Building Multi-Version Visualizations in Amazon QuickSight with Highcharts for Telecom Operator Analysis
Amazon Web Services
Highcharts
Amazon QuickSight cannot natively create complex visualizations (such as tile maps, radar charts, bullet charts, etc.) when analyzing data from telecom operators across multiple regions. The solution is to use the Highcharts library as a custom visual element: a single JSON configuration allows combining data from different AWS regions while maintaining data sovereignty, and creating dashboards with tile maps, radar, bullet, dumbbell, and waterfall charts.
जब दूरसंचार ऑपरेटरों के प्रदर्शन डेटा में कई क्षेत्र शामिल होते हैं (जैसे, अमेरिका और ब्रिटेन), तो Amazon Quick Sight के मानक विज़ुअलाइज़ेशन टूल अपर्याप्त साबित होते हैं: वे यह नहीं दिखा सकते कि प्रत्येक भौगोलिक क्षेत्र में कौन सा ऑपरेटर हावी है, वे कई श्रेणियों में तुलना के लिए रडार चार्ट का समर्थन नहीं करते, और बुलेट, डम्बल और वॉटरफॉल चार्ट भी उपलब्ध नहीं हैं। डेवलपर्स को प्रत्येक क्षेत्र के लिए अलग-अलग डैशबोर्ड बनाने या औसत मान निकालने के लिए मजबूर होना पड़ता है, जिससे महत्वपूर्ण विवरण खो जाते हैं। इसका समाधान Quick Sight में कस्टम विज़ुअलाइज़ेशन के रूप में Highcharts को एम्बेड करना है। Highcharts निम्नलिखित चार्ट प्रकार प्रदान करता है: ऑपरेटर के वर्चस्व को दिखाने के लिए रंग-कोडित टाइलमैप; बहुआयामी तुलना के लिए ध्रुवीय रेखीय (रडार); लक्ष्य के सापेक्ष मूल्यांकन के लिए बुलेट; सर्वोत्तम और सबसे खराब बाजारों के बीच फैलाव के लिए डम्बल; और अवधि-दर-अवधि परिवर्तनों के लिए वॉटरफॉल। आर्किटेक्चरल रूप से दो विकल्पों पर विचार किया जाता है: एकल AWS क्षेत्र (सरल, लेकिन डेटा भंडारण आवश्यकताओं का उल्लंघन कर सकता है) और अलग-अलग क्षेत्र (GDPR और अन्य डेटा संप्रभुता कानूनों का अनुपालन सुनिश्चित करता है)। दूसरा विकल्प, जिस पर लेख में चर्चा की गई है, में डेटा को विभिन्न AWS क्षेत्रों में संग्रहीत करना शामिल है, लेकिन फेडरेटेड डेटासेट के माध्यम से Quick Sight स्तर पर उन्हें एकीकृत किया जाता है - कच्चा डेटा सीमाओं के पार नहीं ले जाया जाता, बल्कि प्रत्येक क्षेत्र में सारांश मीट्रिक एकत्र किए जाते हैं और फिर Data Prep के माध्यम से जोड़े जाते हैं। परिणामस्वरूप, एक एकल तार्किक डेटासेट बनता है जो Highcharts कॉन्फ़िगरेशन को फीड करता है। लेख में पूर्वापेक्षाएँ, डेटा स्रोतों की चरण-दर-चरण सेटिंग, एकत्रीकरण और रूपांतरण, डेटासेट स्कीमा का विवरण (ऑपरेटर, श्रेणियाँ, रैंक, RootScore, अवधि) और प्रत्येक चार्ट प्रकार के लिए JSON कोड उदाहरण दिए गए हैं।
स्रोत: AWS ML blog —
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