关键要点:在本篇文章中,我们探讨了 Prevsis 如何通过 Amazon QuickSight 创建超过 700 个客户仪表板,以保障员工的安全、健康和企业的可持续性。其无代码的职业健康与安全 (HS) 以及环境、社会和治理 (ESG) 解决方案,结合强大的数据分析功能,帮助高风险行业实现数字化管理。
本文为客座文章,由 Alex Cabrera、Harvey Rosas 和 Camilo Gmez 撰写,来自 Prevsis。
在当今瞬息万变的商业环境中,企业需要实时的洞察分析以推动决策和实现可持续发展目标。Prevsis 专注于在职业健康与安全,以及环境、社会和治理领域提供无代码解决方案,旨在通过一体化的数字平台,帮助客户管理安全和合规需求。我们为各类客户提供支持,让他们能够有效地评估和监控风险,提升运营效率,降低工作场所的干扰。

Prevsis 的客户需要分析洞察来驱动决策过程,因此我们寻找高效、强大且灵活的商业智能 (BI) 工具,以便将大量数据转化为切实可行的分析见解。我们的 BI 解决方案必须能够以视觉上引人注目的方式,将数据展示给各个不同需求的利益相关者,而无需过多定制或嵌入。
我们也希望简化用户获取所需信息的流程,从拖放仪表板编辑器到自然语言查询等用户友好工具,都是极大的加分项。此外,预测分析和人工智能能够为客户提供额外的价值,帮助他们分析历史数据,以识别潜在的安全或健康风险,并随时监控自己的进展及改善情况。
经过仔细评估各种BI选项,我们选择了 QuickSight,原因包括:
特点优势成本降低QuickSight 在实施成本上比其他 BI 选项低 45,并采用基于使用量的价格模式,实现更大节省,同时无需按用户付费,降低了总体开支。完全托管、自适应基础设施QuickSight 使我们能够自由扩展使用,无需管理复杂的基础设施,节省了资源,专注于核心竞争力和创新。受管数据访问QuickSight 的高级数据分段功能包括行级安全性 RLS允许根据用户角色和权限限制对特定数据集的访问,确保数据隐私和合规。简单报告与定制QuickSight 中内置的可自定义和可嵌入仪表板,使我们能够轻松地向客户提供数据分析的决策能力,让最终用户能轻松从集中数据池生成有价值的报告。使用 SDK 产品化 BIQuickSight 的软件开发工具包 (SDK) 能力在我们的部署过程中发挥了重要作用,让我们能够迅速无缝地将数据产品部署到生产中,大幅度减少手动工作。结合我们以 AWS 为中心的技术架构,从数据提取到生产,使用 QuickSight 作为我们的 BI 需求显得自然而然。
QuickSight 让我们能为客户和用户带来价值。我们的分析产品现已围绕嵌入式分析展开,特别关注 QuickSight 仪表板的使用。我们将仪表板集成到每项服务中,以增强功能,提供有价值的洞察。
目前,我们提供超过 700 个嵌入式仪表板,每个仪表板均可以服务任何用户、员工或成千上万的承包商。这些仪表板使客户能够评估各种 HS 和 ESG 要求的表现,包括事故报告、培训、安全程序遵从性和违规情况等。
以下视频展示了我们的事件分析仪表板的运作情况。
如图所示,这是安全金字塔的示例。
以下仪表板展示了与来源、类型和严重性相关的事故和情况。
在 Prevsis,我们的数据架构主要依赖 AWS 生态系统。我们选择无服务器架构,考虑到其性能、低费用和低维护性。我们使用的一些工具包括:
存储和获取层 AWS 数据库迁移服务、Amazon S3、Amazon DynamoDB、Amazon Kinesis 数据火hose目录 AWS Glue数据处理 AWS Glue、Amazon Athena、AWS Lambda编排 AWS Step Functions、Amazon EventBridge、Amazon SQS治理 AWS Lake Formation数据可视化 QuickSight机器学习 Amazon SageMaker、Amazon Comprehend、Amazon Textract代码操作 Jenkins、AWS CloudFormation、GitLab这些工具与 QuickSight 一起,使我们能够提供强大而全面的数据分析生态系统,赋能客户获取有价值的洞察和流畅的合规流程。以下是解决方案架构图示。
部署后的结果是非常令人满意的。我们发现 QuickSight 加速了整个价值链的过程不仅提升了内部流程的效率,也使客户更容易访问和使用数据。所有与我们沟通的用户,无论是内部还是外部,都对该解决方案的可靠性表示赞赏,认为其比其它复杂的 BI 工具更为高效。客户特别喜欢内置的分析能力和仪表板,我们也收到了反馈,称定制仪表板让用户体验显得尤为个性化与流畅。即时报告功能让他们能够方便地根据数据包括历史数据和当前数据做出明智的决策。
在内部,我们同样发现 QuickSight 非常有用。它不仅带来了成本效益,我们在维护和运营需求、开发时间以及部署时间上的投入显著减少。具体来说,开发时间降低了 50,使团队能够专注于更高级的功能开发。此外,即便是以极少的努力,我们也能够为客户和同事提供顶级的用户体验,这让我们感到十分安心。
QuickSight 的新功能持续稳定发布,也是我们感到满意之处。在使用过程中,我们看到 QuickSight 控制台的视觉增强以及 SDK 中的新功能。总的来说,我们对选择使用 QuickSight 非常满意,也期待即将推出的最新功能,尤其是在视觉化和数据管理能力方面。
在接下来的一年中,Prevsis 的分析和 BI 路线图将进行重大改进,而 QuickSight 是我们战略的关键组成部分。我们正致力于在管理大规模仪表板的过程中集成持续集成和持续部署 (CI/CD) 流程,确保无缝更新和改善灵活性。此外,我们将关注赋予客户创建和编辑自己的仪表板的灵活性,以及数据可观察性,以提供无与伦比的数据质量与性能洞察。我们也很高兴能够推出嵌入式体验的创作能力,赋予用户在我们的解决方案中构建个性化和沉浸式互动的能力。这些发展标志着我们对提供更强大、以用户为中心的分析体验的承诺的又一次雄心之举。
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迁移到 QuickSight 使 Prevsis 能够精简数据部署流程,提供最前沿的、可及的分析解决方案,直接发放给客户。
依靠 QuickSight 作为我们数据架构的关键组成部分,我们已确立了作为值得信赖的合作伙伴,助力客户做出明智的决策,满足不断变化的 HS 和 ESG 合规市场需求。
要了解更多关于 QuickSight 如何帮助您企业实现仪表板、报告等功能的信息,请访问 Amazon QuickSight。
Alex Cabrera 是 Prevsis 的首席执行官,他的领导力受公司使命的驱动:成为客户做出明智决定的主要合作伙伴,通过创新解决方案满足当前和未来的市场需求。他的关注点不仅限于技术进步,还包括员工的福祉和组织的长期可持续性。他的总体使命是赋能客户提供端到端的解决方案,确保高效利用数据,以推动创新和可持续增长。
作为 Prevsis 的首席技术官,Harvey Rosas 负责推动技术发展,专注于人工智能和先进分析。Harvey 的战略愿景围绕利用 AI 和先进分析,通过提供转型性见解赋能企业,增强决策过程并促进创新。他的使命是巩固公司在 AI 驱动解决方案中的领先地位,以满足客户在不断变化的环境中的需求。
Camilo Gmez 是 Prevsis 的首席数据工程师。他和他的团队每天专注于设计和实施实际可扩展的云解决方案,以解决与数据管理和解耦服务相关的业务或运营机会,增强 Prevsis 软件生态系统的性能。
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