Amazon QuickSight: डेटा प्रोफेशनल्स के लिए हैंड्स-ऑन गाइड

Amazon QuickSight एक क्लाउड-नेटिव बिज़नेस इंटेलिजेंस (BI) सेवा है जो संगठनों को बड़े पैमाने पर डेटा को विज़ुअलाइज़, विश्लेषण और साझा करने में सक्षम बनाती है.

यह आधुनिक डेटा टीमों (एनालिस्ट्स, डेटा साइंटिस्ट्स, और बिज़नेस इंटेलिजेंस प्रोफेशनल्स सहित) के लिए डिज़ाइन किया गया है जो डेटा-आधारित निर्णय लेने के लिए AWS का लाभ उठाना चाहती हैं।

जब मैंने पहली बार क्लाउड-आधारित एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म्स के साथ काम करना शुरू किया, तो मैं ऐसे समाधान की तलाश में था जो स्केल कर सके, मेरे AWS इकोसिस्टम के साथ इंटीग्रेट हो, और सर्वर प्रबंधन के बोझ के बिना विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करे। तभी मुझे Amazon QuickSight के बारे में पता चला, और इसने डैशबोर्ड निर्माण और रियल-टाइम एनालिटिक्स के प्रति मेरा दृष्टिकोण बदल दिया।

इस गाइड में, मैं आपको दिखाऊंगा कि Amazon QuickSight का उपयोग करके आकर्षक डैशबोर्ड कैसे बनाएं, SPICE के जरिए क्वेरी प्रदर्शन कैसे तेज करें, इंटरैक्टिव रिपोर्ट्स कैसे एम्बेड करें, और एडवांस्ड मशीन लर्निंग इनसाइट्स कैसे लागू करें।

> समान क्लाउड-आधारित विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स की बुनियादी समझ के लिए, Introduction to Tableau कोर्स एक्सप्लोर करें।

Amazon QuickSight को समझना

QuickSight, Amazon के विस्तृत AWS इकोसिस्टम का हिस्सा है, जो बिज़नेस इंटेलिजेंस आवश्यकताओं के लिए सर्वरलेस, स्केलेबल समाधान प्रदान करता है.

यह आपको कई डेटा स्रोतों से आसानी से कनेक्ट होने, विश्लेषण करने और निष्कर्षों को इंटरैक्टिव डैशबोर्ड के माध्यम से प्रस्तुत करने में सक्षम बनाता है।

मुख्य फीचर्स का अवलोकन

Amazon QuickSight निम्नलिखित फीचर्स प्रदान करता है जो इसे लिगेसी BI प्लेटफॉर्म्स और नए क्लाउड-आधारित प्रतिस्पर्धियों से अलग बनाते हैं।

QuickSight की प्रमुख विशेषताओं का विवरण दिखाती छवि। Napkin AI का उपयोग कर बनाई गई

सर्वरलेस आर्किटेक्चर

QuickSight एक पूर्णतः प्रबंधित सेवा है। इसका अर्थ है कि किसी सर्वर को डिप्लॉय, मेंटेन या स्केल करने की आवश्यकता नहीं है.

यह आपकी मांग के अनुसार स्वतः समायोजित हो जाता है, जिससे आप मैनुअल प्रोविज़निंग और क्षमता योजना की जटिलता और लागत से बचते हैं।

SPICE इंजन

SPICE (Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine) QuickSight का स्वामित्व वाला इन-मेमरी इंजन है जो आपको तेज़, इंटरैक्टिव विश्लेषण करने देता है.

यह तेज़ क्वेरी के लिए डेटा को प्रीलोड और कंप्रेस करता है और अक्सर एक्सेस किए जाने वाले डेटासेट्स के लिए कैशिंग सक्षम करता है.

SPICE उच्च समकालिकता के साथ लाखों पंक्तियों का समर्थन करता है, जिससे डैशबोर्ड और रिपोर्ट्स में कम लेटेंसी सुनिश्चित होती है।

मशीन लर्निंग इनसाइट्स

QuickSight में बिल्ट-इन मशीन लर्निंग क्षमताएँ हैं जो आपको विसंगतियों का पता लगाने, पूर्वानुमान बनाने और डैशबोर्ड को स्वतः सारांशित करने देती हैं.

ये फीचर्स सीधे UI से सुलभ हैं और इसके लिए आपको मॉडल्स बनाना, प्रशिक्षित करना या डिप्लॉय करना आवश्यक नहीं है.

उदाहरण के लिए, एनॉमली डिटेक्शन आपके डेटा में असामान्य पैटर्न को विज़ुअल संकेतों के साथ हाइलाइट करता है, जबकि ML-समर्थित फोरकास्टिंग ऐतिहासिक ट्रेंड्स के आधार पर भविष्य के मेट्रिक्स का अनुमान लगा सकती है।

नेचुरल लैंग्वेज क्वेरी (NLQ)

Q फीचर के साथ, आप सादा अंग्रेज़ी में प्रश्न पूछ सकते हैं, जैसे “पिछली तिमाही में शीर्ष प्रदर्शन करने वाले क्षेत्र कौन से थे?” और तुरंत दृश्यात्मक जवाब प्राप्त कर सकते हैं.

यह डेटा एक्सेस को व्यापक बनाता है और तकनीकी टीमों पर निर्भरता कम करता है, जिससे गैर-तकनीकी हितधारकों के लिए सेल्फ-सर्विस BI संभव होता है।

AWS-नेटिव इंटीग्रेशन

AWS का हिस्सा होने के नाते, QuickSight निम्नलिखित सेवाओं के साथ इंटीग्रेट होता है:

Amazon S3 डेटा लेक स्टोरेज के लिए
Amazon Redshift डेटा वेयरहाउसिंग के लिए
Amazon Athena S3 से सीधे डेटा क्वेरी करने के लिए
Amazon RDS और Aurora रिलेशनल डेटाबेस एक्सेस के लिए

यह घनिष्ठ इंटीग्रेशन डेटा कनेक्टिविटी को सरल बनाता है और आपको AWS इकोसिस्टम के भीतर एंड-टू-एंड एनालिटिक्स पाइपलाइंस बनाने देता है।

इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड

QuickSight बार चार्ट, लाइन ग्राफ, हीट मैप, जियोस्पैशियल मैप्स और KPI विज़ुअल्स सहित कई प्रकार के विज़ुअल्स का समर्थन करता है.

आप फ़िल्टर्स, पैरामीटर्स और ड्रिल-डाउन के साथ इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बना सकते हैं जो इनसाइट्स खोजने में मदद करते हैं।

मल्टी-टेनेंसी और एम्बेडिंग क्षमताएँ

QuickSight आपको मल्टी-टेनेंट डैशबोर्ड बनाने देता है जिन्हें विभिन्न यूज़र समूहों के साथ सुरक्षित रूप से साझा किया जा सकता है.

यह JavaScript SDK या APIs का उपयोग करके वेब और मोबाइल एप्लिकेशन्स में एम्बेडिंग की अनुमति भी देता है, जो SaaS प्रदाताओं और आंतरिक बिज़नेस एप्लिकेशन्स के लिए आदर्श है।

> QuickSight जैसे टूल्स को सपोर्ट करने वाली क्लाउड-आधारित आर्किटेक्चर और सेवाओं के बारे में अधिक जानने के लिए, AWS Cloud Technology and Services कोर्स देखें।

बिज़नेस इंटेलिजेंस के लिए QuickSight के लाभ

QuickSight कई चुनौतियों का समाधान कर BI टीमों के लिए मूल्य प्रदान करता है, जिनमें निम्न शामिल हैं।

बिज़नेस इंटेलिजेंस के लिए QuickSight के लाभों का विवरण दिखाती छवि। Napkin AI का उपयोग कर बनाई गई

जटिलता के बिना स्केलेबिलिटी

पारंपरिक BI टूल्स अक्सर बिना बड़े इन्फ्रास्ट्रक्चर निवेश के हजारों उपयोगकर्ताओं को एक साथ सपोर्ट करने में संघर्ष करते हैं.

QuickSight का सर्वरलेस मॉडल संगठनों को इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन के बोझ के बिना एनालिटिक्स को हजारों उपयोगकर्ताओं तक स्केल करने देता है।

SPICE के साथ बड़े पैमाने पर स्पीड

क्योंकि SPICE डेटा को मेमोरी में स्टोर करता है, डैशबोर्ड और विज़ुअलाइज़ेशन लाखों पंक्तियों के बावजूद सब-सेकंड में परिणाम लौटाते हैं.

यह रेस्पॉन्सिवनेस रियल-टाइम निर्णय लेने और उपयोगकर्ता एंगेजमेंट बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है।

लागत-कुशलता और लचीलापन

QuickSight की पे-पर-सेशन प्राइसिंग का अर्थ है कि संगठन तभी भुगतान करते हैं जब डैशबोर्ड वास्तव में देखे जाते हैं। अधिक पूर्वानुमेय उपयोग के लिए, क्षमता-आधारित प्राइसिंग मॉडल भी उपलब्ध है.

ये विकल्प आपको उपयोग पैटर्न और टीम की आवश्यकताओं के आधार पर लागतों को अनुकूलित करने देते हैं।

AWS में इंटीग्रेशन

AWS सेवाओं के साथ उत्कृष्ट इंटीग्रेशन के कारण, QuickSight जटिल ETL प्रक्रियाओं की आवश्यकता को कम करता है.

एनालिस्ट्स Redshift, Athena, या RDS से सीधे लाइव डेटा क्वेरी कर सकते हैं, या उसी इंटरफ़ेस में SPICE के माध्यम से इम्पोर्टेड डेटासेट्स के साथ काम कर सकते हैं।

एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा और शासन

QuickSight, AWS Identity and Access Management (IAM), रो-लेवल और कॉलम-लेवल सुरक्षा, तथा एट-रेस्ट और इन-ट्रांज़िट एन्क्रिप्शन के जरिए सूक्ष्म डेटा एक्सेस नियंत्रण सपोर्ट करता है।

AWS CloudTrail के साथ इंटीग्रेशन ऑडिटेबिलिटी और नियामक मानकों के अनुपालन को सुनिश्चित करता है।

सहयोग और सेल्फ-सर्विस एनालिटिक्स

QuickSight टीमों में डैशबोर्ड साझा करना, एक्सेस परमिशन्स सेट करना, और बिज़नेस यूज़र्स को फ़िल्टर्स, ड्रिल-डाउन और NLQ का उपयोग करके स्वयं डेटा एक्सप्लोर करने में आसानी प्रदान करता है.

यह IT या एनालिटिक्स टीमों पर अधिक बोझ डाले बिना डेटा-ड्रिवन संस्कृति को बढ़ावा देता है।

QuickSight विशेष रूप से उन संगठनों के लिए उपयुक्त है जो पहले से AWS का उपयोग कर रहे हैं और अलग प्लेटफॉर्म अपनाए बिना अपनी एनालिटिक्स क्षमताओं का विस्तार करना चाहते हैं।

> यदि आप Redshift में नए हैं, जो QuickSight का एक आम डेटा स्रोत है, तो विस्तृत walkthrough के लिए Introduction to Redshift कोर्स पर नज़र डालें।

Amazon QuickSight के साथ शुरुआत करना

डैशबोर्ड बनाने से पहले, आपको अपना QuickSight वातावरण सेटअप करना होगा और इंटरफ़ेस से परिचित होना होगा।

अपना वातावरण सेट करना

Amazon QuickSight का उपयोग शुरू करने के लिए, ये चरण अपनाएँ:

01: AWS में साइन इन करें

यहाँ जाएँ: AWS Management Console।

02: एक रीजन चुनें

लॉगिन करने के बाद, वह AWS रीजन चुनें जहाँ आपके डेटा स्रोत स्थित हैं। यह लेटेंसी, कंप्लायंस और इंटीग्रेशन के लिए महत्वपूर्ण है।

QuickSight द्वारा सपोर्टेड रीजन में US East (N. Virginia), US West (Oregon), और EU (Ireland) शामिल हैं। ये रीजन भविष्य में बदल सकते हैं।

नीचे दी गई छवि AWS Management Console का स्क्रीनशॉट प्रदान करती है, जिसमें उपलब्ध AWS रीजन दिखाए गए हैं।

AWS Management Console का स्क्रीनशॉट जो उपलब्ध AWS रीजन दिखा रहा है।

03: QuickSight एक्सेस करें और सक्रिय करें

सर्च बार में “QuickSight” टाइप करें और परिणामों में से इसे चुनें।

नीचे दी गई छवि AWS Management Console का स्क्रीनशॉट दिखाती है जिसमें सर्च बार में “QuickSight” दर्ज है।

AWS Management Console का स्क्रीनशॉट जिसमें ऊपर सर्च बार में 'QuickSight' दर्ज दिख रहा है।

सेवा पेज पर जाने के लिए “QuickSight” पर क्लिक करें।

यदि आप सेवा का पहली बार उपयोग कर रहे हैं, तो पेज पर “Sign up for QuickSight” बटन पर क्लिक करें।

नीचे दी गई छवि साइन-अप पेज के साथ QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट दिखाती है।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो साइन-अप पेज दिखा रहा है।

नीचे दी गई छवियाँ साइन-अप प्रक्रिया के अतिरिक्त चरण दिखाती हैं।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो साइन-अप प्रक्रिया दिखा रहा है (भाग 01)।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो साइन-अप प्रक्रिया दिखा रहा है (भाग 02)।

इसके बाद आपसे निम्न करने के लिए कहा जाएगा:

Standard और Enterprise एडिशन्स के बीच चयन करें।

Standard छोटे टीमों और बुनियादी डैशबोर्ड के लिए उपयुक्त है।
Enterprise Active Directory इंटीग्रेशन, VPC एक्सेस और उन्नत सुरक्षा नियंत्रण सपोर्ट करता है।

एक QuickSight अकाउंट नाम असाइन करें।
अपडेट्स और अलर्ट्स के लिए नोटिफिकेशन्स ईमेल निर्दिष्ट करें।

04: परमिशन्स सेट करें

आपको अपने AWS संसाधनों तक पहुंचने के लिए परमिशन्स भी सेट करने होंगे।

परमिशन्स कॉन्फ़िगर करने के लिए AWS Identity and Access Management (IAM) का उपयोग करें।

आवश्यकतानुसार Amazon S3, RDS, Athena, Redshift और अन्य सेवाओं तक एक्सेस दें।
यह सुनिश्चित करें कि QuickSight को डेटा और मेटाडेटा पढ़ने की अनुमति देने के लिए आवश्यक रोल्स मौजूद हों।

05: उपयोगकर्ता जोड़ें (वैकल्पिक)

“Manage QuickSight” के अंतर्गत, Users टैब पर जाएँ।

उपयोगकर्ताओं को ईमेल द्वारा आमंत्रित करें और उन्हें रोल्स असाइन करें:

Author: डैशबोर्ड और डेटा स्रोत बना सकते हैं।
Reader: केवल साझा किए गए डैशबोर्ड देख सकते हैं।

इंटरफ़ेस का अन्वेषण

अब आप QuickSight UI का अन्वेषण करने के लिए तैयार हैं।

एक प्रमुख क्षेत्र जिससे परिचित होना ज़रूरी है, वह है नेविगेशन पेन (लेफ्ट साइडबार), जो मुख्य फीचर्स तक पहुँच के लिए आपका कमांड सेंटर है:

Dashboards: अंतिम विज़ुअल आउटपुट जो उपयोगकर्ताओं के साथ साझा किए जाते हैं।
Analyses: वे कार्यक्षेत्र जहाँ आप विज़ुअल्स बनाते हैं और डेटा एक्सप्लोर करते हैं।
Datasets: डेटा कनेक्शन्स प्रबंधित करें, डेटासेट तैयार करें और जॉइन करें।

नीचे दी गई छवि QuickSight कंसोल दिखाती है, जिसमें नेविगेशन पेन के भीतर सबसे महत्वपूर्ण विकल्प दर्शाए गए हैं।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जिसमें नेविगेशन पेन के भीतर सबसे महत्वपूर्ण विकल्प दिखाए गए हैं।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना

Amazon QuickSight की मुख्य शक्ति कच्चे डेटा को सहज, क्रियाशील दृश्य इनसाइट्स में बदलने की क्षमता में निहित है।

अपने डेटा की तैयारी

सार्थक चार्ट और रिपोर्ट बनाने से पहले, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि आपका डेटासेट साफ़, सटीक और सुव्यवस्थित हो.

Amazon QuickSight बुनियादी डेटा तैयारी और ट्रांसफ़ॉर्मेशन के लिए बिल्ट-इन टूल प्रदान करता है, जो आपको विश्लेषण से पहले अपने डेटा को आकार देने देता है।

01: डेटा स्रोत अपलोड करें या कनेक्ट करें

“Datasets” सेक्शन में जाएँ और “New Dataset” पर क्लिक करें। यहाँ से, आप या तो:

फ़ाइल अपलोड करें (CSV, Excel)
किसी डेटा स्रोत से कनेक्ट करें

QuickSight कई तरह के डेटा स्रोत विकल्पों का समर्थन करता है, जिनमें शामिल हैं:

Amazon S3: ऑब्जेक्ट स्टोरेज में संग्रहीत संरचित डेटा से कनेक्ट करें।
Amazon Redshift: क्लाउड डेटा वेयरहाउस में बड़े डेटासेट्स को क्वेरी करने के लिए आदर्श।
Amazon Athena: डेटा को मूव किए बिना S3 से सीधे SQL के जरिए डेटा क्वेरी करें।
Amazon RDS: AWS पर होस्टेड रिलेशनल डेटाबेस से कनेक्ट करें।
MySQL/PostgreSQL/SQL Server/Snowflake: JDBC के माध्यम से कनेक्ट करें।
Salesforce, Excel, और CSV फाइलें: सीधे अपलोड करें या शेड्यूल्ड रिफ्रेश सेट करें।

नीचे दी गई चार छवियाँ आपको “Datasets” टैब ढूँढने, इम्पोर्ट विकल्पों को एक्सप्लोर करने और अंततः, सफलतापूर्वक इम्पोर्ट हो जाने पर एक डेटासेट देखने की प्रक्रिया से गुज़रती हैं:

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो ‘Datasets’ टैब दिखा रहा है।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो उपलब्ध डेटासेट इम्पोर्ट विकल्प दिखा रहा है (भाग 01)।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो उपलब्ध डेटासेट इम्पोर्ट विकल्प दिखा रहा है (भाग 02)।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो दिखा रहा है कि डेटासेट इम्पोर्ट हो जाने के बाद दृश्य कैसा होता है।

02: अपने डेटा को साफ़ करें और मान्य करें

QuickSight आपको डेटासेट निर्माण के दौरान सीमित ट्रांसफ़ॉर्मेशन करने देता है। इन ट्रांसफ़ॉर्मेशन में शामिल हैं:

डुप्लीकेट्स हटाना: अनावश्यक रिकॉर्ड्स को हटाने के लिए फ़िल्टर्स या डेटा प्रेप टूल्स का उपयोग करना।
डेटा टाइप्स ठीक करना: सुनिश्चित करना कि दिनांक, टेक्स्ट और संख्या फ़ील्ड सही ढंग से पहचाने जाएँ।
नल्स का समाधान: खोए हुए मानों को बदलना या फ़िल्टर करना।

03: ट्रांसफ़ॉर्मेशन लागू करें

आप कैलकुलेटेड फ़ील्ड्स, फ़िल्टर्स और सरल लॉजिक के साथ अपने डेटासेट को बेहतर बना सकते हैं ताकि नए इनसाइट्स प्राप्त हों।

यहाँ एक उदाहरण है:

आप बिक्री मूल्यों को दो समूहों में वर्गीकृत करने के लिए एक कैलकुलेटेड फ़ील्ड बना सकते हैं:

ifelse({sales} > 1000, "High", "Low")संचालित द्वारा

यह सूत्र एक नया कॉलम बनाता है जो प्रत्येक रिकॉर्ड को बिक्री मात्रा के आधार पर "High" या "Low" के रूप में वर्गीकृत करता है।

04: प्रीव्यू और कन्फर्म करें

QuickSight किसी भी ट्रांसफ़ॉर्मेशन के बाद आपके डेटा का प्रीव्यू प्रदान करता है। आप इसका उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए कर सकते हैं कि मान, लेबल और फ़ॉर्मैट्स आपके लक्ष्यों के अनुरूप हैं।

जब आपका डेटा सही लगे, तो Save & Visualize पर क्लिक करें ताकि आप विश्लेषण इंटरफ़ेस में जा सकें।

नीचे दी गई छवियाँ CSV फ़ाइल से डेटासेट इम्पोर्ट करने और डेटा तैयारी चरण में उसकी समीक्षा करने की प्रक्रिया दिखाती हैं:

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो CSV से डेटासेट इम्पोर्ट करने की प्रक्रिया दिखा रहा है (भाग 01)।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो CSV से डेटासेट इम्पोर्ट करने की प्रक्रिया दिखा रहा है (भाग 02)।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो CSV से डेटासेट इम्पोर्ट करने की प्रक्रिया दिखा रहा है (भाग 03)।

अपना पहला डैशबोर्ड बनाना

अपने डेटासेट के तैयार और वैलिडेट हो जाने के बाद, आप अपना पहला QuickSight डैशबोर्ड बनाना शुरू कर सकते हैं।

यहाँ शुरुआत कैसे करें:

01: नई एनालिसिस शुरू करें

Analyses सेक्शन में जाएँ, New Analysis पर क्लिक करें, और वह डेटासेट चुनें जिसे आपने अभी बनाया या इम्पोर्ट किया है।

नीचे दी गई छवि Analyses टैब दिखाती है, जहाँ आप नई एनालिसिस शुरू करते हैं।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो ‘Analyses’ टैब दिखा रहा है।

02: एक विज़ुअल जोड़ें

Add पर क्लिक करें, फिर Add Visual पर क्लिक करें ताकि अपनी एनालिसिस में एक नया चार्ट जोड़ें।

विज़ुअल प्रकारों की विस्तृत शृंखला में से चुनें:

बार चार्ट, लाइन ग्राफ, पाई चार्ट
हीट मैप, स्कैटर प्लॉट, ट्री मैप
KPI, टेबल्स, पिवट टेबल्स, कॉम्बो चार्ट्स

नीचे दी गई छवि दिखाती है कि एनालिसिस इंटरफ़ेस के भीतर विज़ुअल विकल्प कहाँ एक्सेस करें।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो ‘Analyses’ टैब के भीतर विज़ुअल जोड़ने का विकल्प दिखा रहा है।

03: विज़ुअल कॉन्फ़िगर करें

विज़ुअल कॉन्फ़िगर करने के लिए, आप फ़ील्ड्स को उपयुक्त ज़ोन्स में ड्रैग कर सकते हैं:

मेट्रिक्स प्लॉट करने के लिए X-axis, Y-axis
सेगमेंटेशन और फ़ॉर्मैटिंग के लिए Group by, Color, Value

आप ‘filters’ का उपयोग करके डेटा के किसी उपसमुच्चय पर फोकस कर सकते हैं (उदा., कोई विशेष क्षेत्र, समयावधि या श्रेणी) और ट्रेंड्स व आउट्लायर्स को सामने लाने के लिए फ़ील्ड या वैल्यू के अनुसार रिजल्ट्स सॉर्ट कर सकते हैं।

04: लुक एंड फील कस्टमाइज़ करें

अपने डैशबोर्ड को कस्टमाइज़ करने के लिए, Format Visual पर क्लिक करें। फिर आप:

एक्सिस टाइटल्स और फ़ॉन्ट साइज़ समायोजित करें
चार्ट के रंग बदलें या कंडीशनल फ़ॉर्मैटिंग लागू करें
लेजेंड्स और ग्रिडलाइन्स को सक्षम/अक्षम करें

05: नैरेटिव्स और ML इनसाइट्स जोड़ें (वैकल्पिक)

आप “Auto-Narratives” का उपयोग नेचुरल लैंग्वेज में इनसाइट्स स्वतः जनरेट करने के लिए कर सकते हैं।

आप बिना कोई मॉडल बनाए, “Anomaly Detection” और “Forecasting” जैसे बिल्ट-इन ML फीचर्स को सक्षम करके अपने डैशबोर्ड में पूर्वानुमानी तत्व जोड़ सकते हैं।

06: पब्लिश करना और साझा करना

जब आपका डैशबोर्ड आपकी इच्छानुसार दिखे:

PUBLISH पर क्लिक करें।
अपने डैशबोर्ड को नाम दें और उपयोगकर्ताओं या समूहों को एक्सेस अधिकार असाइन करें।

नीचे दी गई छवियाँ पब्लिशिंग प्रक्रिया को दिखाती हैं, डैशबोर्ड का नाम देने से लेकर शेयरिंग विकल्प सेट करने तक।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो डैशबोर्ड पब्लिश करने का विकल्प दिखा रहा है (भाग 01)।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो डैशबोर्ड पब्लिश करने का विकल्प दिखा रहा है (भाग 02)।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि आप QuickSight की एम्बेडिंग APIs का उपयोग करके डैशबोर्ड एम्बेड भी कर सकते हैं—आंतरिक टूल्स या पोर्टल्स में।

एडवांस्ड विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकें

जब आप Amazon QuickSight की बुनियादी विशेषताओं से परिचित हो जाएँ, तो अब समय है अधिक उन्नत क्षमताओं का अन्वेषण करने का जो प्रदर्शन को बेहतर बनाती हैं और प्रिडिक्टिव इनसाइट्स देती हैं.

इनमें SPICE इंजन और मशीन लर्निंग-समर्थित फीचर्स का लाभ उठाना शामिल है।

SPICE इंजन का उपयोग

SPICE, जिसका अर्थ है Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine, Amazon QuickSight का स्वामित्व वाला इन-मेमरी इंजन है.

यह मेमोरी में डेटा को कैश करके क्वेरी प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बेहतर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे लेटेंसी कम होती है और लाइव डेटा स्रोतों पर लोड घटता है।

हर बार विज़ुअल लोड होने पर डेटा को सीधे स्रोत से क्वेरी करने के बजाय, SPICE आपको डेटा QuickSight में इम्पोर्ट करने देता है, जिससे डैशबोर्ड और एनालिसिस बहुत तेज़ी से रेंडर होते हैं—खासकर जब कई जॉइन्स और एग्रीगेशन्स वाले बड़े या जटिल डेटासेट्स के साथ काम कर रहे हों.

यह SPICE को उन डैशबोर्ड्स के लिए आदर्श बनाता है जो टीमों में साझा किए जाते हैं, अक्सर एक्सेस होते हैं, या ऐतिहासिक डेटा के बड़े वॉल्यूम पर आधारित होते हैं।

SPICE का उपयोग करने के लिए, डेटासेट सेटअप चरण से शुरू करें:

डेटासेट अपलोड करते समय, आपसे अपनी पसंद का क्वेरी मोड चुनने के लिए कहा जाएगा.
Import to SPICE for quicker analytics चुनें, Directly query your data के बजाय। इससे QuickSight को डेटा इन-मेमरी में स्टोर और प्रोसेस करने का निर्देश मिलता है।
SPICE में इम्पोर्ट करने के बाद, आप डेटा को अपडेट रखने के लिए ऑटोमैटिक रिफ्रेश कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। ये रिफ्रेश प्रति घंटा, दैनिक या आपकी स्रोत डेटा में बदलाव की आवृत्ति के आधार पर कस्टम अंतराल पर शेड्यूल किए जा सकते हैं.

SPICE इन्क्रिमेंटल रिफ्रेश का भी समर्थन करता है, जो केवल नए या बदले हुए डेटा को अपडेट करने देता है—समय और कंप्यूट संसाधन दोनों की बचत करता है।

मशीन लर्निंग इनसाइट्स लागू करना

QuickSight मशीन लर्निंग को लोकतांत्रिक बनाता है, इसे एनालिस्ट्स और बिज़नेस उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा साइंस विशेषज्ञता के बिना सुलभ करता है। कई ML-संचालित फीचर्स बिल्ट-इन आते हैं, जो कुछ क्लिक में ट्रेंड्स खोजने, विसंगतियों का पता लगाने और भविष्य के मेट्रिक्स का पूर्वानुमान करने में मदद करते हैं।

Anomaly detection एक शक्तिशाली फीचर है जो QuickSight को आपके डेटा में असामान्य पैटर्न या अप्रत्याशित परिवर्तनों को स्वतः स्कैन करने देता है.

उदाहरण के लिए, यदि आप कई क्षेत्रों में मासिक राजस्व ट्रैक कर रहे हैं, तो अपनी लाइन चार्ट पर एनॉमली डिटेक्शन सक्षम करने से किसी भी आउट्लायर व्यवहार—जैसे अप्रत्याशित गिरावट या उछाल—को हाइलाइट किया जाएगा.

QuickSight, एनॉमली को फ़्लैग करने के अलावा, कारण की व्याख्या में मदद करने के लिए कॉन्फिडेंस इंटरवल्स और संदर्भात्मक स्पष्टीकरण प्रदान करता है।

Forecasting QuickSight में ऐतिहासिक ट्रेंड्स का उपयोग भविष्य के मानों का प्रोजेक्शन करने के लिए करता है। यह विशेष रूप से योजना और बजट बनाने में उपयोगी है।

आप टाइम-सीरीज़ विज़ुअल पर एक राइट-क्लिक से फोरकास्टिंग सक्रिय कर सकते हैं, और QuickSight भविष्य के डेटा पॉइंट्स को कॉन्फिडेंस बाउंड्स के साथ प्रदर्शित करेगा, जिससे मांग, बिक्री, या कस्टमर एंगेजमेंट का अनुमान लगाना आसान हो जाता है।

Auto-narratives भी आपके डैशबोर्ड्स में जोड़े जा सकते हैं ताकि मुख्य निष्कर्षों का सादा भाषा में सारांश दिया जा सके.

ये AI-जनित टेक्स्ट बॉक्स डेटा बदलने पर स्वचालित रूप से अनुकूलित हो जाते हैं, और “Q2 में Q1 की तुलना में बिक्री 15% बढ़ी” या “त्योहारी सीजन के दौरान प्रोडक्ट रिटर्न्स में एनॉमली पाई गई” जैसे डायनेमिक लिखित इनसाइट्स प्रदान करते हैं।

ये मशीन लर्निंग क्षमताएँ QuickSight को एक अधिक प्रिडिक्टिव और इंटेलिजेंट BI समाधान में बदल देती हैं।

डैशबोर्ड एम्बेड करना और साझा करना

Amazon QuickSight आंतरिक रूप से आपकी संस्था के भीतर और बाहरी तौर पर वेब एप्लिकेशन्स में एम्बेडिंग के माध्यम से डैशबोर्ड्स को सुरक्षित रूप से साझा करने के लिए कई विकल्प प्रदान करता है।

एप्लिकेशन्स में डैशबोर्ड एम्बेड करना

QuickSight की सबसे शक्तिशाली क्षमताओं में से एक है इंटरैक्टिव डैशबोर्ड्स को पोर्टल्स, इंट्रानेट्स, या कस्टमर-फेसिंग एप्लिकेशन्स में एम्बेड करना.

यह SaaS प्लेटफॉर्म्स, आंतरिक टूल्स, या ऐसे किसी भी वातावरण के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जहाँ उपयोगकर्ताओं को AWS कंसोल एक्सेस किए बिना BI सामग्री के साथ इंटरैक्ट करना चाहिए।

डैशबोर्ड एम्बेड करने के लिए:

अपने QuickSight अकाउंट सेटिंग्स में “embedding support” सक्षम करके शुरू करें.
डैशबोर्ड पब्लिश करने के बाद, डैशबोर्ड ID प्राप्त करें और एक सुरक्षित एम्बेड URL जनरेट करने के लिए AWS SDK या CLI का उपयोग करें.
अपने ऑथेंटिकेशन मॉडल के अनुसार आपको GenerateEmbedUrlForAnonymousUser या GenerateEmbedUrlForRegisteredUser API कॉल का उपयोग करना होगा।
इसके बाद आप QuickSight JavaScript SDK का उपयोग करके HTML <iframe> के अंदर डैशबोर्ड रेंडर कर सकते हैं।

डैशबोर्ड एम्बेड करते समय सुरक्षा अनिवार्य है:

प्रत्येक उपयोगकर्ता केवल वही डेटा देखे जिसके लिए उसे अधिकृत किया गया है, यह सुनिश्चित करने के लिए रो-लेवल सिक्योरिटी (RLS) लागू करें.
एम्बेड URLs साइन किए हुए और अल्पकालिक होने चाहिए, जो शीघ्र समाप्त होने वाले अस्थायी ऑथेंटिकेशन टोकन का उपयोग करें.
आवश्यक होने पर अनाम या थर्ड-पार्टी उपयोगकर्ताओं के लिए IAM रोल्स और फेडरेटेड लॉगिन का उपयोग करें।

शेयरिंग और सहयोग

QuickSight टीम के सदस्यों के बीच सुरक्षित सहयोग के लिए कई फीचर्स प्रदान करता है:

डैशबोर्ड शेयरिंग आपको अपने AWS अकाउंट के भीतर व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं या समूहों को एक्सेस प्रदान करने देती है।
आप “Authors” (जो सामग्री बना और संपादित कर सकते हैं) या “Viewers” (जो केवल डैशबोर्ड देख सकते हैं) जैसे अलग-अलग रोल्स असाइन कर सकते हैं।
डैशबोर्ड्स को शेड्यूल्ड ईमेल रिपोर्ट्स के माध्यम से स्वतः वितरित किया जा सकता है, जिससे हितधारकों को सूचित रखना आसान हो जाता है।
एंटरप्राइज़ एडिशन में, आप टिप्पणियाँ छोड़ सकते हैं और रियल टाइम में सहयोग कर सकते हैं, जिससे टीमों को डेटा की साझा समझ बनाने में मदद मिलती है।

नीचे दी गई छवियाँ सहयोग उद्देश्यों के लिए डैशबोर्ड साझा करने का तरीका दिखाती हैं।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो सहयोग उद्देश्यों के लिए डैशबोर्ड साझा करने का विकल्प दिखा रहा है (भाग 01)।

QuickSight कंसोल का स्क्रीनशॉट जो सहयोग उद्देश्यों के लिए डैशबोर्ड साझा करने का विकल्प दिखा रहा है (भाग 02)।

सुरक्षा और कंप्लायंस संबंधी विचार

बिज़नेस-क्रिटिकल या संवेदनशील डेटा के साथ काम करते समय, मज़बूत सुरक्षा नियंत्रण बनाए रखना और कंप्लायंस आवश्यकताओं को पूरा करना अपरिहार्य है.

Amazon QuickSight आधुनिक सुरक्षा और शासन मानकों के अनुरूप एंटरप्राइज़-ग्रेड फीचर्स प्रदान करता है।

डेटा सुरक्षा उपाय लागू करना

विभिन्न स्तरों पर अपने डेटा की सुरक्षा के लिए:

कॉलम-लेवल सुरक्षा का उपयोग करें ताकि विशिष्ट फ़ील्ड्स तक पहुँच सीमित की जा सके, यह सुनिश्चित करते हुए कि PII जैसे संवेदनशील एट्रिब्यूट्स केवल अधिकृत उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हों।
यूज़र एट्रिब्यूट्स के आधार पर डेटा फ़िल्टर करने के लिए रो-लेवल सुरक्षा (RLS) लागू करें। उदाहरण के लिए, एक क्षेत्रीय सेल्स मैनेजर केवल अपने असाइन किए गए क्षेत्र का डेटा देखेगा।

यहाँ यूज़र-आधारित फ़िल्टरिंग का उपयोग करते हुए एक नमूना RLS नियम है:

{
  "region": "${user.region}"
}संचालित द्वारा

आप उपयोगकर्ता एट्रिब्यूट्स को सीधे IAM में प्रबंधित कर सकते हैं या उन्हें एम्बेडेड सेशन पैरामीटर्स के माध्यम से डायनेमिक रूप से पास कर सकते हैं।

QuickSight, AWS IAM के साथ इंटीग्रेट भी होता है, जो सूक्ष्म स्तर का एक्सेस नियंत्रण सक्षम करता है.

सारा डेटा AWS KMS का उपयोग कर एट-रेस्ट और इन-ट्रांज़िट एन्क्रिप्टेड होता है, जो एंटरप्राइज़ और उद्योग सुरक्षा मानकों के अनुपालन को सुनिश्चित करता है।

कंप्लायंस और शासन

QuickSight का एंटरप्राइज़ एडिशन कई शासन फीचर्स का समर्थन करता है:

AWS CloudTrail QuickSight में की गई हर कार्रवाई को ऑडिटेबिलिटी के लिए लॉग करता है।
Amazon Macie और GuardDuty का उपयोग डेटा एक्सपोज़र और सुरक्षा खतरों की निगरानी के लिए करें।
QuickSight प्रमुख फ़्रेमवर्क्स—जैसे SOC, ISO, और HIPAA—के अनुरूप है, जो इसे विनियमित उद्योगों में उपयोग के लिए उपयुक्त बनाता है।

सर्वोत्तम प्रथाओं में एसेट्स (डैशबोर्ड्स, डेटासेट्स) को टैग करना, महत्वपूर्ण विज़ुअल्स का वर्शन-कंट्रोल करना, और उचित शासन सुनिश्चित करने के लिए एक्सेस लॉग्स की नियमित समीक्षा शामिल हैं।

लागत अनुकूलन रणनीतियाँ

हालाँकि Amazon QuickSight लागत-कुशलता को ध्यान में रखकर बनाया गया है, रणनीतिक कॉन्फ़िगरेशन से आप उच्च प्रदर्शन बनाए रखते हुए खर्चों को और कम कर सकते हैं।

प्राइसिंग मॉडलों को समझना

QuickSight दो प्राथमिक प्राइसिंग मॉडल प्रदान करता है:

Per-user प्राइसिंग (Standard Edition) – आप प्रत्येक Author और Viewer के लिए एक निश्चित मासिक शुल्क देते हैं।
Capacity प्राइसिंग (Enterprise Edition) – आप Readers द्वारा उपयोग किए गए सेशन्स की संख्या के आधार पर भुगतान करते हैं, जो हाई-स्केल परिदृश्यों के लिए आदर्श है जहाँ उपयोगकर्ता छिटपुट रूप से लॉग इन करते हैं।

लागत अनुकूलित करने के लिए:

जिन उपयोगकर्ताओं को केवल डैशबोर्ड देखना है उनके लिए “Readers” का उपयोग करें, “Authors” का नहीं।
निष्क्रिय लाइसेंस का पता लगाने के लिए “AWS Billing Reports” के माध्यम से उपयोगकर्ता गतिविधि की निगरानी करें।
पब्लिक डैशबोर्ड्स या B2B क्लाइंट पोर्टल्स के लिए सेशन-आधारित प्राइसिंग का लाभ उठाएँ।

SPICE स्टोरेज अनुकूलन

SPICE क्षमता आपके अकाउंट प्लान के आधार पर सीमित होती है, लेकिन आप इसकी क्षमता को निम्न तरीकों से अधिकतम कर सकते हैं:

पूरे डेटासेट को फिर से इम्पोर्ट करने के बजाय केवल अपडेटेड रिकॉर्ड्स लोड करने के लिए इन्क्रिमेंटल रिफ्रेश सक्षम करें।
कॉलम प्रूनिंग का उपयोग करें ताकि वे फ़ील्ड्स हटाए जा सकें जो डैशबोर्ड्स या कैलकुलेशन्स में उपयोग नहीं होते।
डेटा इम्पोर्ट से पहले एग्रीगेट करें ताकि डेटासेट आकार घटे और क्वेरी प्रदर्शन बेहतर हो।

ये रणनीतियाँ SPICE उपयोग को नियंत्रित रखने में मदद करती हैं और डैशबोर्ड प्रदर्शन को बढ़ाती हैं।

प्रदर्शन अनुकूलन टिप्स

QuickSight डैशबोर्ड अत्यधिक इंटरैक्टिव होते हैं, लेकिन विज़ुअल्स और डेटासेट्स बढ़ने पर प्रदर्शन प्रभावित हो सकता है.

यहाँ डैशबोर्ड रेस्पॉन्सिवनेस को अनुकूलित करने के कई तरीके हैं जिनकी मैं सिफारिश करता हूँ:

डैशबोर्ड लोड समय में सुधार

यदि आपके डैशबोर्ड्स लोड होने में धीमे हैं:

प्रत्येक विज़ुअल में शामिल फ़ील्ड्स की संख्या केवल आवश्यक तक सीमित रखें।
अपने डैशबोर्ड कैनवास को भीड़भाड़ से बचाएँ। इसके बजाय, टैब्स, कंट्रोल्स या फ़िल्टर्स का उपयोग करके सामग्री व्यवस्थित करें।
डेटा को वर्तमान उपयोगकर्ता के दायरे या चुने गए फ़िल्टर्स तक सीमित करने के लिए पैरामीटराइज़्ड क्वेरीज़ का उपयोग करें।
अनुकूलन अवसरों के लिए फ़िल्टर्स, जॉइन्स और डेटासेट स्ट्रक्चर्स की समीक्षा करें।

कंपोज़िट SPICE डेटासेट्स का उपयोग

आप लोड स्पीड बेहतर करते हुए कई स्रोतों में डेटा को जॉइन और पुन: उपयोग करने के लिए कंपोज़िट SPICE डेटासेट का भी उपयोग कर सकते हैं:

समय, स्थान, या यूज़र ID जैसी साझा डाइमेंशन्स का उपयोग करके संबंधित डेटासेट्स को संयोजित करें।
डेटासेट एडिटर में “Join Data” फीचर का उपयोग करके एक एकीकृत संरचना बनाएँ जो पुनरावृत्ति को कम करे।
SPICE में अक्सर एक्सेस की जाने वाली डाइमेंशन्स को स्टोर करके, आप दोहराई जाने वाली क्वेरीज़ को कम करते हैं और प्रदर्शन को सुव्यवस्थित करते हैं।

ये तकनीकें विशेष रूप से एंटरप्राइज़ सेटिंग्स में प्रभावी हैं जहाँ स्केलेबिलिटी और प्रदर्शन स्थिरता आवश्यक होती है।

> यदि आप समान ट्यूटोरियल्स एक्सप्लोर करना चाहते हैं, तो देखें AWS EC2 Tutorial for Beginners या Amazon Bedrock: A Complete Guide।

निष्कर्ष

Amazon QuickSight के साथ काम करने के बाद, मैंने सराहा है कि यह कच्चे डेटा को इंटरैक्टिव विज़ुअल्स में बदलने की प्रक्रिया को कैसे सरल बनाता है।

इसकी बिल्ट-इन मशीन लर्निंग क्षमताएँ, SPICE के जरिए उच्च-गति प्रदर्शन, और AWS के साथ गहरा इंटीग्रेशन इसे स्केलेबल, क्लाउड-नेटिव BI के लिए एक मजबूत विकल्प बनाते हैं.

QuickSight निस्संदेह किसी भी डेटा-ड्रिवन संगठन के लिए खोजने लायक समाधान है।

AWS इकोसिस्टम को बेहतर समझने के लिए AWS Cloud Technology and Services कोर्स एक्सप्लोर करें। यदि आप QuickSight से परे अपनी विज़ुअलाइज़ेशन स्किल्स का विस्तार करना चाहते हैं, तो Introduction to Tableau देखें।

FAQs

Amazon QuickSight क्या है, और यह किनके लिए है?

Amazon QuickSight एक क्लाउड-नेटिव BI टूल है, जो डेटा एनालिस्ट्स, BI प्रोफेशनल्स और डेटा साइंटिस्ट्स के लिए इंटरैक्टिव डैशबोर्ड बनाने और ML इनसाइट्स का लाभ उठाने हेतु बनाया गया है।

क्या Amazon QuickSight उपयोग करने के लिए मुझे AWS अकाउंट चाहिए?

हाँ, Amazon QuickSight का उपयोग करने के लिए आपके पास AWS अकाउंट होना चाहिए। सेटअप में अकाउंट कॉन्फ़िगरेशन और परमिशन्स शामिल हैं, जैसा कि लेख में समझाया गया है।

Amazon QuickSight किन प्रकार के डेटा स्रोतों से कनेक्ट हो सकता है?

QuickSight S3 और Redshift जैसी AWS सेवाओं, SaaS प्लेटफॉर्म्स, ऑन-प्रिम डेटाबेस, और कनेक्टर्स के जरिए पब्लिक डेटासेट्स से कनेक्ट हो सकता है।

Amazon QuickSight में SPICE इंजन क्या है?

SPICE एक उच्च-गति इन-मेमरी इंजन है जो तेज़, स्केलेबल डेटा विश्लेषण और बड़े डेटासेट्स की इंटरैक्टिव क्वेरींग के जरिए प्रदर्शन में सुधार करता है।

क्या मैं Amazon QuickSight में मशीन लर्निंग फीचर्स का उपयोग कर सकता/सकती हूँ?

हाँ, QuickSight में बिल्ट-इन ML फीचर्स—जैसे एनॉमली डिटेक्शन और ऑटो-नैरेटिव्स—शामिल हैं, जो आपके डेटा में ट्रेंड्स और आउट्लायर्स को स्वतः हाइलाइट करते हैं।

मैं QuickSight डैशबोर्ड्स को वेब एप्लिकेशन में कैसे एम्बेड कर सकता/सकती हूँ?

आप QuickSight JavaScript SDK का उपयोग करके डैशबोर्ड्स एम्बेड कर सकते हैं, जहाँ सुरक्षित एक्सेस, मल्टी-टेनेंसी और यूज़र ऑथेंटिकेशन का समर्थन मौजूद है।

डैशबोर्ड्स को साझा करने और सहयोग करने के लिए कौन से विकल्प उपलब्ध हैं?

QuickSight लिंक-आधारित शेयरिंग, शेड्यूल्ड ईमेल रिपोर्ट्स, और सूक्ष्म रोल-आधारित परमिशन्स का समर्थन करता है, जिससे प्रभावी सहयोग संभव होता है।

Amazon QuickSight डेटा सुरक्षा और कंप्लायंस कैसे सुनिश्चित करता है?

यह एन्क्रिप्शन, कॉलम-लेवल सुरक्षा का समर्थन करता है और IAM व AWS CloudTrail के साथ इंटीग्रेट होता है, जिससे उद्योग मानकों के अनुरूपता बनी रहती है।

QuickSight का उपयोग करते समय लागत को अनुकूलित करने के कुछ तरीके क्या हैं?

आप सही प्राइसिंग टियर चुनकर, इन्क्रिमेंटल रिफ्रेश के साथ SPICE का कुशल उपयोग करके, और उपयोगकर्ता गतिविधि की निगरानी करके लागत प्रबंधित कर सकते हैं।

लेखक

Don Kaluarachchi

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मैं डॉन हूँ—कंसल्टेंट, डेवलपर, इंजीनियर, डिजिटल आर्किटेक्ट और लेखक (यानी, मैं कई भूमिकाएँ निभाता हूँ 👨‍💻🎩)। मुझे डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म्स को सुचारू रूप से चलाना और उन्हें बेहतर बनाने के नए तरीके खोजना पसंद है। जब मैं कोड नहीं लिख रहा होता, तब मैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता, डेटा विज्ञान और तकनीक से जुड़ी बातों पर लिखता हूँ।

सालों के दौरान, मैंने सॉफ़्टवेयर निर्माण और अनुकूलन से लेकर AI मॉडल परिनियोजन और क्लाउड समाधानों के डिज़ाइन तक हर तरह के काम किए हैं। मैंने Brunel University London से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में मास्टर ऑफ़ साइंस और कंप्यूटर साइंस में बैचलर ऑफ़ साइंस की डिग्री प्राप्त की है।

विषय

AWS Cloud