주제 수준 설명 추가 **주제 수준 설명을 추가하는 방법:** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. **주제**를 선택하고 설명을 추가하려는 주제를 여세요. 1. 주제 세부 정보 페이지에서 **요약** 탭을 선택하세요. 1. **주제 세부 정보**에서 설명을 추가하여 주제의 전반적인 목적에 대한 추가 컨텍스트를 제공하세요. ## 데이터세트 설명 추가 **데이터세트 설명을 추가하는 방법:** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. **주제**를 선택하고 설명을 추가하려는 주제를 여세요. 1. 주제 세부 정보 페이지에서 **데이터** 탭을 선택한 다음 **데이터세트** 하위 탭을 선택하세요. 1. 데이터세트 선택 로직을 개선하는 데 도움이 되는 설명을 추가하세요. ## 주제 수준 사용자 지정 지침 추가 **사용자 지정 지침을 추가하는 방법:** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. **주제**를 선택하고 설명을 추가하려는 주제를 여세요. 1. 주제 세부 정보 페이지에서 **사용자 지정 지침** 탭을 선택하세요. 1. 채팅에서 선택한 주제와 관련된 컨텍스트, 용어 또는 의도를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 주제 수준 지침을 추가합니다. 여기에는 명확한 설명 팁, 필드 관계, 계산된 필드나 주제 필터에서 캡처할 수 없는 용어에 대한 정의 또는 상대 날짜 범위 사용자 지정 지침이 포함될 수 있습니다. ## 사용자 지정 지침 작성에 대한 모범 사례 **셀 값 정확히 일치** + 대소문자 및 형식을 포함하여 데이터베이스에서 정확한 셀 값을 사용합니다. + 값이 모호한 경우 소스 열을 참조하여 명확히 합니다. 예시: + 비권장: '*AMZ는 Amazon 고객임*' 권장: '*AMZ는 'Amazon.com, Inc.' 고객임*' + 비권장: '*ETP는 엔터프라이즈 고객임*' 권장: '*ETP는 엔터프라이즈 부문의 고객임*' **구체적이고 정량적 표현** 모호한 언어를 피합니다. 필터, 임계치 및 소스 열을 명확히 기술합니다. 예제: + 비권장: '*영업 관련 대화에서 규모가 큰 고객 필터링*" 권장: '*영업 관련 대화에서 연간 매출이 1백만 USD를 초과하는 고객 필터링*' **함수가 아닌 명확성을 위해 서식 사용** 간격 및 줄 바꿈은 모델 동작에 영향을 주지 않지만 작성자가 지침을 더 쉽게 읽고 유지 관리하는 데 도움이 됩니다. **사용자 지정 지침에서 수행할 수 없는 작업 이해** 사용자 지정 지침은 비즈니스 컨텍스트에 대한 이해를 개선하지만 새로운 기능을 추가하지는 않습니다. 이 지침은 다음 작업을 수행하지 않습니다. + 차트 유형 선택 변경 + 계산 수행 또는 null 채우기 + 새 필드 생성 + 컨트롤 서식 지정, 색상 또는 범례 + 시각적 객체의 서술 또는 개수 및 유형 변경 ## 대시보드 기반 Q&A를 위한 데이터 준비에 필드 수준 설명 추가 주제 기반 설명 외에도 필드 수준 정의를 생성하여 [대시보드 Q&A](dashboard-qa.md) 기능을 개선할 수 있습니다. 데이터 준비 단계에서 개별 필드에 특정 정의를 추가하면 사용자가 특정 대시보드 요소에 대해 질문할 때 답변 정확도가 향상됩니다. **대시보드 기반 Q&A에 대한 필드 수준 설명을 추가하는 방법:** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. **데이터**를 선택하고 액세스 권한이 있는 데이터세트를 연 다음 **데이터세트 편집**을 선택하세요. 1. 각 관련 필드에서 점 3개 메뉴를 선택하고 **이름 및 설명 편집**을 선택하세요. 1. 설명을 추가하여 대시보드 관련 질문에 대한 응답을 개선하세요. 1. **적용**을 선택해 변경 사항을 저장합니다. # 생성형 BI를 사용하여 데이터에 대한 질문 및 답변 **참고** 다중 시각적 환경을 보려면 주제 작성자는 명명된 엔터티를 추가하고 생성형 기능을 사용하도록 기존 주제를 변환하거나 새 생성형 주제를 생성해야 합니다. 자세한 내용은 [Q&A 작성](gen-bi-author-q-and-a.md) 단원을 참조하십시오. 다음을 포함하는 인적 Q&A를 통해 데이터 기반 의사 결정을 가속화합니다. + 주요 인사이트를 강조하는 AI 생성형 서술 + 질문에 대한 답변을 제공하는 다중 시각적 객체 답변과 유용한 컨텍스트를 추가할 수 있는 지원 시각적 객체 + AI 생성형 및 작성자 검토 제안 질문과 자동 데이터 미리 보기를 통해 어떤 데이터를 질문할 수 있는지 확인할 수 있는 모든 주제의 홈 페이지 오른쪽 상단의 스파클 아이콘을 선택합니다. 주제를 열면 제안된 질문 목록과 **주제의 내용이** 포함된 홈 페이지가 나타나 어떤 데이터에 대해 질문할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 사용 가능한 날짜가 여러 개인 경우 **더 보기…**를 선택하여 확인합니다. 예를 들어 이 학생 등록 추세 주제에서는 2018년부터 2023년까지의 등록 데이터에 사용할 수 있는 데이터가 있지만 1973년부터 2005년까지의 학생 생년월일(DOB) 데이터도 있습니다. 시작하려면 제안된 질문을 선택하거나 자체 질문을 입력합니다. AI 생성형 서술의 문장 위에 마우스를 올리면 소스 시각적 객체를 명확하게 식별하고 값을 확인할 수 있습니다. 각 시각적 객체는 대화형이며 핀보드에 추가할 수 있습니다. 모호한 질문부터 정확한 질문까지 다양한 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다. 정확한 질문이 없는 경우 한 단어 또는 *“판매*”나 *“우수 학생”*과 같은 짧은 문구인 모호한 질문을 할 수 있습니다. *“우수 학생 지난 반기”*와 같은 모호한 질문과 함께 추가 필터 기준을 포함할 수 있습니다. 질문 예제는 다음과 같습니다. + 엔터티 이름: *“주문 세부 정보”* + **참고** 주제 홈 페이지와 목록 상단의 ***주제* 내용** 탭에서 엔터티를 찾을 수 있습니다. + 필드 이름: “세그먼트” + 필드 값: “Acme Inc.”, “Washington DC” + 모호한(또는 암시적) 필터: “우수한 계정 관리자”, “최하위 제품” 지원되는 정확한 질문은 Q에서 [지원하는 질문 유형 표를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/quicksight-q-ask.html#quicksight-q-ask-types). 예를 들어 “WoW 성장률이 가장 높은 제품” 또는 “분기별 APAC 고객의 매출 예측”이 있습니다. 상위/하위 필터, 상대 및 절대 날짜 필터, period-to-date 및 period-over-period 등과 같은 다양한 필터를 다룹니다. 또한 합계의 백분율 또는 “2023년 10월에 매출이 감소한 이유는 무엇입니까?”와 같은 분석 질문도 지원합니다. **작은 정보** 질문을 작성하는 데 도움이 되도록 *누가*, *무엇을*, *어디서*, *언제*, *왜*를 생각하세요. 답변 풀기: + **다음으로 해석:** - Amazon Q가 질문을 해석한 방식입니다. 단어를 기본 데이터에 매핑하므로 제대로 이해했는지 확인할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 질문을 조정하거나 작성자에 대한 피드백을 남겨 둡니다. + **AI 생성형 서술:** - 주요 인사이트를 강조하는 시각적 객체에 대한 요약입니다. Quick 계정이 Amazon Q 애플리케이션에 연결된 경우 Q **Business의 Insights에서 비정형 데이터 소스로부터 추가 인사이트**를 받을 수 있습니다. 축소 가능한 **소스**에서 사용되는 비정형 소스를 볼 수 있습니다. Quick 계정을 Amazon Q Business 애플리케이션에 연결하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Amazon Q Business를 사용하여 Amazon Quick Sight 인사이트 보강](generative-bi-q-business.md). + **시각적 객체:** – 시각적 객체는 질문에 직접 답변하는 중앙 시각적 객체, 컨텍스트, 관련 KPI를 제공하는 오른쪽의 지원 시각적 객체, 하단의 세부 정보 테이블로 구성됩니다. **참고** 필드가 명명된 엔터티에 포함되지 않은 경우 단일 시각적 객체로 표시됩니다. + **의미:** - 질문에 대한 해석이 여러 개 있는 경우 의도한 질문에 맞게 선택할 수 있는 대체 답변 목록이 표시됩니다. + 다음 예제에서는 “우수 고객”이라는 질문을 “총 매출”, “총 수익” 또는 “고객 수”를 포함하여 여러 가지 방식으로 해석할 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/top-customers.png) 기타 팁 + 패널의 크기를 조정하려면 왼쪽을 드래그합니다. + 핀보드에 중요한 시각적 객체를 추가하여 빠르게 액세스할 수 있습니다. Amazon Q 창 상단에서 핀보드를 봅니다. + 주제 작성자가 보고 개선할 수 있는 피드백을 제공합니다. # 생성형 BI 옵트아웃 계정에서 생성형 BI가 활성화된 경우 빠른 계정에 요금이 부과됩니다. 생성형 BI는 계정에서 다음 기능 중 하나를 사용하는 경우 활성 상태로 간주됩니다. + Pro 사용자 + 주제 + 대시보드 및 시각적 객체 인덱싱 + 대시보드 Q&A 생성형 BI를 완전히 비활성화하여 요금이 부과되지 않도록 하려면 다음 단계를 수행합니다. **주의** 생성형 BI를 옵트아웃하면 AI 기반 기능이 비활성화되고 관련 요금이 중지됩니다. 이 프로세스에는 다음 작업이 포함됩니다. Pro 사용자 역할을 제거하거나 표준 역할로 변경 계정의 모든 주제 삭제 대시보드 인덱싱 및 Q&A 기능 비활성화 **계속하기 전에:** 단계를 주의 깊게 검토하고 비활성화할 기능을 이해해야 합니다. **생성형 BI를 옵트아웃하려면** 1. 다음 단계를 수행하여 계정의 Pro 역할에 매핑된 Pro 사용자 또는 사용자 그룹이 없는지 확인합니다. + API를 사용하여 Pro 사용자를 업데이트하거나 제거하는 방법: + 빠른 자격 증명을 사용하는 경우(IAM 페더레이션 포함 또는 미포함): 1. [ListUsers](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_ListUsers.html) API를 사용하여 Pro 역할이 있는 사용자를 찾으세요. 1. [UpdateUser](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_UpdateUser.html) API를 사용하여 사용자의 역할을 변경하거나 [DeleteUser](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_DeleteUser.html) API를 사용하여 계정에서 사용자를 제거하세요. + IAM Identity Center 또는 Microsoft Active Directory를 사용하는 경우: 1. [ListRoleMemberships](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_ListRoleMemberships.html) API를 사용하여 Pro 역할에 매핑된 사용자 그룹을 찾으세요. 1. [CreateRoleMemberships](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_CreateRoleMemberships.html) API를 사용하여 동일한 사용자가 있지만 다른 역할에 매핑된 새 사용자 그룹을 생성하세요. 1. [DeleteRoleMemberships](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_DeleteRoleMemberships.html) API를 사용하여 Pro 역할에 매핑된 이전 사용자 그룹을 삭제하세요. + Quick 콘솔을 사용하여 Pro 사용자를 업데이트하거나 제거하려면: 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 프로필 아이콘을 선택한 다음 **빠른 관리를** 선택합니다. 1. 필요한 경우 왼쪽 탐색 창에서 **사용자 관리**를 선택하세요. + 빠른 자격 증명(IAM 페더레이션 포함 또는 미포함)을 사용하는 경우 [Amazon Quick 계정 세부 정보 보기](managing-user-access-qs-iam.md#view-user-accounts) 또는의 단계를 사용하여 사용자 역할을 업데이트하거나 사용자를 삭제합니다[Amazon Quick 사용자 계정 삭제](managing-user-access-qs-iam.md#delete-a-user-account). + IAM Identity Center 또는 Microsoft Active Directory를 사용하는 경우 [사용자 액세스 관리](managing-user-access-idc.md#view-user-accounts-enterprise)의 단계를 사용하여 그룹 및 역할 매핑을 업데이트하거나 사용자 그룹을 삭제하세요. 1. 다음 단계를 수행하여 계정에 주제가 없는지 확인하세요. 1. [ListTopics](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_ListTopics.html) API를 사용하여 주제가 사용되는 각 AWS 리전의 계정에 있는 모든 주제를 나열하세요. 1. 각 주제에서 다음 중 하나를 수행하세요. + 주제의 소유자 또는 공동 소유자인 경우 [DeleteTopic](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_DeleteTopic.html) API를 사용하여 주제를 삭제하세요. + 주제의 소유자 또는 공동 소유자가 아닌 경우: + [DescribeTopicPermissions](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_DescribeTopicPermissions.html) API를 사용하여 각 주제의 소유자를 식별하고 [DeleteTopic](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_DeleteTopic.html) API를 사용하여 주제를 삭제하도록 해당 소유자에게 요청하세요. + [UpdateTopicPermissions](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_UpdateTopicPermissions.html) API를 사용하여 주제의 공동 소유자가 된 다음 [DeleteTopic](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_DeleteTopic.html) API를 사용하여 주제를 삭제하세요. 1. 다음 단계를 수행하여 대시보드 및 시각적 객체 인덱싱과 대시보드 Q&A가 비활성화되어 있는지 확인하세요. + API를 사용하여 대시보드 및 시각적 객체 인덱싱과 대시보드 Q&A를 비활성화하는 방법: 1. [UpdateQuickSightQSearchConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_UpdateQuickSightQSearchConfiguration.html) API를 사용하여 대시보드 및 시각적 객체 인덱싱을 비활성하세요. 1. [UpdateDashboardsQAConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/APIReference/API_UpdateDashboardsQAConfiguration.html) API를 사용하여 대시보드 Q&A를 비활성화하세요. + 빠른 콘솔을 사용하여 대시보드 및 시각적 인덱싱과 대시보드 Q&A를 비활성화하려면: 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 프로필 아이콘을 선택한 다음 **빠른 관리를** 선택합니다. 1. **계정** 섹션에서 **Amazon Q**를 선택합니다. 1. 각 옵션을 비활성화하세요. # Amazon Quick Sight 주제 작업 주제 작업 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | *주제*는 비즈니스 사용자가 질문할 수 있는 주제 영역을 나타내는 하나 이상의 데이터 세트 모음입니다. Quick Sight 자동 데이터 준비를 사용하면 최종 사용자와 관련된 주제를 생성하는 데 도움이 되는 ML 기반 지원을 받을 수 있습니다. 첫 번째 프로세스는 다음과 같이 자동화된 필드 선택 및 분류로 시작됩니다. + 자동 데이터 준비는 기본적으로 포함할 소수의 필드를 선택하여 독자가 탐색할 수 있는 집중 데이터 공간을 생성합니다. + 자동 데이터 준비는 보고서 및 대시보드와 같은 다른 자산에서 사용하는 필드를 선택합니다. + 또한 자동 데이터 준비는 주제가 활성화된 모든 관련 분석에서 추가 필드를 가져옵니다. + 날짜, 차원, 치수를 식별하여 답변에 필드를 사용하는 방법을 학습합니다. 이 자동 필드 세트는 작성자가 자연어 분석을 빠르게 시작하는 데 도움이 됩니다. 작성자는 언제든지 **포함** 토글을 사용하여 필요에 따라 필드를 제외하거나 추가 필드를 포함할 수 있습니다. 다음으로 자동 데이터 준비는 필드에 자동으로 레이블을 지정하고 동의어를 식별하여 프로세스를 계속합니다. 자동 데이터 준비는 일반적인 용어를 사용하여 필드 이름을 기억하기 쉬운 이름과 동의어로 업데이트합니다. 예를 들어 `SLS_PERSON` 필드의 이름을 `Sales person`으로 바꾸고, `salesman`, `saleswoman`, 에이전트, `sales representative` 등의 동의어를 할당할 수 있습니다. 자동화된 데이터 준비를 통해 많은 작업을 수행할 수 있지만 필드, 이름 및 동의어를 검토하여 최종 사용자에 맞게 추가로 사용자 지정하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 사용자가 일상적인 대화에서 영업 사원을 ‘담당자’ 또는 ‘딜러’라고 부르는 경우 `SLS_PERSON`의 동의어에 `rep`와 `dealer`를 추가하여 이 용어를 뒷받침하는 것입니다. 마지막으로 자동 데이터 준비는 데이터를 샘플링하고 분석 중에 작성자가 적용한 형식을 검사하여 각 필드의 의미 체계 유형을 감지합니다. 자동 데이터 준비는 필드 구성을 자동으로 업데이트하여 각 필드에 사용되는 값의 형식을 설정합니다. 따라서 질문에 대한 답변은 날짜, 통화, 식별자, 부울, 사람 등에 대한 예상 형식으로 제공됩니다. 주제 작업에 대해 자세히 알아보려면이 장의 다음 섹션을 계속 진행합니다. **Topics** + [ # 주제 탐색 ](navigating-topics.md) + [ # Quick Sight 주제 생성 ](topics-create.md) + [ # 주제 워크스페이스 ](topics-interface.md) + [ # Quick Sight 주제에서 데이터 세트 작업 ](topics-data.md) + [ # Quick Sight 주제를 natural-language-friendly 만들기 ](topics-natural-language.md) + [ # Quick Sight 주제 공유 ](topics-sharing.md) + [ # Amazon Quick Sight 주제 권한 관리 ](topics-sharing-permissions.md) + [ # Quick Sight 주제 성능 및 피드백 검토 ](topics-performance.md) + [ # Quick Sight 주제 인덱스 새로 고침 ](topics-index.md) + [ # Amazon Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제 작업 ](topics-cli.md) # 주제 탐색 Quick Sight에는 주제를 생성하고 관리하는 방법이 두 가지 이상 있습니다. Amazon Quick 홈 또는 "시작" 페이지에서 시작할 수 있습니다. 또는 분석 내부에서 시작할 수도 있습니다. **Topics** + [ # Amazon Quick 홈 페이지에서 ](starting-from-home.md) + [ # Amazon Quick Sight 분석에서 ](starting-from-sheets.md) + [ # Amazon Quick Sight 분석에서 질문 탐색 ](starting-from-questions-on-sheets.md) # Amazon Quick 홈 페이지에서 빠른 시작 페이지에서 왼쪽 탐색 창에서 주제를 선택하여 **주제를** 생성하고 관리할 수 있습니다. Quick은 주제를 생성하기 위한 안내 워크플로를 제공합니다. 작업에 지장을 주지 않고 가이드 워크플로에서 나갔다가 다시 돌아올 수 있습니다. 주제를 생성할 때 비즈니스 사용자는 주제에 대해 질문할 수 있습니다. 언제든지 주제를 열어 주제를 변경하거나 어떻게 수행하고 있는지 검토할 수 있습니다. 주제를 열려면 주제 이름을 선택합니다. 언제든지 모든 주제 목록으로 돌아가려면 주제 워크스페이스 왼쪽에 있는 **모든 주제**를 선택하세요. # Amazon Quick Sight 분석에서 Amazon Quick Sight 분석을 시작하려면 자동 데이터 준비와 함께 사용할 분석을 엽니다. 주제를 열거나 생성하려면 상단 탐색 모음에서 주제 아이콘을 선택합니다. 언제든지 주제를 열어 주제를 변경하거나 어떻게 수행하고 있는지 검토할 수 있습니다. 분석에서 주제를 열려면 상단 탐색 모음에서 주제 이름을 선택합니다(아직 표시되지 않은 경우). 그런 다음 상단 탐색 모음에서 세로 줄임표 아이콘(` ⋮ `)을 선택합니다. 주제에 대한 정보를 보려면 **주제 정보**를 선택합니다. 주제에 포함된 데이터 필드를 보려면 탭 목록에서 **데이터 필드**를 선택합니다. # Amazon Quick Sight 분석에서 질문 탐색 질문 및 답변 탐색 분석에서 주제에 대한 질문과 답변을 탐색하면 해당 주제가 어떻게 사용되고 있는지 알 수 있습니다. 이 정보는 필요한 경우 조정하도록 알려줄 수 있습니다. 이미 주제에 연결된 분석 내에서 시작하여 상단 탐색 모음에서 검색 창을 선택한 다음 질문을 입력합니다. 답변은 주제 화면에 표시되며,이 화면에는 분석에서 주제에 사용할 수 있는 모든 옵션도 표시됩니다. + 답변에 표시되는 시각적 유형을 변경하려면 유형 아이콘(막대 차트와 유사)을 선택합니다. + 개선 제안을 보려면 말풍선을 선택하세요. 이 말풍선은 확인하지 않은 제안이 있는 경우 강조 표시됩니다. + 질문과 관련된 인사이트를 보려면 전구 아이콘을 선택합니다. + 핀보드에 질문을 추가하거나 핀보드에서 질문을 제거하려면 **핀보드에 추가** 또는 **핀보드에서 제거** 아이콘으로 전환합니다. 상단 탐색 모음에서 핀보드 아이콘을 선택하여 핀보드를 볼 수 있습니다. + 이 주제에 대한 정보를 보려면 원으로 표시된 소문자 i(` ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/status-info.png) `)를 선택합니다. + 줄임표 메뉴(` … `)를 선택하여 다음 작업 중 하나를 수행합니다. + **CSV로 내보내기** - 선택한 시각적 객체에서 표시된 데이터를 내보냅니다. + **요청 ID 복사** - 문제 해결을 위해 이 프로세스의 요청 ID를 캡처합니다. Amazon Quick Sight는 영숫자 요청 ID를 생성하여 각 프로세스를 고유하게 식별합니다. + **이 시각적 객체 공유** - 시각적 객체에 사용된 주제의 URL을 안전하게 공유합니다. + **답변 분석** - 답변에 대한 자세한 설명 보기. 주제 화면 하단에서 **질문 변형 편집**을 선택하여 질문에 변형을 추가하거나 변경할 수 있습니다. 또한 질문과 답변이 만족스러우면 하단에서 **검토한 것으로 표시**를 선택하여 주제를 검토한 것으로 표시합니다. 또는 이전에 검토한 주제에 대해 추가 검토가 필요한 경우 **검토된 것으로 표시 해제**를 선택합니다. 언제든지 주제를 열어 주제를 변경하거나 어떻게 수행하고 있는지 검토할 수 있습니다. 어떤 필드가 포함되는지, 어떤 동의어가 있는지와 같은 주제를 설정하여 직접 작업하려면 **주제** 페이지를 사용하세요. **분석에 연결된 주제를 열려면** 1. 왼쪽 탐색 창에서 **주제를** 선택하여 빠른 시작 페이지에서 Amazon Quick Sight **주제** 페이지를 엽니다. 분석을 계속 열어 두려면 새 브라우저 탭 또는 창에서 **주제** 페이지를 열 수 있습니다. 1. 주제를 열려면 주제 이름을 선택합니다. 최근에 분석 페이지에서 다른 곳으로 이동한 경우 화면 상단의 검색 창에 이름이 계속 표시될 수 있습니다. 1. 언제든지 모든 주제 목록으로 돌아가려면 주제 워크스페이스 왼쪽에 있는 **모든 주제**를 선택하세요. # Quick Sight 주제 생성 주제 생성 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 데이터 세트에 대한 질문을 활성화하려면 주제를 생성해야 합니다. Quick Sight는 주제를 생성하기 위한 안내 워크플로를 제공합니다. 작업에 지장을 주지 않고 가이드 워크플로에서 나갔다가 다시 돌아올 수 있습니다. 주제를 생성하는 방법에는 두 가지가 있습니다. + 데이터 세트를 선택하여 주제를 생성합니다. Quick Sight에서 주제를 생성할 때 여러 데이터 세트를 추가하고 분석에서 주제를 활성화할 수도 있습니다. + 분석을 사용하여 주제를 생성합니다. 분석에서 주제를 생성하거나 기존 주제를 분석에 연결하면 자동화된 데이터 준비는 데이터를 분석하는 방법을 학습하고 이를 주제에 자동으로 적용합니다. 빠른 독자와 주제를 공유하고 이를 사용하여 검색 창에 질문을 하면 주제가 어떻게 수행되고 있는지에 대한 요약을 볼 수 있습니다. 또한 사용자가 요청한 모든 내용 및 응답 수준과 확인한 답변의 목록을 볼 수 있습니다. 비즈니스 사용자에게 올바른 시각화와 질문에 대한 답변을 계속 제공할 수 있도록 피드백을 검토하는 것이 중요합니다. ## 주제 생성 새로운 주제를 생성하려면 다음 절차에 따르세요. **주제를 생성하려면** 1. 빠른 홈페이지에서 **주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 오른쪽 상단의 **주제 생성을** 선택합니다. 1. 열리는 **주제 생성** 페이지에서 다음을 수행합니다. 1. **주제 이름**에 주제를 설명하는 이름을 입력합니다. 비즈니스 사용자는 이 이름으로 주제를 식별하고 이를 사용하여 질문을 할 수 있습니다. 1. **설명**에 주제에 대한 설명을 입력합니다. 사용자는 이 설명을 사용하여 주제에 대한 자세한 내용을 볼 수 있습니다. 1. **계속**을 선택합니다. 1. 열리는 **주제에 데이터 추가** 페이지에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. + 소유하거나 권한이 있는 데이터 세트를 하나 이상 추가하려면 **데이터 세트**를 선택한 다음 추가하려는 데이터 세트를 선택합니다. + 생성했거나 공유된 대시보드에서 데이터 세트를 추가하려면 대시보드**에서 데이터 세트를** 선택한 다음 목록에서 대시보드를 선택합니다. 1. **데이터 추가**를 선택합니다. 주제가 생성되고 해당 주제에 대한 페이지가 열립니다. 다음 단계에서는 독자에게 자연어 친화적일 수 있도록 주제 메타데이터를 구성합니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제를 natural-language-friendly 만들기](topics-natural-language.md) 단원을 참조하십시오. 또는 다음 주제로 계속 진행하여 주제 워크스페이스를 탐색합니다. # 주제 워크스페이스 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성하거나 **주제** 페이지의 목록에서 기존 주제를 선택하면 주제가 해당 주제의 작업 영역에 열립니다. 다음 섹션에 설명된 대로 사용할 수 있는 네 개의 탭이 여기에 표시됩니다. Quick Sight는 주제에 대한 안내 워크플로를 제공합니다. 작업에 지장을 주지 않고 가이드 워크플로에서 나갔다가 다시 돌아올 수 있습니다. ## 요약 **요약** 탭에는 세 가지 중요한 영역이 있습니다. + **제안** - 제안은 주제를 개선할 수 있는 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다. 이러한 단계를 통해 성능이 더 좋은 주제를 만드는 방법을 이해할 수 있습니다. 제안을 따르려면 제안 배너에서 작업 버튼을 선택하고 권장 단계를 따르세요. 현재 다음 표에 표시된 순서대로 제공되는 8가지 사전 설정 제안이 있습니다. 제안 단계를 완료한 후 **요약** 탭으로 돌아가면 새 제안이 제공됩니다. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/topics-interface.html) + **주제 참여도와 성능에 대한 지표 및 핵심 성능 지표(KPI)** - 이 섹션에서는 독자가 주제에 어떻게 참여하고 제공된 답변에 대해 어떤 피드백과 평가를 제공하는지 확인할 수 있습니다. 사용자가 질문한 모든 질문에 대한 참여도를 보거나 특정 질문을 선택할 수 있습니다. 지표의 기간을 1년에서 1주로 변경할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제 성능 및 피드백 검토](topics-performance.md) 단원을 참조하십시오. + **데이터 세트** - 이 섹션에는 주제를 생성하는 데 사용된 데이터 세트가 표시됩니다. 이 섹션에서는 데이터 세트를 추가하거나 기존 대시보드에서 데이터 세트를 가져올 수 있습니다. 주제 데이터 세트의 메타데이터 수정, 데이터 새로 고침 일정 설정, 데이터 세트 이름을 변경 등의 작업을 수행할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제에서 데이터 세트 작업](topics-data.md) 단원을 참조하십시오. ## 데이터 **데이터** 탭에는 주제에 포함된 모든 필드가 표시됩니다. 여기서는 주제를 자연어 친화적으로 만들고 주제 성능을 개선할 수 있도록 주제 메타데이터를 구성합니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제를 natural-language-friendly 만들기](topics-natural-language.md) 단원을 참조하십시오. ## 사용자 활동 이 탭에는 주제가 받는 모든 질문과 각 질문에 대한 전체 피드백이 표시됩니다. 질문된 질문 수와 그 중 긍정과 부정의 비율이 얼마인지 개요를 볼 수 있습니다. 피드백과 누군가 피드백에 댓글을 남겼는지 여부를 기준으로 필터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제 성능 및 피드백 검토](topics-performance.md) 단원을 참조하십시오. ## 검증된 답변 검증된 답변은 시각적 개체를 미리 구성한 질문입니다. 검색 창에서 질문을 한 다음 검토 완료로 표시하여 질문에 대한 확인된 답변을 생성할 수 있습니다. **검증된 답변** 탭을 사용하면 검증된 답변과 사용자가 받은 피드백을 검토할 수 있습니다. # Quick Sight 주제에서 데이터 세트 작업 주제의 데이터 세트 작업 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성할 때 주제에 추가 데이터 세트를 추가하거나 기존 대시보드에서 데이터 세트를 가져올 수 있습니다. 언제든지 데이터 세트의 메타데이터를 편집하고 데이터 새로 고침 일정을 설정할 수 있습니다. 계산된 필드, 필터 또는 명명된 엔터티를 만들어 주제의 데이터 세트에 새 필드를 추가할 수도 있습니다. **Topics** + [ # Amazon Quick Sight의 주제에 데이터 세트 추가 ](topics-data-add.md) + [ # Amazon Quick Sight 주제에 행 수준 보안(RLS)이 있는 데이터 세트 추가 ](topics-data-rls.md) + [ # Quick Sight 주제에서 데이터 세트 새로 고침 ](topics-data-refresh.md) + [ # Amazon Quick Sight 주제에서 데이터 세트 제거 ](topics-data-remove.md) + [ # Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 계산된 필드 추가 ](topics-data-calculated-fields.md) + [ # Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 필터 추가 ](topics-data-filters.md) + [ # Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 명명된 엔터티 추가 ](topics-data-entities.md) # Amazon Quick Sight의 주제에 데이터 세트 추가 데이터 세트 추가 언제든지 주제에 데이터 세트를 추가할 수 있습니다. 방법을 알아보려면 다음 절차에 따르세요. **주제에 데이터 세트를 추가하려면** 1. 데이터 세트를 하나 이상 추가하려는 주제를 엽니다. 1. **요약** 페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 **데이터 세트 추가를** 선택합니다. 1. 열리는 **데이터 세트 추가** 페이지에서 추가하려는 데이터 세트를 선택한 다음 **데이터 세트 추가**를 선택합니다. 데이터 세트가 주제에 추가되고 데이터 세트의 고유한 문자열 값이 인덱싱됩니다. 필드 구성을 바로 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제 인덱스 새로 고침](topics-index.md) 단원을 참조하십시오. 필드 구성 편집에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Quick Sight 주제를 natural-language-friendly 만들기](topics-natural-language.md). # Amazon Quick Sight 주제에 행 수준 보안(RLS)이 있는 데이터 세트 추가 행 수준 보안(RLS)이 포함된 데이터 세트를 주제에 추가할 수 있습니다. 주제에 있는 모든 필드는 데이터 세트에 적용된 RLS 규칙을 준수합니다. 예를 들어 사용자가 "리전별 판매 표시"를 요청하는 경우 반환되는 데이터는 기본 데이터에 대한 사용자의 액세스를 기반으로 합니다. 따라서 동부 리전만 볼 수 있는 경우 동부 리전의 데이터만 답변에 표시됩니다. RLS 규칙은 사용자가 질문 할 때의 자동 제안에 적용됩니다. 사용자가 질문을 입력하면 액세스할 수 있는 값만 사용자에게 제안됩니다. 사용자가 액세스할 수 없는 차원 값에 대한 질문을 입력하면 해당 값에 대한 답을 얻지 못합니다. 예를 들어 같은 사용자가 “서부 지역의 매출을 보여줘”라는 질문을 입력한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 해당 지역에 대한 RLS 액세스 권한이 없기 때문에 질문을 해도 제안이나 답변을 받지 못합니다. 기본적으로 Quick Sight를 사용하면 RLS에서 사용자의 권한을 기반으로 필드에 대해 질문할 수 있습니다. 액세스를 제한하려는 민감한 데이터가 필드에 포함된 경우 이 옵션을 계속 사용하세요. 필드에 민감한 정보가 포함되어 있지 않고 모든 사용자가 제안에서 정보를 보도록 하려면 필드의 모든 값에 대해 질문을 허용하도록 선택할 수 있습니다. **모든 필드에 질문을 허용하려면** 1. 빠른 홈페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 1. **데이터 세트** 탭에서 RLS를 추가한 데이터 세트를 선택한 다음 데이터 **세트 편집**을 선택합니다. 데이터 세트에 RLS를 추가하는 방법에 대한 자세한 정보는 [Amazon Quick에서 행 수준 보안 사용](row-level-security.md) 섹션을 참조하세요. 1. 데이터 준비 페이지에서를 허용하려는 필드의 필드 메뉴(점 3개)를 선택한 다음 **행 수준 보안 **을 선택합니다. 1. **빠른 액세스를 위한 행 수준 보안** 페이지가 열리면 **사용자가이 필드의 모든 값에 대해 질문할 수 있도록 허용을** 선택합니다. 1. **적용**을 선택합니다. 1. 데이터 세트 편집을 마치면 오른쪽 상단의 파란색 도구 모음에서 **저장 및 게시**를 선택합니다. 1. 주제에 데이터 세트를 추가합니다. 자세한 내용은 이전 [Amazon Quick Sight의 주제에 데이터 세트 추가](topics-data-add.md) 섹션을 참조하세요. 현재 사용자가 모든 값에 대해 질문할 수 있도록 허용하고 있지만 민감한 정보를 보호하기 위해 데이터 세트의 RLS 규칙을 구현하려면 1단계\$14단계를 반복하고 **권한에 따라 사용자가 이 필드와 관련하여 질문할 수 있도록 허용**을 선택합니다. 완료되면 주제의 데이터 세트를 새로 고침 합니다. 자세한 내용은 [Quick Sight 주제에서 데이터 세트 새로 고침](topics-data-refresh.md) 단원을 참조하십시오. # Quick Sight 주제에서 데이터 세트 새로 고침 데이터 세트 새로 고침 주제에 데이터 세트를 추가할 때 해당 데이터 세트를 새로 고침 할 빈도를 지정할 수 있습니다. 주제의 데이터 세트를 새로 고치면 새 정보 및 업데이트된 정보와 함께 해당 주제에 대한 인덱스가 새로 고쳐집니다. 데이터 세트를 주제에 추가할 때는 데이터 세트가 복제되지 않습니다. 고유한 문자열 값의 인덱스가 생성되고 지표는 인덱싱되지 않습니다. 예를 들어 정수로 저장된 측정값은 인덱싱되지 않습니다. 항상 데이터 세트의 데이터를 기반으로 최신 판매 지표를 가져오는 질문. 주제 인덱스 새로 고침에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight 주제 인덱스 새로 고침](topics-index.md) 섹션을 참조하세요. 주제의 데이터 세트에 대한 새로 고침 일정을 설정하거나 데이터 세트를 수동으로 새로 고침할 수 있습니다. 데이터가 마지막으로 새로 고침 된 시간도 확인할 수 있습니다. **주제 데이터 세트의 새로 고침 일정을 설정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. **요약** 페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 새로 고침 일정을 설정할 데이터 세트를 확장합니다. 1. **일정 추가**를 선택한 다음 열리는 **새로 고침 일정 추가** 페이지에서 다음 중 하나를 수행합니다. + 데이터 세트가 SPICE 데이터 세트인 경우 **데이터 세트를 SPICE로 가져올 때 주제 새로 고침**을 선택합니다. 현재 시간별 새로 고침 SPICE 데이터 세트는 지원되지 않습니다. 매시간 새로 고침하도록 설정된 SPICE 데이터 세트는 자동으로 일일 새로 고침으로 변환됩니다. SPICE 데이터 세트의 새로 고침 일정 설정에 대한 자세한 내용은 [SPICE 데이터 새로 고침](refreshing-imported-data.md) 섹션을 참조하세요. + 데이터 세트가 직접 쿼리 데이터 세트인 경우 다음을 수행합니다. 1. **시간대**에서 시간대를 선택합니다. 1. **반복**에서 새로 고침 빈도를 선택하세요. 데이터 세트를 매일, 매주 또는 매월 새로 고침하도록 선택할 수 있습니다. 1. **새로 고침 시간**에 새로 고침을 시작할 시간을 입력합니다. 1. **첫 번째 새로 고침 시작 날짜**에서 데이터 세트를 새로 고침 시작할 날짜를 선택합니다. 1. **저장**을 선택합니다. **데이터 세트를 수동으로 새로 고침하려면** 1. 주제 **요약** 페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 새로 고칠 데이터 세트를 선택합니다. 1. **지금 새로 고침**를 선택합니다. **데이터 세트의 새로 고침 기록을 보려면** 1. 주제 **요약** 페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 새로 고침 기록을 보려는 데이터 세트를 선택합니다. 1. **내역 보기**를 선택합니다. 데이터 세트를 새로 고친 횟수 목록이 포함된 **업데이트 기록** 페이지가 열립니다. # Amazon Quick Sight 주제에서 데이터 세트 제거 데이터 세트 제거 주제에서 데이터 세트를 제거할 수 있습니다. 주제에서 데이터 세트를 제거해도 Quick Sight에서는 데이터 세트가 삭제되지 않습니다. 주제에서 데이터 세트를 제거하려면 다음 절차에 따르세요. **주제에서 데이터 세트를 제거하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. **요약** 페이지에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 오른쪽에 있는 데이터 세트 메뉴(점 3개)를 선택한 다음 **주제에서 제거**를 선택합니다. 1. 열리는 **정말 삭제하시겠습니까?** 페이지에서 **삭제**를 선택하여 주제에서 데이터 세트를 제거합니다. 주제에서 데이터 세트를 제거하지 않으려면 **취소**를 선택하세요. # Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 계산된 필드 추가 계산된 필드 추가 계산된 필드를 생성해 주제에 새 필드를 생성할 수 있습니다. 계산된 필드는 지원되는 함수와 데이터 세트의 필드 하나 또는 두 개를 조합하여 새 데이터를 만드는 필드입니다. 예를 들어 데이터 세트에 판매 및 비용 열이 포함된 경우 계산된 필드의 열을 간단한 함수로 결합하여 수익 열을 생성할 수 있습니다. 함수는 다음 `sum({Sales}) - sum({Expenses})`와 같을 수 있습니다. **주제에 계산된 필드를 추가하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **작업**에서 **계산된 필드 추가**를 선택합니다. 1. 표시되는 계산 편집기에서 다음을 수행하십시오. 1. 계산된 필드에 친숙한 이름을 지정하세요. 1. 오른쪽에 있는 **데이터 세트**에서 계산된 필드에 사용하려는 데이터 세트를 선택합니다. 1. 왼쪽의 계산 편집기에 계산을 입력합니다. 오른쪽 **필드** 창에서 데이터 세트의 필드 목록을 볼 수 있습니다. 오른쪽의 **함수** 창에서도 지원되는 함수 목록을 볼 수 있습니다. Quick Sight에서 계산을 생성하는 데 사용할 수 있는 함수 및 연산자에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Amazon Quick에 대해 계산된 필드 함수 및 연산자 참조함수 및 연산자](calculated-field-reference.md). 1. 완료하였으면 **저장**을 선택합니다. 계산된 필드는 주제의 필드 목록에 추가됩니다. 설명을 추가하고 메타데이터를 구성하여 더 자연어 친화적으로 만들 수 있습니다. # Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 필터 추가 필터 추가 때로는 비즈니스 사용자(독자)가 데이터의 여러 셀 값에 매핑되는 용어가 포함된 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 독자 중 한 명이 "서부의 주간 판매 추세 표시"를 묻고 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 서부는 `Region` 필드의 `Northwest`, `Southwest` 값을 모두 참조하므로 답을 생성하려면 데이터를 필터링해야 합니다. 주제에 필터를 추가하여 이와 같은 요청을 지원할 수 있습니다. **주제에 필터를 추가하려면** 1. 필터를 추가하려는 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **작업**에서 **필터 추가**를 선택합니다. 1. 열리는 **필터 구성** 페이지에서 다음을 수행합니다. 1. **이름**에 기억하기 쉬운 필터 이름을 입력합니다. 1. **데이터 세트**에서 필터를 적용하려는 데이터 세트를 선택합니다. 1. **필드**에서 필터링하려는 필드를 선택합니다. 선택한 필드의 형식에 따라 제공되는 필터링 옵션이 달라집니다. + 텍스트 필드(예:`Region`)를 선택한 경우 다음을 수행합니다. 1. **필터 유형**에서 원하는 필터 유형을 선택합니다. 텍스트 필터에 대한 자세한 내용은 [텍스트 필터 추가](add-a-text-filter-data-prep.md) 섹션을 참조하세요. 1. **규칙**에서 규칙을 선택합니다. 1. **값**에 값을 하나 이상 입력합니다. + 날짜 필드(예:`Date`)를 선택한 경우 다음을 수행합니다. 1. **필터 유형**에서 원하는 필터 유형을 선택한 다음 필터를 적용할 날짜를 하나 이상 입력합니다. 필터링에 대한 자세한 내용은 [날짜 필터 추가](add-a-date-filter2.md) 섹션을 참조하세요. + 숫자 필드(예:`Compensation`)를 선택한 경우 다음을 수행합니다. 1. **집계**에서 필터링된 값을 집계할 방법을 선택합니다. 1. **규칙**에서 필터 규칙을 선택한 다음 해당 규칙의 값을 입력합니다. 숫자 필드 필터링에 대한 자세한 내용은 [숫자 필터 추가](add-a-numeric-filter-data-prep.md) 섹션을 참조하세요. 1. (선택 사항) 필터 적용 시기를 지정하려면 **데이터 세트를 사용할 때마다 필터 적용**을 선택하고 다음 중 하나를 선택합니다. + **항상 적용** - 이 옵션을 선택하면 지정한 데이터 세트의 열이 질문에 연결될 때마다 필터가 적용됩니다. + **질문으로 인해 데이터 세트에서 명시적인 필터가 생성되지 않는 한 항상 적용** - 이 옵션을 선택하면 지정한 데이터 세트의 열이 질문에 연결될 때마다 필터가 적용됩니다. 하지만 질문에서 동일한 필드에 대한 명시적 필터가 언급된 경우에는 필터가 적용되지 않습니다. 1. 완료하였으면 **저장**을 선택합니다. 필터가 주제의 필터 목록에 추가됩니다. 설명을 편집하거나 필터 적용 시기를 조정할 수 있습니다. # Amazon Quick Sight 주제 데이터 세트에 명명된 엔터티 추가 명명된 엔터티 추가 주제에 대해 질문할 때 독자는 각 열을 명시적으로 언급하지 않고 여러 데이터 열을 참조할 수 있습니다. 예를 들어 트랜잭션 주소를 물어볼 수 있습니다. 실제로 의미하는 바는 트랜잭션이 이루어진 지점 이름, 주, 도시를 원한다는 것입니다. 이와 같은 요청을 지원하기 위해 명명된 엔터티를 생성할 수 있습니다. 명명된 엔터티는 답변에 함께 표시되는 필드 모음입니다. 예를 들어 트랜잭션 주소 예를 사용하여 `Address`로 명명된 엔터티를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 `Branch Name`, `State`, `City` 열을 데이터 세트에 이미 있는 엔터티에 추가할 수 있습니다. 누군가 주소에 대해 질문하면 트랜잭션이 발생한 지점, 주, 도시가 답변에 표시됩니다. **주제에 명명된 엔터티를 추가하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **작업**에서 **명명된 엔터티 추가**를 선택합니다. 1. 열리는 **명명된 엔터티** 페이지에서 다음을 수행합니다. 1. **데이터 세트**에서 데이터 세트를 선택합니다. 1. **이름**에 기억하기 쉬운 명명된 엔터티 이름을 입력합니다. 1. **설명**에 명명된 엔터티에 대한 설명을 입력합니다. 1. (선택 사항) **동의어**의 경우 독자가 명명된 엔터티나 해당 엔터티에 포함된 데이터를 참조할 때 사용할 수 있다고 생각되는 대체 이름을 추가하세요. 1. **필드 추가**를 선택한 다음 목록에서 필드를 선택합니다. **필드 추가**를 다시 선택하여 다른 필드를 추가합니다. 여기에 나열된 필드의 순서는 답변에 나타나는 순서입니다. 필드를 이동하려면 필드 이름 왼쪽에 있는 점 여섯 개를 선택하고 필드를 원하는 순서로 끌어서 놓습니다. 1. 완료하였으면 **저장**을 선택합니다. 명명된 엔터티가 주제의 필드 목록에 추가됩니다. 설명을 추가하고, 편집하고, 동의어를 추가하여 더 자연어 친화적으로 만들 수 있습니다. # Quick Sight 주제를 natural-language-friendly 만들기 주제를 자연어 친화적으로 만들기 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성하면 Quick Sight는 해당 주제의 데이터에 대한 정의가 포함된 인덱스를 생성, 저장 및 유지 관리합니다. 이 인덱스는 정답을 생성하고, 누군가 질문할 때 자동 완성 제안을 제공하고, 열 또는 데이터 값에 대한 용어 매핑을 제안하는 데 사용됩니다. 이것이 독자의 질문에서 주요 용어를 해석하고 데이터에 매핑하는 방법입니다. 데이터를 해석하고 독자의 질문에 더 잘 답변하려면 데이터 세트 및 관련 필드에 대한 정보를 최대한 많이 제공하세요. 그렇게 하려면 다음 절차에 따라 주제를 보다 자연어 친화적으로 만드세요. **작은 정보** 대량 작업을 사용하여 한 번에 여러 필드를 편집할 수 있습니다. 주제의 필드를 대량 편집하려면 다음 절차에 따르세요. **주제의 필드를 대량 편집하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드**에서 변경하려는 필드를 두 개 이상 선택합니다. 1. 목록 상단에서 **대량 작업**을 선택합니다. 1. 열리는 **대량 작업** 페이지에서 원하는 대로 필드를 구성한 다음 **적용 대상**을 선택합니다. 구성 옵션은 다음 단계에 설명되어 있습니다. ## 1단계: 데이터 세트에 친숙한 이름과 설명을 지정하기 데이터 세트 이름은 독자가 참조에 자연스럽게 사용하지 않을 수 있는 기술적인 이름 지정 규칙을 기반으로 하는 경우가 많습니다. 데이터 세트에 포함된 데이터에 대한 자세한 정보를 제공하려면 데이터 세트에 친숙한 이름과 설명을 지정하는 것이 좋습니다. 이러한 기억하기 쉬운 이름과 설명은 데이터 세트 내용을 이해하고 독자의 질문에 따라 데이터 세트를 선택하는 데 사용됩니다. 데이터 세트 이름은 독자에게도 표시되어 답변에 대한 추가 컨텍스트를 제공합니다. 예를 들어 데이터 세트 이름이 `D_CUST_DLY_ORD_DTL`로 지정된 경우 주제에서 데이터 세트 이름을 `Customer Daily Order Details`로 바꿀 수 있습니다. 이렇게 하면 독자가 주제의 검색 창에 나열되는 것을 볼 때 데이터가 자신과 관련이 있는지 여부를 신속하게 확인할 수 있습니다. **데이터 세트에 친숙한 이름과 설명을 지정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. **요약** 탭에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 데이터 세트의 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 데이터 세트를 확장합니다. 1. 왼쪽의 데이터 세트 이름 옆에 있는 연필 아이콘을 선택한 다음 친숙한 이름을 입력합니다. 독자가 이해할 수 있는 이름을 사용하는 것이 좋습니다. 1. **설명**에서 데이터 세트에 포함된 데이터를 설명하는 데이터 세트에 대한 설명을 입력합니다. ## 2단계: 데이터 세트에서 날짜 필드를 사용하는 방법 교육 데이터 세트에 날짜 및 시간 정보가 포함된 경우 질문에 답변할 때 해당 정보를 사용하는 방법을 알려주는 것이 좋습니다. 주제에 날짜 시간 열이 여러 개 있는 경우 이 방법이 특히 중요합니다. 경우에 따라 주문 날짜, 배송 날짜와 같이 주제에 유효한 날짜 열이 여러 개 있을 수 있습니다. 이러한 경우 질문에 답변하는 데 사용할 기본 날짜를 지정하여 독자를 도울 수 있습니다. 기본 날짜로 질문에 답할 수 없는 경우 독자는 다른 날짜를 선택할 수 있습니다. 시간 기준을 지정하여 날짜 시간 열이 얼마나 세분화되는지 알 수도 있습니다. 데이터 세트의 시간 기준은 데이터 세트의 모든 치수가 지원하는 가장 낮은 수준의 시간 세분성입니다. 이 설정은 다양한 시간 차원에서 데이터 세트의 지표를 집계하는 데 도움이 되며 단일 날짜 시간 세분화를 지원하는 데이터 세트에 적용할 수 있습니다. 지표 수가 많은 비정규화된 데이터 세트에 이 옵션을 설정할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 세트가 일별 집계에서 여러 지표를 지원하는 경우 해당 데이터 세트의 시간 기준을 **일별**로 설정할 수 있습니다. 그런 다음 지표를 집계하는 방법을 결정하는 데 사용됩니다. **데이터 세트의 기본 날짜 및 시간 기준을 설정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. **요약** 탭에서 **데이터를** 선택합니다. 그런 다음 **데이터 세트**에서 데이터 세트의 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 데이터 세트를 확장합니다. 1. **기본 날짜**에서 날짜 필드를 선택합니다. 1. **시간 기준**에서 데이터 세트의 지표를 집계할 최저 수준의 세부 수준을 선택합니다. 주제의 지료를 일별, 주별, 월별, 분기별 또는 연도별 수준에서 집계할 수 있습니다. ## 3단계: 사용하지 않는 필드를 제외하기 주제에 데이터 세트를 추가하면 데이터 세트의 모든 열(필드)이 기본적으로 추가됩니다. 데이터 세트에 본인 또는 독자가 사용하지 않는 필드 또는 답변에 포함하고 싶지 않은 필드가 포함되어 있는 경우 해당 필드를 주제에서 제외할 수 있습니다. 이러한 필드를 제외하면 답변과 인덱스에서 해당 필드가 제거되고 독자가 받는 답변의 정확도가 향상됩니다. **주제에서 필드를 제외하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션의 **포함**에서 아이콘을 끕니다. ## 4단계: 자연어 친화적으로 필드 이름 바꾸기 데이터 세트에 있는 필드는 기술적인 이름 지정 규칙에 따라 이름이 지정되는 경우가 많습니다. 필드 이름을 바꾸고 설명을 추가하여 주제에서 필드 이름을 더 사용자 친화적으로 만들 수 있습니다. 필드 이름은 필드를 이해하고 독자 질문의 용어에 연결하는 데 사용됩니다. 필드 이름이 사용자 친화적인 경우 데이터와 독자의 질문 간에 링크를 더 쉽게 그릴 수 있습니다. 또한 이러한 친숙한 이름은 독자의 질문에 대한 답변의 일부로 독자에게 제시되어 추가 컨텍스트를 제공합니다. **필드 이름을 바꾸고 필드에 설명을 추가하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 필드 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드를 확장합니다. 1. 왼쪽의 필드 이름 옆에 있는 연필 아이콘을 선택한 다음 친숙한 이름을 입력합니다. 1. **설명**에 필드에 대한 설명을 입력합니다. ## 5단계: 필드 및 필드 값에 동의어 추가하기 필드 이름을 사용자 친화적으로 업데이트하고 설명을 제공하더라도 독자는 여전히 다른 이름을 사용하여 필드를 참조할 수 있습니다. 예를 들어 독자의 질문에서 `Sales` 필드를 `revenue`, `rev`, `spending`로 지칭할 수 있습니다. 이러한 용어를 이해하고 올바른 필드에 매핑하기 위해 필드에 하나 이상의 동의어를 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 정확도가 향상됩니다. 필드 이름과 마찬가지로 독자는 다른 이름을 사용하여 필드에 있는 특정 값을 참조할 수 있습니다. 예를 들어, `NW`, `SE`, `NE`, `SW` 값이 포함된 필드가 있는 경우 해당 값에 동의어를 추가할 수 있습니다. `Northwest`를 `NW`에, `Southeast`를 `SE`에 등등 추가할 수 있습니다. **필드에 동의어를 추가하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션의 **동의어**에서 필드의 연필 아이콘을 선택하고 단어 또는 문구를 입력한 다음 키보드에서 엔터 키를 누릅니다. 다른 동의어를 추가하려면 **\$1** 아이콘을 선택합니다. **필드 값의 동의어를 추가하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드에 대한 정보를 확장합니다. 1. 오른쪽의 **값 미리 보기**에서 **값 동의어 구성**을 선택합니다. 1. 열리는 **필드 값 동의어** 페이지에서 **추가**를 선택하고 다음을 수행합니다. 1. **값**에서 동의어를 추가하려는 값을 선택합니다. 1. **동의어**에서 값에 대한 동의어를 하나 이상 입력합니다. 1. **저장**을 선택합니다. 1. 다른 값에 동의어를 추가하려면 5단계\$16단계를 반복합니다. 1. 마쳤으면 **완료**를 선택합니다. ## 6단계: 필드에 대해 자세히 설명 데이터를 사용하여 독자의 질문에 답변하는 방법을 해석하는 데 도움이 되도록 데이터 세트의 필드에 대해 자세히 설명할 수 있습니다. 데이터 세트의 필드가 차원인지 아니면 치수인지 말하고 해당 필드를 집계하는 방법을 지정할 수 있습니다. 또한 필드 값의 형식을 지정하는 방법과 필드의 데이터 유형을 명확히 할 수 있습니다. 이러한 추가 설정을 구성하면 독자가 질문할 때 정확한 답변을 생성하는 데 도움이 됩니다. 다음 절차에 따라 필드에 대해 자세히 설명합니다. ### 필드 역할 할당 데이터 세트에 있는 모든 필드는 차원 또는 치수입니다. 차원은 범주형 데이터이고 치수는 정량적 데이터입니다. 필드가 차원인지 치수인지 알면 필드에서 수행할 수 있는 작업과 수행할 수 없는 작업이 결정됩니다. 예를 들어 필드 , `Employee ID`및 `Patient ID`를 설정하면 해당 필드를 정수로 해석하는 `Ratings` 데 도움이 됩니다. 이 설정은 필드가 측정될 때 집계되지 않음을 의미합니다. **필드 역할을 설정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드에 대한 정보를 확장합니다. 1. **역할**에서 역할을 선택합니다. 치수 또는 차원을 선택할 수 있습니다. 1. (선택 사항) 치수가 반비례하는 경우(예: 숫자가 낮을수록 좋음) **반전 치수**를 선택합니다. 이 필드에서 값을 해석하고 표시하는 방법을 설명합니다. ### 필드 집계 설정 필드 집계를 설정하면 해당 필드가 여러 행에 걸쳐 집계될 때 사용할 함수를 결정하는 데 도움이 됩니다. 필드에 기본 집계를 설정하고 집계를 허용하지 않도록 설정할 수 있습니다. 기본 집계는 독자의 질문에서 명시적으로 언급되거나 식별된 집계 함수가 없을 때 적용되는 집계입니다. 예를 들어 독자 중 한 명이 "어제 판매된 제품은 몇 개입니까?"라고 질문한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 Q는 기본 집계가 `count distinct`인 `Product ID` 필드를 사용하여 질문에 답합니다. 이렇게 하면 제품 ID의 고유 개수를 보여주는 시각적 결과가 나타납니다. 허용되지 않는 집계는 필드에서 질문에 답변하는 데 사용되지 않는 집계입니다. 허용되지 않는 집계를 질문에서 구체적으로 요구하는 경우에도 해당 집계는 제외됩니다. 예를 들어 `Product ID` 필드가 `sum`로 집계 작업을 수행하지 않도록 지정한다고 가정해 보겠습니다. 독자 중 한 명이 "어제 판매된 총 제품은 몇 개입니까?"라고 묻더라도 `sum` 는 질문에 답하는 데 사용되지 않습니다. 집계 함수가 필드에 잘못 적용되는 경우 필드에 허용되지 않는 집계를 설정하는 것이 좋습니다. **필드 집계를 설정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드에 대한 정보를 확장합니다. 1. **기본 집계**에서 필드를 기본적으로 집계할 집계를 선택합니다. 치수를 합계, 평균, 최대값, 최소값으로 집계할 수 있습니다. 개수 및 개별 개수로 차원을 집계할 수 있습니다. 1. (선택 사항) **허용되지 않는 집계**에서 사용하지 않을 집계를 선택합니다. 1. (선택 사항) 필터에서 필드를 집계하지 않으려면 **필터에서 집계 안 함을** 선택합니다. ### 필드 값의 형식을 지정하는 방법 지정 필드의 값 형식을 지정하는 방법을 설명하려는 경우 그렇게 할 수 있습니다. 예를 들어, 미국 달러 형식으로 지정하려는 값이 포함된 `Order Sales Amount` 필드가 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 답변에 사용할 때 필드의 값을 미국 통화로 포맷하는 방법을 설명할 수 있습니다. **필드 값의 형식을 지정하는 방법을 지정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드에 대한 정보를 확장합니다. 1. **값 형식**에서 필드에 있는 값의 형식을 지정하는 방법을 선택합니다. ### 필드 의미 체계 유형 지정 필드 의미 체계 유형은 필드에 있는 데이터가 나타내는 정보 유형입니다. 예를 들어 위치 데이터, 통화 데이터, 연령 데이터 또는 부울 데이터를 포함하는 필드가 있을 수 있습니다. 필드에 의미 체계 유형과 추가적인 의미 체계 하위 유형을 지정할 수 있습니다. 이를 지정하면 필드에 저장된 데이터의 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다. 의미 체계의 유형 및 하위 유형을 지정하려면 다음 절차에 따르세요. **필드 의미 체계 유형을 지정하려면** 1. 변경할 주제를 엽니다. 1. 주제에서 **데이터** 탭을 선택합니다. 1. **필드** 섹션에서 맨 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택하여 필드에 대한 정보를 확장합니다. 1. **의미 체계 유형**에서 데이터가 나타내는 정보의 종류를 선택합니다. 치수에서 기간, 날짜 부분, 위치, 부울, 통화, 백분율, 연령, 거리 및 식별자 유형을 선택할 수 있습니다. 차원에서 날짜 부분, 위치, 부울, 개인, 조직 및 식별자 유형을 선택할 수 있습니다. 1. **의미 체계 하위 유형**에서 데이터가 나타내는 정보의 종류를 추가로 지정하는 옵션을 선택합니다. 여기의 옵션은 선택한 의미 체계 유형과 필드와 관련된 역할에 따라 달라집니다. 치수 및 차원의 의미 체계 유형 및 관련 하위 유형 목록은 다음 표를 참조하세요. | 의미 체계 유형 | 의미 체계 하위 유형 | 다음에 사용할 수 있습니다. | | --- | --- | --- | | 경과 시간 | | 치수 | | 부울 | | 차원 및 치수 | | 통화 | USD EUR GBP | 치수 | | 날짜 부분 | 일 주 월 연도 분기 | 차원 및 치수 | | 거리 | 킬로미터 미터 야드 피트 | 치수 | | 지속 시간 | 초 분 시간 일 | 치수 | | 식별자 | | 차원 및 치수 | | Location | 우편 번호 국가 State 구/군/시 | 차원 및 치수 | | Organization | | 측정 기준 | | 백분율 | | 치수 | | 사람 | | 측정 기준 | # Quick Sight 주제 공유 주제 공유 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성하면 조직에 있는 다른 사용자와 공유할 수 있습니다. 주제를 공유하면 사용자가 주제를 선택하고 검색 창에서 주제에 대해 질문할 수 있습니다. 주제를 사용자와 공유한 후 주제를 변경할 수 있는 사용자를 지정하는 권한을 사용자에게 할당할 수 있습니다. **주제를 공유하려면** 1. 빠른 시작 페이지에서 왼쪽**의 주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 공유하려는 주제를 엽니다. 1. 열린 페이지에서 오른쪽 상단의 **공유**를 선택합니다. 1. 열리는 **사용자와 주제 공유** 페이지에서 주제를 공유하려는 사용자를 선택합니다. 검색 창을 사용하여 이메일 주소로 사용자를 검색할 수 있습니다. 1. **권한** 열에서 **뷰어** 또는 **공동 소유자**를 선택하여 사용자에게 권한을 할당합니다. 이러한 권한에 대한 자세한 내용은 다음 [Amazon Quick Sight 주제 권한 관리](topics-sharing-permissions.md) 섹션을 참조하세요. 1. 사용자 선택을 마치면 **공유**를 선택합니다. # Amazon Quick Sight 주제 권한 관리 주제 권한 관리 조직의 다른 사용자와 주제를 공유할 때 주제를 변경할 수 있는 사용자를 제어할 수 있습니다. 이렇게 하려면 어떤 사용자가 뷰어이고 어떤 사용자가 공동 소유자인지 지정해야 합니다. *최종 사용자는* 목록에서 주제를 선택할 때 검색 창에 주제를 볼 수 있지만 주제 데이터는 변경할 수 없습니다. *공동 소유자는* 검색 창에서 주제를 볼 수 있으며 주제를 변경할 수도 있습니다. **사용자에게 주제 권한을 할당하려면** 1. 빠른 시작 페이지에서 **주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 권한을 관리할 주제를 엽니다. 1. 열리는 주제 페이지에서 오른쪽 상단의 **공유**를 선택합니다. 1. 열리는 **사용자와 주제 공유** 페이지에서 **주제 액세스 관리**를 선택합니다. 1. 열리는 **주제 권한 관리** 페이지에서 액세스를 관리하려는 사용자를 찾은 다음 **권한**에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다. + 사용자가 주제를 보고 변경할 수 있도록 허용하려면 **공동 소유자**를 선택합니다. + 사용자가 주제를 볼 수만 있게 하려면 **뷰어**를 선택합니다. # Quick Sight 주제 성능 및 피드백 검토 주제 성능 및 피드백 검토 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성하여 사용자와 공유한 후 해당 주제의 성과를 검토할 수 있습니다. 누군가 주제를 사용하여 질문을 하거나 응답이 얼마나 잘 되었는지에 대한 피드백을 제공하면 주제의 **요약** 및 **사용자 활동** 탭에 기록됩니다. 주제의 **요약** 탭에서는 7일에서 1년 사이의 시간 경과에 따른 질문 수에 대한 기록 데이터를 볼 수 있습니다. 또한 긍정적, 부정적 또는 피드백을 받지 못한 질문의 분포와 답변할 수 없는 질문의 분포를 볼 수 있습니다. **사용자 활동** 탭에서는 사용자가 질문한 목록과 사용자가 남긴 긍정적 또는 부정적 피드백 및 의견 목록을 볼 수 있습니다. 이 정보를 검토하면 주제가 사용자의 요구 사항을 충족하는지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자로부터 부정적인 피드백을 많이 받는 주제가 있다고 가정해 보겠습니다. 사용자 활동을 검토하면 여러 사용자가 잘못된 데이터를 보여주는 질문에 대한 의견을 남기는 것을 알 수 있습니다. 응답에서 사용자의 질문을 살펴본 결과 예상하지 못한 용어를 사용하고 있음을 알 수 있습니다. 해당 용어를 주제의 올바른 필드에 동의어로 추가하기로 결정합니다. 시간이 지남에 따라 긍정적인 피드백이 증가하는 것을 확인할 수 있습니다. ## 주제 성능 검토 주제가 어떻게 작동하는지 보려면 다음 절차에 따르세요. **주제가 어떻게 작동되고 있는지 보려면** 1. 빠른 시작 페이지에서 왼쪽**의 주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 검토하려는 주제를 엽니다. 주제가 열리고 **통계** 섹션에 해당 주제의 통계가 표시됩니다. 1. (선택 사항) 차트에 표시된 기록 데이터의 양을 변경하려면 **7일**, **30일**, **90일**, **120일** 또는 **12개월** 옵션 중 하나를 선택합니다. 1. (선택 사항) 데이터에서 답변할 수 없는 질문을 제거하려면 **답변할 수 없는 데이터 포함**을 선택을 취소합니다. 1. (선택 사항) 데이터에서 피드백을 받지 않은 질문을 제거하려면 **피드백 데이터 없음 포함**을 선택 취소합니다. ## 주제 질문 및 피드백 검토 주제의 질문과 피드백을 검토하려면 다음 절차에 따르세요. **주제 질문 및 피드백을 검토하려면** 1. 빠른 시작 페이지에서 **주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 피드백을 검토하려는 주제를 엽니다. 1. 열리는 주제 페이지에서 **사용자 활동** 탭을 선택합니다. 해당 주제에 대한 사용자 활동이 표시됩니다. 상단에서 질문한 총 수와 답변할 수 있는 질문과 답변할 수 없는 질문 수를 확인할 수 있습니다. 긍정적으로 평가된 질문과 부정적으로 평가된 질문의 비율도 확인할 수 있습니다. 또한 모호하지 않은 질문의 비율도 확인할 수 있습니다. 이는 누군가 질문을 입력하고 질문에 있는 단어 중 하나를 주제의 필드에 매핑했음을 의미합니다. 다음 통계 중 하나를 선택하여 질문 목록을 필터링할 수 있습니다. 1. (선택 사항) 사용자가 질문에 남긴 댓글을 보려면 질문 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택합니다. 댓글은 왼쪽에 표시됩니다. 1. (선택 사항) 질문에 응답하는 데 사용되는 필드를 보려면 질문 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택합니다. 사용된 필드는 오른쪽에 표시됩니다. 필드 이름을 선택하여 메타데이터를 편집합니다. 1. (선택 사항) 모호하지 않은 질문을 보려면 용어가 빨간색으로 강조 표시된 질문 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 선택합니다. 용어에 대한 설명과 해당 용어를 명확하게 구분하는 데 사용된 필드가 표시됩니다. 필드에 동의어를 추가하려면 **동의어 추가**를 선택합니다. 1. (선택 사항) 질문의 응답 방식을 보려면 목록의 질문 옆에 있는 **보기를** 선택합니다. 1. (선택 사항) 질문 목록을 필터링하려면 오른쪽에서 **필터링 기준**을 선택한 다음 옵션 중 하나를 기준으로 필터링합니다. + **모든 질문 보기** - 이 옵션은 모든 필터를 제거하고 주제에 접수된 모든 질문을 표시합니다. + **답변 가능** - 이 옵션은 질문 목록을 답변이 가능한 질문으로 필터링합니다. 답변 가능한 질문은 Q가 답변할 수 있었던 질문입니다. + **답변 불가** - 이 옵션은 질문 목록을 필터링하여 답변하지 못한 질문을 표시합니다. 답변할 수 없는 질문은 Q가 답변하지 못한 질문입니다. + **모호하지 않음** - 이 옵션은 질문 목록을 모호하지 않은 질문, 즉 사용자가 수동으로 필드를 매핑한 용어가 포함된 질문으로 필터링합니다. + **피드백 없음** - 이 옵션은 질문 목록을 피드백을 받지 않은 질문으로 필터링합니다. + **부정** - 이 옵션은 질문 목록을 부정적인 피드백을 받은 질문으로 필터링합니다. + **긍정** - 이 옵션은 질문 목록을 긍정적인 피드백을 받은 질문으로 필터링합니다. + **댓글 없음** - 이 옵션은 질문 목록을 사용자로부터 댓글을 받지 않은 질문으로 필터링합니다. + **댓글 있음** - 이 옵션은 질문 목록을 사용자로부터 댓글을 받은 질문으로 필터링합니다. + **사용자** - 이 옵션은 입력한 특정 사용자 이름을 가진 사용자가 질문한 내용으로 질문 목록을 필터링합니다. # Quick Sight 주제 인덱스 새로 고침 주제 인덱스 새로 고침 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 관리자 및 작성자  | 주제를 생성하면 Quick Sight는 해당 주제의 데이터에 대한 정의가 포함된 인덱스를 생성, 저장 및 유지 관리합니다. 이 인덱스는 Quick Sight 작성자에게 노출되지 않습니다. 주제에 포함된 데이터 세트의 사본도 아닙니다. 지표는 인덱싱되지 않습니다. 예를 들어 정수로 저장된 측정값은 인덱싱되지 않습니다. 주제 인덱스는 주제에 포함된 필드의 고유한 문자열 값의 인덱스입니다. 이 인덱스는 정답을 생성하고, 누군가 질문할 때 자동 완성 제안을 제공하고, 열 또는 데이터 값에 용어 매핑을 제안하는 데 사용됩니다. 주제 인덱스를 새로 고침 하려면 주제의 데이터 세트를 새로 고침 하세요. 주제의 모든 데이터 세트를 수동으로 새로 고침 하거나 개별 데이터 세트를 새로 고침 할 수 있습니다. 데이터 세트 새로 고침 기록을 확인하여 이전 새로 고침도 모니터링할 수 있고, 주제의 모든 데이터 세트에 대해 반복 새로 고침 일정도 설정할 수 있습니다. SPICE 데이터 세트에서 주제 인덱스 새로 고침 일정을 SPICE 새로 고침 일정과 동기화할 수 있습니다. SPICE 새로 고침 일정 설정에 대한 자세한 내용은 [일정에서 데이터 세트 새로 고침](refreshing-imported-data.md#schedule-data-refresh) 섹션을 참조하세요. **참고** 현재 시간당 새로 고침 일정은 지원되지 않습니다. 주제의 데이터 세트를 하루에 한 번까지 새로 고치도록 새로 고침 일정을 설정할 수 있습니다. 주제 인덱스를 정기적으로 업데이트하여 최신 정의와 값이 기록되도록 하는 것이 좋습니다. 주제 인덱스 업데이트에는 주제에 포함된 데이터 세트의 수와 크기에 따라 약 15분에서 30분이 소요됩니다. **주제 인덱스를 새로 고침 하려면** 1. 빠른 시작 페이지에서 **주제를** 선택합니다. 1. 열리는 **주제** 페이지에서 새로 고침 하려는 주제를 엽니다. 페이지 하단의 주제에 포함된 데이터 세트가 표시된 **요약** 탭에 주제가 열립니다. 또한 오른쪽 상단에 주제를 마지막으로 새로 고친 시간도 표시됩니다. 1. 오른쪽 상단의 **새로 고침**을 선택하여 주제 인덱스를 새로 고친 다음 **데이터 새로 고침**을 선택합니다. 이렇게 하면 주제에 있는 모든 데이터 세트가 수동으로 새로 고침 됩니다. 주제의 개별 데이터 세트 새로 고침에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight 주제에서 데이터 세트 새로 고침](topics-data-refresh.md) 단원 참조하세요. # Amazon Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제 작업 Amazon Quick Sight APIs 사용 | | | --- | |  적용 대상: Enterprise Edition  | | | | --- | |    대상: Amazon Quick 개발자  | 이 섹션에서는 Amazon Quick Sight 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 Quick Sight 주제를 사용하는 방법을 알아봅니다. **사전 조건** 시작하기 전에 Quick Sight API 작업을 호출할 수 있는 액세스 권한을 CLI 사용자에게 부여하는 AWS Identity and Access Management (IAM) 역할이 있는지 확인합니다. 다음 표에는 특정 API 작업을 사용하기 위해 IAM 정책에 추가해야 하는 권한이 나와 있습니다. 모든 주제 API 작업을 사용하려면 표에 나열된 모든 권한을 추가합니다. | API 작업 | IAM 정책 | | --- | --- | | `CreateTopic` | `quicksight:CreateTopic` `quicksight:PassDataSet` | | `ListTopics` | `quicksight:ListTopics` | | `DescribeTopic` | `quicksight:DescribeTopic` | | `DescribeTopicPermissions` | `quicksight:DescribeTopicPermissions` | | `DescribeTopicRefresh` | `quicksight:DescribeTopicRefresh` | | `DeleteTopic` | `quicksight:DeleteTopic` | | `UpdateTopic` | `quicksight:UpdateTopic` `quicksight:PassDataSet` | | `UpdateTopicPermissions` | `quicksight:UpdateTopicPermissions` | | `CreateTopicRefreshSchedule` | `quicksight:CreateTopicRefreshSchedule` | | `ListTopicRefreshSchedules` | `quicksight:ListTopicRefreshSchedules` | | `DescribeTopicRefreshSchedule` | `quicksight:DescribeTopicRefreshSchedule` | | `UpdateTopicRefreshSchedule` | `quicksight:UpdateTopicRefreshSchedule` | | `DeleteTopicRefreshSchedule` | `quicksight:DeleteTopicRefreshSchedule` | | `BatchCreateTopicReviewedAnswer` | `quicksight:BatchCreateTopicReviewedAnswer` | | `BatchDeleteTopicReviewedAnswer` | `quicksight:BatchDeleteTopicReviewedAnswer` | | `ListTopicReviewedAnswers` | `quicksight:ListTopicReviewedAnswers` | 다음 예에서는 사용자가 `ListTopics` API 작업을 사용할 수 있도록 허용하는 IAM 정책을 보여줍니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "quicksight:ListTopics" ], "Resource": "*" } ] } ``` ------ Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제를 생성하도록 권한을 구성한 후 다음 주제를 사용하여 Quick Sight 주제 APIs. **Topics** + [ # Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제 작업 ](topic-cli-examples.md) + [ # Quick Sight CLI를 사용하여 Quick Sight 주제 새로 고침 일정 구성 ](topic-refresh-apis.md) + [ # 내부 및 사이의 Quick Sight 주제 복사 및 마이그레이션 AWS 계정 ](topic-cli-walkthroughs.md) + [ # Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제에서 검토된 답변 생성 및 수정 ](topic-reviewed-answer-apis.md) # Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제 작업 다음 예시에서는 새 주제를 생성합니다. ``` aws quicksight create-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --topic TOPIC ``` 다음 명령과 함께 CLI 스켈레톤 파일을 사용하여 새 주제를 생성할 수도 있습니다. CLI 스켈레톤 파일에 대한 자세한 내용은 *Amazon Quick Sight 개발자 안내서*의 [CLI 스켈레톤 파일 사용을](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/cli-skeletons.html) 참조하세요. ``` aws quicksight create-topic --cli-input-json file://createtopic.json ``` 새 주제를 생성하면 데이터 세트 새로 고침 구성이 주제에 복사되지 않습니다. 새 주제에 대한 주제 새로 고침 일정을 설정하려면 `create-topic-refresh-schedule` API 호출을 만듭니다. CLI를 사용하여 주제 새로 고침 일정을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight CLI를 사용하여 Quick Sight 주제 새로 고침 일정 구성](topic-refresh-apis.md) 섹션을 참조하세요. 첫 번째 주제를 생성한 후 주제 요약을 업데이트, 삭제, 나열 또는 요청할 수 있습니다. 다음 예시에서는 주제를 업데이트합니다. ``` aws quicksight update-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --topic TOPIC ``` 다음 명령과 함께 CLI 스켈레톤 파일을 사용하여 주제를 업데이트할 수도 있습니다. CLI 스켈레톤 파일에 대한 자세한 내용은 *Amazon Quick Sight 개발자 안내서*의 [CLI 스켈레톤 파일 사용을](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/cli-skeletons.html) 참조하세요. ``` aws quicksight update-topic --cli-input-json file://updatetopic.json ``` 다음 예제에서는 Quick 계정의 모든 주제 목록을 제공합니다. ``` aws quicksight list-topics --aws-account-id AWSACCOUNTID ``` 다음 예시에서는 주제를 삭제합니다. ``` aws quicksight delete-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID ``` 다음 예제에서는 주제가 구성된 방법에 대한 정보를 제공합니다. ``` aws quicksight describe-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID ``` 다음 명령은 주제의 권한을 업데이트합니다. ``` aws quicksight update-topic-permissions --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --grant-permissions Principal=arn:aws:quicksight:us-east-1:AWSACCOUNTID:user/default/USERNAME,Actions=quicksight:DescribeTopic --revoke-permissions Principal=arn:aws:quicksight:us-east-1:AWSACCOUNTID:user/default/USERNAME,Actions=quicksight:DescribeTopic ``` `grant-permissions` 파라미터를 사용하여 빠른 계정 사용자에게 읽기 및 쓰기 권한을 부여합니다. 계정 사용자에게 읽기 권한을 부여하려면 다음 `"quicksight:DescribeTopic"` 값을 입력합니다. 계정 사용자에게 권한을 부여하려면 다음 값을 입력합니다. + `"quicksight:DescribeTopic"` + `"quicksight:DescribeTopicRefresh"` + `"quicksight:ListTopicRefreshSchedules"` + `"quicksight:DescribeTopicRefreshSchedule"` + `"quicksight:DeleteTopic"` + `"quicksight:UpdateTopic"` + `"quicksight:CreateTopicRefreshSchedule"` + `"quicksight:DeleteTopicRefreshSchedule"` + `"quicksight:UpdateTopicRefreshSchedule"` + `"quicksight:DescribeTopicPermissions"` + `"quicksight:UpdateTopicPermissions"` `RevokePermissions` 파라미터는 계정 사용자에게 부여된 모든 권한을 취소합니다. 다음 명령은 주제의 모든 권한을 설명합니다. ``` aws quicksight describe-topic-permissions --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID ``` Quick Sight 주제를 생성한 후 Amazon Quick Sight APIs[를 사용하여 주제 새로 고침 일정을 구성](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/topic-refresh-apis)하고, [계정 내 또는 계정 간에 Quick Sight 주제를 마이그레이션](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/topic-cli-walkthroughs)하고, [ 검토된 답변을 생성할](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/topic-reviewed-answer-apis) 수 있습니다. # Quick Sight CLI를 사용하여 Quick Sight 주제 새로 고침 일정 구성 주제 새로 고침 일정 구성 다음 명령은 주제의 새로 고침 일정을 생성합니다. ``` aws quicksight create-topic-refresh-schedule --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --dataset-arn DATASETARN --refresh-schedule REFRESHSCHEDULE ``` 주제에 대한 새로 고침 일정을 생성한 후 주제의 새로 고침 일정 요약을 업데이트, 삭제, 나열 또는 요청할 수 있습니다. 다음 명령은 주제의 새로 고침 일정을 업데이트합니다. ``` aws quicksight update-topic-refresh-schedule --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --dataset-id DATASETID --refresh-schedule REFRESHSCHEDULE ``` 다음 예제에서는 주제에 구성된 모든 새로 고침 일정 목록을 제공합니다. ``` aws quicksight list-topic-refresh-schedules --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID ``` 다음 예에서는 주제 새로 고침 일정을 삭제합니다. ``` aws quicksight delete-topic-refresh-schedule --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --dataset-id DATASETID ``` 다음 예에서는 주제 새로 고침 일정이 구성된 방법에 대한 정보를 제공합니다. ``` aws quicksight describe-topic-refresh-schedule --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID --dataset-id DATASETID ``` # 내부 및 사이의 Quick Sight 주제 복사 및 마이그레이션 AWS 계정 Quick Sight 주제 마이그레이션 Quick Sight 명령줄 인터페이스(CLI)를 사용하여 Quick Sight 주제를 한 계정에서 다른 계정으로 마이그레이션할 수 있습니다. 여러 대시보드, 네임스페이스 또는 계정에 동일한 주제를 수동으로 복제하는 대신 Quick Sight CLI를 사용하여 동일한 주제를 반복적으로 재사용할 수 있습니다. 이 기능은 Quick Sight 작성자의 시간을 절약하고 여러 대시보드의 대시보드 독자를 위한 표준화된 주제 경험을 생성합니다. Quick Sight CLI를 사용하여 주제를 마이그레이션하려면 다음 절차를 사용합니다. **주제를 다른 계정으로 마이그레이션하려면** 1. 먼저 마이그레이션하려는 주제를 식별합니다. `list-topics` API 명령을 사용하여 Quick 계정의 모든 주제 목록을 볼 수 있습니다. ``` aws quicksight list-topics --aws-account-id AWSACCOUNTID ``` 1. 주제 목록이 있으면 마이그레이션하려는 주제를 찾아 주제 구성의 JSON 구조를 수신하도록 `describe-topic` 호출합니다. ``` aws quicksight describe-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID --topic-id TOPICID ``` 다음은 `describe-topic` API 응답의 예입니다. ``` { "Status": 200, "TopicId": "TopicExample", "Arn": "string", "Topic": [ { "Name": "{}", "DataSets": [ { "DataSetArn": "{}", "DataSetName": "{}", "DataSetDescription": "{}", "DataAggregation": "{}", "Filters": [], "Columns": [], "CalculatedFields": [], "NamedEntities": [] } ] } ], "RequestId": "requestId" } ``` 1. JSON 응답을 사용하여 다른 Quick 계정의 새 `create-topic` 호출에 입력할 수 있는 스켈레톤 파일을 생성합니다. 스켈레톤 파일로 API를 호출하기 전에 새 주제를 추가하려는 AWS 계정 ID 및 데이터 세트 ID와 일치하도록 스켈레톤 파일의 AWS 계정 ID 및 데이터 세트 ID를 변경해야 합니다. CLI 스켈레톤 파일에 대한 자세한 내용은 *Amazon Quick Sight 개발자 안내서*의 [CLI 스켈레톤 파일 사용을](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/cli-skeletons.html) 참조하세요. ``` aws quicksight create-topic --aws-account-id AWSACCOUNTID \ --cli-input-json file://./create-topic-cli-input.json ``` Quick Sight API를 `create-topic` 호출하면 계정에 새 주제가 나타납니다. 새 주제가 존재하는지 확인하려면 Quick Sight API를 `list-topics` 호출합니다. 복제된 원본 항목에 검증된 답변이 포함된 경우 답변은 새 주제로 마이그레이션되지 않습니다. 원래 주제에 대해 구성된 모든 검증된 답변 목록을 보려면 `describe-topic` API 호출을 사용하세요. # Quick Sight APIs를 사용하여 Quick Sight 주제에서 검토된 답변 생성 및 수정 Quick Sight APIs를 사용하여 검토된 답변 생성 및 수정 Quick Sight 주제를 생성한 후 Quick Sight APIs를 사용하여 주제에 대해 다시 생성된 답변을 생성, 나열, 업데이트 및 삭제할 수 있습니다. 아래 배치 명령은 Quick Sight 주제에 대해 최대 100개의 검토된 답변을 생성합니다. ``` aws quicksight batch-create-topic-reviewed-answer \ --topic-id TOPICID \ --aws-account-id AWSACCOUNTID \ —answers ANSWERS ``` 다음 명령을 사용하여 CLI 스켈레톤 파일에서 검토된 답변을 일괄 생성할 수도 있습니다. CLI 스켈레톤 파일에 대한 자세한 내용은 *Amazon Quick Sight 개발자 안내서*의 [CLI 스켈레톤 파일 사용을](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/cli-skeletons.html) 참조하세요. ``` aws quicksight batch-create-topic-reviewed-answer \ --cli-input-json file://createTopicReviewedAnswer.json ``` 아래 명령은 Quick Sight 주제에서 검토된 모든 답변을 나열합니다. ``` aws quicksight list-topic-reviewed-answers \ --aws-account-id AWSACCOUNTID \ --topic-id TOPICID \ ``` 아래 예제는 주제에서 최대 100개의 검토된 답변을 일괄 삭제합니다. ``` aws quicksight batch-delete-topic-reviewed-answer \ --topic-id TOPICID \ --aws-account-id AWSACCOUNTID \ —answer-ids: ["AnswerId1, AnswerId2…"] ``` 다음 명령을 사용하여 CLI 스켈레톤 파일에서 주제에서 검토된 답변을 일괄 생성할 수도 있습니다. CLI 스켈레톤 파일에 대한 자세한 내용은 *Amazon Quick Sight 개발자 안내서*의 [CLI 스켈레톤 파일 사용을](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/developerguide/cli-skeletons.html) 참조하세요. ``` aws quicksight batch-delete-topic-reviewed-answer \ --cli-input-json file://deleteTopicReviewedAnswer.json ``` 검토된 답변을 업데이트하려면 `batch-delete-topic-reviewed-answer` API를 사용하여 주제에서 기존 답변을 삭제합니다. 그런 다음 `batch-create-topic-reviewed-answer` API를 사용하여 업데이트된 검토된 답변을 주제에 추가합니다. # Amazon Quick Sight에서 데이터 스토리 작업 Quick Sight가 포함된 생성형 BI를 사용하면 작성자와 독자가 데이터 스토리의 첫 번째 초안을 빠르게 생성할 수 있습니다. 프롬프트와 시각적 객체를 사용하여 제공하는 세부 정보가 포함된 초안을 생성합니다. 데이터 스토리 초안은 자신의 아이디어를 대체하거나 분석을 수행하기 위한 작업이 아닙니다. 데이터 스토리는 필요에 따라 사용자 지정하고 확장할 수 있는 출발점입니다. 상황별 권장 사항 및 제안은 프롬프트를 선택한 시각적 객체와 결합하여 데이터 스토리에 맞는 관련 세부 정보를 제공합니다. 자세한 내용은 [Quick Sight를 사용한 생성형 BI](quicksight-gen-bi.md) 단원을 참조하십시오. 다음 주제를 사용하여 데이터 스토리를 생성, 수정 및 공유할 수 있습니다. **Topics** + [ # 생성형 BI를 사용하여 데이터 스토리 생성 ](working-with-stories-create.md) + [ # Amazon Quick Sight에서 데이터 스토리 개인화 ](working-with-stories-personalize.md) + [ # Amazon Quick Sight에서 생성된 데이터 스토리 보기 ](working-with-stories-view.md) + [ # Amazon Quick Sight에서 생성된 데이터 스토리 편집 ](working-with-stories-edit.md) + [ # Amazon Quick Sight의 데이터 스토리에 테마 및 애니메이션 추가 ](working-with-stories-themes.md) + [ # Amazon Quick Sight에서 데이터 스토리 공유 ](working-with-stories-share.md) # 생성형 BI를 사용하여 데이터 스토리 생성 데이터 스토리 생성 다음 절차에 따라 생성형 BI를 사용하여 데이터 스토리를 생성합니다. **데이터 스토리 생성** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 왼쪽에서 **스토리**를 선택합니다. 1. **데이터 스토리** 페이지에서 **새 데이터 스토리**를 선택합니다. 1. 표시되는 **스토리** 화면에서 **스토리 빌드** 모달로 이동하여 생성하려는 데이터 스토리 프롬프트를 입력합니다. 최상의 결과를 위해 프롬프트를 질문처럼 표현하지 마세요. 대신 Quick Sight가 빌드할 데이터 스토리를 입력합니다. 예를 들어, 지역별로 가장 일반적으로 수행되는 의료 절차에 대한 데이터 스토리를 생성한다고 가정해 보겠습니다. 이 사용 사례에 대한 좋은 프롬프트는 “다양한 리전의 의사들이 가장 일반적으로 수행하는 절차에 대한 데이터 스토리를 구축합니다. 또한 환자가 가장 많이 입원하는 전문 분야를 보여줍니다. 전문 분야별로 더 많은 의사를 고용해야 하는 곳에 추천하고, 지원 데이터에 최소 4개의 포인트를 포함합니다.” 선택적으로 이 단계를 건너뛰고 데이터 스토리를 수동으로 생성할 수 있습니다. 프롬프트 입력 잊기를 선택하는 경우에도 데이터 스토리에 시각적 객체를 추가해야 합니다. 1. **시각적 객체 선택**에서 **추가**를 선택합니다. 1. 사용하려는 시각적 객체가 포함된 대시보드를 선택한 다음 원하는 시각적 객체를 선택합니다. 데이터 스토리에 최대 20개의 시각적 객체를 추가할 수 있습니다. 사용할 대시보드가 보이지 않는 경우 모달 상단의 **대시보드 찾기** 검색 표시줄을 사용합니다. 공유 권한이 있는 대시보드 수와 관계없이 시각적 객체를 선택할 수 있습니다. **제한됨** 배지를 보여주는 시각적 객체에는 데이터 스토리에 추가되지 못하도록 제한하는 권한이 있습니다. 다음 이유 중 하나로 인해 시각적 객체가 제한될 수 있습니다. + 데이터세트는 Amazon Redshift에서 신뢰할 수 있는 ID 전파를 사용하는 데이터 소스에 연결됩니다. + 데이터세트는 제한된 폴더 내부에 있습니다. 1. (선택 사항) **문서 선택** 섹션을 사용하여 데이터 스토리에 사용할 문서를 최대 5개까지 업로드하세요. 각 문서는 10MB를 초과할 수 없습니다. 이러한 문서는 데이터 스토리를 생성하는 데만 사용되며 Quick Sight에 저장되지 않습니다. 다음 이미지에서는 **스토리 빌드** 화면의 **문서 선택** 섹션을 보여줍니다. 1. (선택 사항) Quick 계정이 Amazon Q Business 애플리케이션에 연결된 경우 **Amazon Q Business의 인사이트 사용** 확인란을 선택하여 Amazon Q Business의 비정형 데이터 소스로 데이터 스토리를 보강합니다. Quick 계정을 Amazon Q Business 애플리케이션에 연결하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Amazon Q Business를 사용하여 Amazon Quick Sight 인사이트 보강](generative-bi-q-business.md). 1. **구축**을 선택합니다. 데이터 스토리가 생성된 후 데이터 스토리를 검토하고 다음 옵션 중에서 선택합니다. + **유지** - 생성된 콘텐츠를 캔버스에 저장합니다. 이 옵션을 선택하면 **스토리 빌드** 모달이 닫히고 데이터 스토리 편집을 시작할 수 있습니다. + **다시 시도** - 사용자가 프롬프트를 편집하고 새 데이터 스토리를 생성할 수 있습니다. + **폐기** - 생성된 데이터 스토리를 삭제합니다. # Amazon Quick Sight에서 데이터 스토리 개인화 IAM Identity Center 인스턴스의 사용자 위치 및 작업 관련 정보를 활용하여 작성자 및 독자와 더 관련성이 높은 개인화된 데이터 스토리를 생성합니다. 예를 들어 미국의 작성자가 “내 위치의 수익을 높이는 방법에 대한 계획에 초점을 맞춘 비즈니스 전략 작성”이라는 프롬프트를 발행하면 데이터 스토리의 서술에 미국과 관련된 인사이트가 자동으로 포함됩니다. 작성자가 데이터 스토리가 캐나다와 같은 다른 국가에 집중하기를 원하는 경우 프롬프트에서 이를 지정할 수 있습니다. 개인 맞춤이 작동하려면 Quick 계정에 연결된 IAM Identity Center 인스턴스의 사용자에 대한 국가 및 직함을 추가해야 합니다. 자세한 정보는 IAM Identity Center 사용자 가이드의 [IAM Identity Center 디렉터리에 사용자 추가](https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/addusers.html)를 참조하세요. IAM Identity Center 인스턴스의 사용자 데이터는 기본적으로 애플리케이션 환경에 연결됩니다. 즉, 모든 데이터 스토리는 기본적으로 개인화됩니다. QuickSight 관리 콘솔의 계정 설정 메뉴에서 언제든지 [개인화를 옵트아웃](https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/qs-q-manage-personalization)하도록 선택할 수 있습니다. **참고** 데이터 스토리의 개인화는 현재 미국 동부(버지니아 북부) 및 미국 서부(오레곤) 리전에서 사용할 수 AWS 있습니다. # Amazon Quick Sight에서 생성된 데이터 스토리 보기 데이터 스토리를 생성하고 유지한 후 **데이터 스토리** 페이지에서 해당 데이터 스토리에 액세스할 수 있습니다. 데이터 스토리를 보려면 보려는 데이터 스토리를 선택하여 스토리 편집기를 엽니다. 데이터 스토리를 생성하고 수정할 때 데이터 스토리가 독자에게 어떻게 보이는지 미리 볼 수 있습니다. 생성된 데이터 스토리를 미리 보려면 페이지 상단의 **미리 보기** 아이콘을 선택합니다. 미리 보기를 종료하려면 **편집기로 돌아가기**를 선택합니다. # Amazon Quick Sight에서 생성된 데이터 스토리 편집 데이터 스토리를 생성하고 유지한 후 필요에 맞게 해당 콘텐츠를 수정할 수 있습니다. 데이터 스토리 텍스트의 형식을 지정하고, 이미지를 추가하며, 시각적 객체를 편집하고, 새 블록을 추가할 수 있습니다. 스토리는 데이터 스토리에 포함하려는 텍스트, 시각적 객체 및 이미지의 컨테이너 역할을 하는 다양한 *블록*으로 구성됩니다. 각 블록은 픽셀 완성 보고서의 섹션과 마찬가지로 데이터 스토리의 다른 블록과 독립적으로 형식을 지정할 수 있습니다. 데이터 스토리의 텍스트 형식을 지정하려면 페이지 상단의 도구 모음을 사용합니다. 도구 모음에서 글꼴 설정을 제공하므로 글꼴 유형, 스타일, 색상, 크기, 간격, 텍스트 하이라이트 및 정렬을 사용자 지정할 수 있습니다. 도구 모음을 사용하여 데이터 스토리 블록에 열을 추가할 수도 있습니다. 다음 옵션 중 하나를 사용하여 데이터 스토리에 시각적 객체를 추가합니다. + **시각적 객체** 창을 사용하여 시각적 객체를 데이터 스토리로 드래그 앤 드롭합니다. 데이터 스토리를 생성할 때 선택한 시각적 객체만 **시각적 객체** 창에 표시됩니다. 또한 **시각적 객체** 창에서 **추가**(\$1) 아이콘을 선택하여 데이터 스토리로 드래그 앤 드롭할 수 있는 새 시각적 객체를 추가할 수 있습니다. 각 데이터 스토리에는 최대 20개의 시각적 객체가 포함될 수 있습니다. + 이미지를 추가할 데이터 스토리 블록을 선택합니다. 커서가 나타나면 슬래시(`"/"`)를 입력하여 이미지 또는 시각적 객체를 해당 데이터 스토리 블록에 삽입합니다. 데이터 스토리에서 시각적 객체를 편집하려면 변경할 시각적 객체를 선택한 다음 **속성** 아이콘을 선택합니다. 속성 창이 나타나면 다음 작업을 수행할 수 있습니다. + 시각적 객체의 제목을 변경하고 숨기거나 표시합니다. 기본적으로 시각적 객체 제목은 표시됩니다. + 시각적 객체의 부제목을 변경하고 숨기거나 표시합니다. 기본적으로 시각적 객체의 부제목은 숨겨집니다. + 데이터 레이블을 숨기거나 표시합니다. 기본적으로 데이터 레이블은 숨겨집니다. + 범례의 위치를 숨기거나 표시하고 변경합니다. 기본적으로 범례는 숨겨집니다. 데이터 스토리에 새 블록을 추가하려면 기존 블록 하단의 더하기(\$1) 아이콘을 선택합니다. 그런 다음 원하는 레이아웃 옵션을 선택합니다. 각 블록 상단의 **블록 옵션**(3개의 점) 아이콘에서 블록을 이동, 복제 또는 삭제할 수도 있습니다. 블록의 항목 레이아웃을 변경하려면 각 항목 옆에 6개의 점 아이콘을 사용하여 원하는 위치에 항목을 드래그 앤 드롭할 수 있습니다. # Amazon Quick Sight의 데이터 스토리에 테마 및 애니메이션 추가 테마 및 애니메이션 생성하는 스토리에 테마와 애니메이션을 추가할 수 있습니다. 데이터 스토리에 테마 또는 애니메이션을 추가하려면 **스토리 스타일** 아이콘을 선택합니다. **스토리 스타일** 창이 나타나면 다음 작업을 수행할 수 있습니다. + **테마**에서 데이터 스토리에 가장 적합하다고 생각되는 테마를 선택합니다. + **애니메이션**에서 애니메이션 스타일과 속도를 선택합니다. 애니메이션 유형의 경우 **없음**, **페이드** 또는 **슬라이드**를 선택할 수 있습니다. 기본 애니메이션은 **없음**입니다. **속도**에서 **느림**, **중간** 또는 **빠름**을 선택합니다. 기본 속도는 **중간**입니다. # Amazon Quick Sight에서 데이터 스토리 공유 다음 절차에 따라 데이터 스토리를 공유합니다. **데이터 스토리 공유** 1. 공유하려는 데이터 스토리의 스토리 편집기에서 오른쪽 상단의 **공유** 아이콘을 선택합니다. 또는 데이터 스토리 미리 보기 상단의 **공유** 아이콘을 선택할 수 있습니다. 1. **데이터 스토리 공유** 모달이 나타나면 데이터 스토리를 공유할 사용자 또는 그룹을 입력합니다. 1. (선택 사항) 게시된 데이터 스토리의 링크를 클립보드에 저장하려면 **링크 복사**를 선택합니다. 1. **게시 및 공유**를 선택합니다. 스토리를 공유하려는데 스토리를 공유할 수 없다는 메시지가 수신되는 경우 대시보드 소유자에게 문의하여 **데이터 스토리 공유 허용** 스위치를 켜도록 요청합니다. 이 스위치에 대한 자세한 정보는 [자습서: Amazon Quick Sight 대시보드 생성](example-create-a-dashboard.md) 섹션을 참조하세요. 데이터 스토리를 공유하려고 하는데 오류 메시지가 표시되면 대시보드 소유자 또는 Quick Account 관리자에게 문의하여 도움을 받으세요. 데이터 스토리를 공유한 후 스토리를 공유한 사용자는 스토리 링크가 포함된 알림 이메일을 수신하게 됩니다. 빠른 계정의 데이터 스토리 페이지에서 **데이터 스토리**에 액세스할 수 있습니다. 데이터 스토리에 대한 복사된 링크를 데이터 스토리에 액세스할 수 있는 사용자와 공유할 수도 있습니다. 제한된 데이터가 포함된 데이터 스토리는 공유할 수 없습니다. 제한된 데이터가 포함된 스토리를 공유하려면 스토리의 일부인 모든 제한된 시각적 객체를 나열하는 오류 메시지가 나타납니다. 원하는 경우 사용자와 공유하기 전에 데이터 스토리에서 제한된 시각적 객체를 제거합니다. 게시된 데이터 스토리를 편집할 때 최종 사용자에게 전파할 변경 사항에 대한 데이터 스토리를 다시 게시합니다. # Amazon Quick Sight에서 시나리오 작업 Admin Pro, Author Pro 또는 Reader Pro 역할을 가진 빠른 사용자는 시나리오를 사용하여 간단한 자연어로 복잡한 비즈니스 문제를 분석할 수 있습니다. 시나리오를 시작하기 위해 빠른 사용자는 해결하려는 문제를 설명하고 데이터 분석에 사용할 Quick Sight 또는 컴퓨터에서 관련 데이터를 추가합니다. 또는 사용자가 Amazon Q가 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 모든 관련 데이터를 검색하도록 할 수 있습니다. Amazon Q는 데이터 심층 분석을 위한 일련의 분석 또는 프롬프트를 반환합니다. 사용자가 자체 프롬프트를 입력하여 사용자 지정 분석을 생성할 수도 있습니다. 새 프롬프트가 수신되면 Amazon Q는 분석을 여러 단계로 구분해 실행합니다. 결과에는 특정 데이터 인사이트, 대화형 시각적 객체, 다음 작업을 제안하며 조사 결과가 비즈니스에 미칠 수 있는 영향 분석이 포함됩니다. 시나리오는 Quick Pro 사용자가 다음 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. + 지루하고 오류가 발생하기 쉬우며 비효율적인 수동 데이터 작업 자동화 + 과거 분석을 수정, 확장 또는 재사용하여 비즈니스 변화에 신속하게 적응 + 스프레드시트가 허용하는 것보다 더 심층적인 데이터 분석 다음 주제를 사용하여 Amazon Quick Sight에서 시나리오를 생성하고 작업합니다. **Topics** + [ ## Quick Sight 시나리오에 대한 고려 사항 ](#scenarios-considerations) + [ # Amazon Quick Sight 시나리오 생성 ](scenarios-create.md) + [ # Amazon Quick Sight 시나리오에서 스레드 작업 ](scenarios-threads.md) + [ # Amazon Quick Sight 시나리오에서 데이터 작업 ](scenarios-data.md) ## Quick Sight 시나리오에 대한 고려 사항 고려 사항 Amazon Quick Sight 시나리오에는 다음 고려 사항이 적용됩니다. + Amazon Quick Sight 시나리오는 Amazon Quick에서 Admin Pro, Author Pro 또는 Reader Pro 역할을 가진 사용자가 사용할 수 있습니다. 사용자를 Quick Pro 역할로 업데이트하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[생성형 BI 시작하기](generative-bi-get-started.md). + 시나리오는에 AWS 리전 나열된 특정에서 사용할 수 있습니다[빠른 Amazon Q AWS 리전 지원](regions.md#regions-aqs). Quick Sight 시나리오에 대한 고려 사항을 검토한 후 Amazon Quick Sight에서 시나리오[Amazon Quick Sight 시나리오 생성](scenarios-create.md)를 시작하려면 섹션을 참조하세요. # Amazon Quick Sight 시나리오 생성 Amazon Quick Pro 사용자는 Quick Sight 대시보드 또는 Quick Sight 홈 페이지의 **시나리오** 섹션에서 시나리오를 생성할 수 있습니다. 사용자는 필요한 만큼 시나리오를 생성할 수 있습니다. 각 사용자는 한 번에 최대 3개의 활성 시나리오를 보유할 수 있습니다. 각 Quick Sight 계정은 한 번에 최대 10개의 활성 시나리오를 지원합니다. 다음 절차에 따라 Amazon Quick Sight에서 시나리오를 생성합니다. **새 시나리오 생성** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 다음 조치 중 하나를 취하세요. 1. 대시보드를 열고 다음 중 하나를 찾으세요. + 사용 가능한 경우 대시보드 상단의 **시나리오에서 이 대시보드 분석**을 선택하세요. + 대시보드의 시각적 객체에서 드롭다운 메뉴를 열고 **시나리오 탐색**을 선택합니다. + **빌드**를 선택하고 **시나리오**를 선택하세요. 1. 빠른 홈 페이지에서 **시나리오를** 선택합니다. **시나리오**에서 **새 시나리오**를 선택합니다. 1. 새 시나리오가 나타납니다. 텍스트 상자에서 해결하려는 문제를 설명하세요. 이 입력은 시나리오에서 발생하는 모든 데이터 피벗 및 조작의 시작점입니다. 제공하는 설명은 광범위하거나 원하는 만큼 구체적일 수 있습니다(예: '사용 트렌드 분석' 또는 '지난 달 데이터를 기반으로 월별 누계 및 전년 대비 사용량 변화 계산'). 1. 시나리오에서 사용할 데이터를 추가하세요. Quick Sight 대시보드에서 데이터를 선택하거나 컴퓨터에서 파일을 업로드할 수 있습니다. 대시보드에서 데이터를 선택하면 검토를 위해 선택한 데이터의 미리 보기가 생성됩니다. Quick Sight 시나리오에서 데이터를 미리 보고 편집하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Amazon Quick Sight 시나리오에서 데이터 작업](scenarios-data.md). 시나리오에서 사용되는 데이터에는 다음 제한이 적용됩니다. + 최대 10개의 데이터 소스를 시나리오에 추가할 수 있습니다. + 대시보드에서는 한 번에 최대 20개의 시각적 객체를 선택할 수 있습니다. + 업로드된 파일은 `.xlsx` 또는 `.csv` 형식이어야 하며 1GB를 초과할 수 없습니다. + 데이터 소스는 최대 200개의 열을 보유할 수 있습니다. 시나리오에 데이터를 추가하지 않으면 Amazon Q는 Quick Sight 대시보드를 자동으로 검색하여 이전 단계의 문제 설명과 관련된 데이터를 찾습니다. 1. **분석 시작**을 선택합니다. Quick Sight 시나리오에서 분석을 시작하면 Quick Sight는 분석을 위해 데이터를 준비하고 새 *스레드*를 반환합니다. 스레드는 시나리오에서 설명한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 생성된 프롬프트를 포함합니다. 스레드는 특정 시나리오를 드릴다운하는 데 사용할 수 있는 사용자 프롬프트 및 Amazon Q 응답으로 구성된 순서에 기반한 컨텍스트 대화입니다. 스레드를 사용하여 Amazon Q가 이전에 스레드에서 설명한 내용을 기억한다고 가정하는 프롬프트를 작성할 수 있습니다. 프롬프트를 선택하여 스레드를 계속하거나 스레드 위의 더하기 기호(\$1)를 선택하여 새 스레드를 시작할 수 있습니다. 새 스레드는 사용자가 생성한 첫 번째 스레드와 다른 프롬프트를 사용합니다. 스레드 작업에 관한 자세한 내용은 [Amazon Quick Sight 시나리오에서 스레드 작업](scenarios-threads.md) 섹션을 참조하세요. # Amazon Quick Sight 시나리오에서 스레드 작업 Quick Sight에서 시나리오를 생성하면 Amazon Q가 생성하는 데이터가 *스레드*와 *블록*으로 표시됩니다. 스레드는 프롬프트와 응답의 수직 체인입니다. 블록은 단일 프롬프트와 응답 페어입니다. 각 스레드는 최대 15개의 블록을 포함할 수 있으며, 각 시나리오는 여러 스레드에 걸쳐 총 최대 50개의 블록을 포함할 수 있습니다. 새 스레드가 생성되면 Amazon Q에서 생성한 프롬프트 목록이 새 블록 내부에 나타납니다. 드릴다운할 프롬프트 중 하나를 선택하면 Amazon Q는 선택한 프롬프트와 관련된 데이터를 분석하고 분석에서 도출할 수 있는 모든 데이터 조사 결과, 예측 및 결론에 대한 요약을 반환합니다. 스레드를 계속 진행하고 프롬프트를 자세히 살펴보려면 블록 아래에 있는 더하기 기호(**\$1**)를 선택하여 이전 블록의 조사 결과를 고려하는 생성된 프롬프트의 새 목록이 포함된 새 블록을 생성합니다. 데이터의 서로 다른 측면을 분석하는 새 스레드를 시작하려면 시나리오의 블록 위에 있는 더하기 기호(**\$1**)를 선택하여 새 스레드를 생성합니다. 변경하려는 블록의 로드가 완료되면 시나리오에서 블록을 축소, 복제 또는 삭제할 수 있습니다. 다음 절차를 사용하여 시나리오 블록을 변경합니다. **블록을 축소, 복제 또는 삭제하는 방법** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 옵션 창에서 **시나리오**를 선택하고 변경하려는 시나리오를 선택하세요. 1. 변경하려는 블록으로 이동하고 블록의 오른쪽 상단에 있는 줄임표(...)를 선택하세요. 1. 다음 조치 중 하나를 취하세요. + 블록을 축소하려면 **축소**를 선택하세요. 축소된 블록을 확장하려면 블록 오른쪽 상단의 줄임표를 선택하고 **확장**을 선택하세요. + 블록을 복제하려면 **복제**를 선택하세요. 블록이 복제되고 원래 블록 옆의 새 스레드에 배치됩니다. + 블록을 삭제하려면 **삭제**를 선택하세요. 사용 사례에 더 잘 맞게 블록의 프롬프트를 수정할 수도 있습니다. 다음 절차를 사용하여 블록 프롬프트를 수정합니다. **블록의 프롬프트를 수정하는 방법** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 옵션 창에서 **시나리오**를 선택하고 변경하려는 시나리오를 선택하세요. 1. 변경하려는 블록으로 이동하여 **블록 수정**을 선택하세요. 1. 표시되는 **블록 수정** 팝업에서 블록에 대한 새 설명을 입력하고 **적용**을 선택하세요. 프롬프트를 수정한 후 Amazon Q는 데이터를 분석하고 프롬프트에 적용된 변경 내용을 반영하는 새로 생성된 분석을 반환합니다. # Amazon Quick Sight 시나리오에서 데이터 작업 Amazon Quick Sight에서 시나리오를 생성할 때 시나리오가 요약을 생성하는 데 사용하는 데이터를 미리 보고 수정할 수 있습니다. 다음 섹션을 사용하여 빠른 사용자가 시나리오에서 데이터와 상호 작용하는 방법에 대해 알아봅니다. **Topics** + [ ## 시나리오에 데이터 더 추가 ](#scenarios-data-add-data) + [ ## 미리 보기에서 데이터 편집 ](#scenarios-data-edit-preview) + [ ## 스냅샷에서 데이터 편집 ](#scenarios-data-edit-snapshot) ## 시나리오에 데이터 더 추가 Amazon Quick Sight에서 시나리오를 생성한 후 언제든지 시나리오에 더 많은 데이터를 추가할 수 있습니다. 다음 절차에 따라 Amazon Quick Sight 시나리오에 데이터를 추가합니다. **기존 Amazon Quick Sight 시나리오에 데이터를 추가하려면** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 옵션 창에서 **시나리오**를 선택하고 데이터를 더 추가하려는 시나리오를 선택하세요. 1. 작업 표시줄에서 **데이터 소스** 아이콘을 선택하여 **데이터** 창을 여세요. 1. 다음 조치 중 하나를 취하세요. 1. 시나리오에 Quick Sight 데이터를 추가하려면 **데이터 찾기**를 선택한 다음 시나리오에 추가할 데이터 세트 또는 대시보드 시각적 객체를 선택합니다. 시나리오에 추가할 Quick Sight 데이터를 모두 선택한 후 **추가**를 선택합니다. 1. 컴퓨터에서 시나리오로 파일을 업로드하려면 **파일 업로드**를 선택합니다. 시나리오에 추가된 데이터에는 다음 제한이 적용됩니다. + 최대 10개의 데이터 소스를 시나리오에 추가할 수 있습니다. + 대시보드에서는 한 번에 최대 20개의 시각적 객체를 선택할 수 있습니다. + 업로드된 파일은 `.xlsx` 또는 `.csv` 형식이어야 하며 1GB를 초과할 수 없습니다. + 데이터 소스는 최대 200개의 열을 보유할 수 있습니다. 시나리오에 새 데이터를 추가한 후에 Amazon Q는 모든 새 분석에 데이터를 포함합니다. ## 미리 보기에서 데이터 편집 시나리오에 사용할 Quick Sight 대시보드의 데이터를 선택하면 데이터에 대한 미리 보기가 생성되어 분석에 추가됩니다. 필요한 경우 미리 보기 상태에서 대시보드 데이터에 다음 변경 내용을 적용할 수 있습니다. + **필터** - 사용 가능한 데이터의 하위 세트만 분석하거나 시나리오에 포함된 행 수를 줄여야 하는 경우 데이터에 필터를 적용할 수 있습니다. + **정렬** - 사용 가능한 데이터가 100만 개 행을 초과하고 특정 열의 값 보존을 우선하려는 경우 필요에 맞게 데이터를 정렬할 수 있습니다. ## 스냅샷에서 데이터 편집 시나리오에 대시보드 또는 외부 데이터를 추가하면 Quick Sight는 검토할 데이터 소스의 스냅샷을 생성합니다. 시나리오에 사용된 데이터의 스냅샷을 보려면 작업 표시줄에서 **데이터 소스** 아이콘을 선택하세요. 그러면 **데이터** 창이 열리고 검토하려는 데이터 스냅샷을 선택할 수 있습니다. 이 페이지에서 다음 작업을 수행할 수 있습니다. + 데이터 스냅샷의 제목을 업데이트하려면 제목 옆에 있는 연필 아이콘을 선택하고 스냅샷의 새 제목을 입력하세요. + **필터** 아이콘을 선택하여 시나리오에서 사용되는 데이터를 필터링하세요. 이 옵션은 시나리오에서 시나리오에 추가된 데이터의 하위 세트만 사용하도록 하려는 경우에 사용할 수 있습니다. + **정렬** 아이콘을 선택하여 시나리오에 사용되는 데이터를 정렬하세요. 데이터가 100만 개의 행을 초과하는 경우 이 옵션을 사용하여 특정 열의 보존 우선순위를 지정할 수 있습니다. + **필드 목록** 아이콘을 선택하여 시나리오에 포함되는 필드를 선택하세요. 이 옵션은 시나리오에서 사용되는 열을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 시나리오 데이터 업데이트가 완료되면 **데이터** 창을 닫으세요.