※この記事は、社内向けに公開した資料をもとに再構成した内容です。
QuickSightがリニューアルされ、AI機能などが追加されたQuick Suiteとなったタイミングで、
操作手順を非エンジニア向けに改めてまとめ直しています。本記事は「基礎編」の中でも特に基本操作にフォーカスした内容です。
今後、より実践的な内容を扱う「応用編」も順次公開予定です。
データソースを作成する
データソースとは
Quick Suiteでは、外部から連携したデータを「データソース」と呼びます。
例えば、S3やRDS、Google Sheetsなどの外部データをQuick Suiteで扱うためには、まずデータソースを登録する必要があります。
連携できるデータソースの種類
2025年10月27日現在、Quick Suiteで選択できるデータソースは以下の通りです。
- ファイル（
.csv,.tsv,.clf,.elf,.xlsx,.json） - Adobe Analytics
- Amazon Athena
- Amazon Aurora
- Amazon OpenSearch Service
- Amazon RDS
- Amazon Redshift
- Amazon S3
- Amazon S3 Analytics
- Amazon Timestream
- AWS IoT Analytics
- Databricks
- Exasol
- GitHub
- Google BigQuery
- Google Sheets
- Impala
- Jira
- MariaDB
- MySQL
- ORACLE
- PostgreSQL
- Presto
- Salesforce
- ServiceNow
- Snowflake
- Spark
- SQL Server
- Starburst
- Teradata
- Trino
データソースの作成手順
- メニューから「データセット」を選択
- 上部の「データソース」タブに切り替え
- 「データソースを作成」をクリック
次に、データソースを識別するための名前を入力します。
以降は選択したデータソースの種類に応じて設定項目が異なりますが、
基本的にはウィザード形式に沿って進めれば設定可能です。
💡 データソースによっては接続先へのアクセス権限が必要になります。
事前にIAMやAPIキーなどの設定を確認しておきましょう。
データセットを作成する
データセットとは
データソースから取得したデータを、
分析やダッシュボードの元データとして扱えるように整えたものが「データセット」です。
複数のデータソースを組み合わせて1つのデータセットにまとめることもできます。
データセットの作成手順
- メニューから「データセット」を選択
- 上部の「データセット」タブに切り替え
- 「データセットを作成」をクリック
続いて、作成済みのデータソースを選択します。
RDSなどのデータベースを使用している場合は、テーブル一覧が表示されます。
分析に使用するテーブルを選択しましょう。
データソースによっては、下記のようにデータ取得方法を選択できます。
| モード | 特徴 |
|---|---|
| SPICEへインポート | データをQuick Suite上に取り込む方式。表示が高速だがリアルタイム更新はされない。 |
| データクエリを直接実行 | データを都度取得する方式。最新データを参照できるが取得元に負荷がかかる場合がある。 |
分析を作成する
分析とは
データセットを元に、グラフ・チャート・表などの可視化を行う領域が「分析」です。
ここで作成した内容は後でダッシュボードとして共有できます。
分析の作成手順
- 使用するデータセットを選択（後から追加も可能）
- 分析編集画面で以下を設定
- ビジュアル：表示形式を選択（棒グラフ・折れ線・表など）
- データ：使用するデータセットと列を選択
ダッシュボードとして公開する
右上の「公開」ボタンをクリックすると、
分析内容をダッシュボードとして公開できます。
公開後は、閲覧権限以上のQuick Suiteユーザーが閲覧可能です。
まとめ
| 概念 | 説明 |
|---|---|
| データソース | 外部データとの接続設定 |
| データセット | 分析用に整理されたデータ |
| 分析 | 可視化・グラフ作成の作業領域 |
| 公開 | ダッシュボードとして共有可能に |
📘 次回予告
次の記事では、 複数のデータセットを結合する方法や フィルタ、パラメータなど、もう一歩踏み込んだ内容を扱う予定です。