Amazon QuickSight Nedir? Mimari, Fiyatlandırma ve Amazon Quick'e Geçiş Rehberi

SAP'teki işlem verileri, Amazon S3'teki operasyonel kayıtlar, Amazon Redshift'teki analitik veriler ve farklı SaaS uygulamalarındaki bilgiler ayrı sistemlerde tutulduğunda, kurum genelinde tek ve tutarlı bir görünüm oluşturmak zorlaşabilir.

Amazon QuickSight — AWS'nin güncel terminolojisinde Amazon Quick Sight — bu noktada devreye giren, tamamen yönetilen ve sunucusuz bir iş zekâsı (BI) hizmetidir. Farklı veri kaynaklarından gelen bilgilerin interaktif dashboard'lara, raporlara ve self-service analiz deneyimlerine dönüştürülmesini sağlar.

Ancak Quick Sight bugün yalnızca klasik bir dashboard ürünü olarak değerlendirilmemeli. AWS'nin Amazon Quick ekosistemine geçişiyle birlikte iş zekâsı; doğal dil sorgulama, üretken yapay zekâ, araştırma ve otomasyon yeteneklerini kapsayan daha geniş bir yapının parçası haline geldi.

Bu rehberde Amazon QuickSight'ın nasıl çalıştığını, SPICE ve Direct Query mimarisini, kullanıcı modellerini, güncel fiyatlandırma mantığını, Amazon Quick'e geçişi ve özellikle SAP ile AWS verilerinin birlikte kullanıldığı kurumsal senaryolardaki rolünü ele alıyoruz.

İçindekiler

• Amazon QuickSight Nedir?
• QuickSight'tan Amazon Quick'e Geçiş Nasıl Gerçekleşti?
• Amazon QuickSight Nasıl Çalışır? SPICE ve Direct Query
• Author, Reader ve Capacity Pricing Nedir?
• Temel Özellikler ve Entegrasyonlar
• Amazon QuickSight Kimler İçin Uygun?
• Amazon QuickSight Fiyatlandırması
• Amazon QuickSight'ın Avantajları
• Hangi Durumlarda QuickSight Tercih Edilebilir?
• Sonuç
• Sık Sorulan Sorular

Amazon QuickSight Nedir?

Amazon Quick Sight, AWS üzerinde sunulan tamamen yönetilen ve sunucusuz bir iş zekâsı hizmetidir.

Kurumların farklı veri kaynaklarından gelen verileri analiz etmesine, dashboard ve raporlar oluşturmasına ve bu analizleri farklı kullanıcı gruplarıyla paylaşmasına imkân tanır.

Quick Sight ile kullanıcılar:

• interaktif dashboard'lar oluşturabilir,
• operasyonel ve yönetim raporları hazırlayabilir,
• doğal dil kullanarak veriye soru sorabilir,
• analizleri şirket içi uygulamalara veya SaaS ürünlerine gömebilir,
• farklı AWS veri servislerinden gelen verileri ortak bir analiz katmanında kullanabilir.

Sunucusuz mimari sayesinde kurumların ayrı bir BI sunucu altyapısı kurması, kapasite planlaması yapması veya BI platformunun temel altyapısını yönetmesi gerekmez. Bu yapı özellikle kullanıcı sayısının veya analiz ihtiyacının zaman içinde değişebildiği organizasyonlarda operasyonel yükü azaltabilir.

Amazon Quick Sight; Amazon Redshift, Amazon Athena, Amazon S3, Amazon RDS, Snowflake, Databricks, Salesforce ve farklı ilişkisel veri kaynaklarıyla çalışabilir. SAP uygulamalarına özel doğrudan bir Quick Sight bağlayıcısı bulunmadığı için SAP verileri genellikle bir entegrasyon veya veri platformu katmanı üzerinden desteklenen veri kaynaklarına taşındıktan sonra analiz edilir.

QuickSight'tan Amazon Quick'e Geçiş Nasıl Gerçekleşti?

AWS'nin iş zekâsı ve kurumsal yapay zekâ ürün ailesi 2025'ten itibaren önemli bir dönüşüm geçirdi.

9 Ekim 2025'te AWS, Amazon QuickSight'ın kapsamını genişleten Amazon Quick Suite deneyimini duyurdu. Bu dönüşümle klasik BI yetenekleri; doğal dil tabanlı analiz, kurumsal araştırma, bilgiye erişim ve iş akışı otomasyonu gibi yapay zekâ destekli yeteneklerle aynı ekosistemde buluşmaya başladı.

AWS'nin güncel dokümantasyonunda daha geniş servis Amazon Quick, iş zekâsı bileşeni ise Amazon Quick Sight olarak konumlandırılıyor. Quick Sight; veri görselleştirme, dashboard oluşturma, raporlama, SPICE, doğal dil sorgulama ve embedded analytics gibi temel BI yeteneklerini sürdürürken Amazon Quick daha geniş bir çalışma deneyimi sunuyor.

Bu nedenle bugün üç farklı ifadeyle karşılaşmak mümkün:

• Amazon QuickSight: Ürünün uzun yıllar kullanılan eski adı ve arama motorlarında hâlâ yaygın olan ifade.
• Amazon Quick Sight: Amazon Quick içerisindeki veri görselleştirme ve iş zekâsı bileşeninin güncel adı.
• Amazon Quick: BI'ın yanı sıra yapay zekâ destekli araştırma, içerik üretimi, entegrasyon ve otomasyon yeteneklerini kapsayan daha geniş servis.

Amazon Q Business tarafında da benzer bir geçiş yaşandı. AWS, 31 Temmuz 2026 itibarıyla Amazon Q Business'ı yeni müşterilere kapattı ve benzer yetenekler için Amazon Quick'i işaret ediyor.

Amazon QuickSight Nasıl Çalışır? SPICE ve Direct Query

Quick Sight mimarisindeki temel kararlardan biri, verinin nasıl sorgulanacağıdır. Burada iki ana yaklaşım bulunur: SPICE ve Direct Query.

SPICE

SPICE, Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine ifadesinin kısaltmasıdır.

Veri SPICE katmanına aktarıldığında analitik sorgular doğrudan kaynak sistem yerine Quick Sight'ın optimize edilmiş bellek içi veri katmanı üzerinde çalıştırılır.

Bu yaklaşım özellikle:

• sık kullanılan dashboard'larda,
• çok sayıda kullanıcının aynı raporlara eriştiği yapılarda,
• kaynak sistem üzerindeki sorgu yükünün azaltılmasının istendiği senaryolarda,
• tekrar kullanılan veya karmaşık analitik hesaplamalarda

avantaj sağlayabilir.

SPICE kullanımı yalnızca dashboard performansını artırmakla kalmaz. Verinin tekrar tekrar kaynak veritabanından sorgulanmasını azaltarak Redshift, Athena veya sorgu başına maliyet oluşturan diğer veri kaynaklarındaki yükün kontrol edilmesine de yardımcı olabilir.

Direct Query

Quick Sight'ın her veri setini SPICE içerisine aktarması gerekmez.

Direct Query yaklaşımında sorgular doğrudan kaynak sisteme gönderilir. Dashboard açıldığında veya kullanıcı veriyle etkileşime geçtiğinde veriler kaynak sistem üzerinden sorgulanır.

Bu model özellikle:

• verinin çok sık değiştiği,
• mümkün olduğunca güncel bilgiye ihtiyaç duyulan,
• verinin SPICE'a kopyalanmasının tercih edilmediği

senaryolarda değerlendirilebilir.

SPICE daha hızlı ve tutarlı analitik sorgular için avantaj sağlarken Direct Query, verinin kaynaktan daha güncel biçimde sorgulanmasının önemli olduğu durumlarda öne çıkar. Dolayısıyla burada tek bir doğru mimari bulunmaz.

Örneğin günlük veya saatlik yenilenen bir yönetim dashboard'u için SPICE uygun olabilirken, daha sık değişen operasyonel bir izleme ekranında Direct Query tercih edilebilir. Kurumsal yapılarda iki yaklaşımın farklı veri setlerinde birlikte kullanılması da mümkündür.

Author, Reader ve Capacity Pricing Nedir?

Amazon Quick Sight lisanslama modeli yalnızca kullanıcı sayısına değil, kullanıcının sistemdeki rolüne göre de şekillenir.

Author

Author kullanıcıları veri kaynaklarına bağlanabilir, veri setleri oluşturabilir, analiz hazırlayabilir ve dashboard yayınlayabilir.

Bu nedenle genellikle:

• BI ekipleri,
• veri analistleri,
• raporlama ekipleri,
• iş analistleri

Author rolünü kullanır.

Reader

Reader kullanıcıları ise hazırlanmış dashboard ve raporları tüketir.

Filtreleme, drill-down ve dashboard üzerinden veri inceleme gibi işlevleri kullanabilirler. Temel görevleri yeni analiz tasarlamak değil, yayınlanmış analitik içeriği görüntülemek ve onunla etkileşime girmektir.

Bu ayrım, bir kurumda yüzlerce kişinin dashboard görüntülediği ancak yalnızca sınırlı sayıda kişinin rapor oluşturduğu yapılarda lisans modelinin daha kontrollü kurulmasına yardımcı olur.

Author Pro ve Reader Pro

Pro seviyeleri, standart Author ve Reader rollerinin üzerine üretken yapay zekâ destekli ek yetenekler getirir.

Author Pro; doğal dil kullanarak dashboard geliştirme, gelişmiş analiz ve yapay zekâ destekli içerik üretme yetenekleri sunarken Reader Pro; yönetici özetleri, veri hikâyeleri ve gelişmiş analiz deneyimlerinden yararlanabilir.

Capacity Pricing

Kullanıcı sayısının önceden tahmin edilmesinin zor olduğu veya dashboard'ların müşterilere yönelik uygulamalara gömüldüğü yapılarda kullanıcı başına lisanslama yerine Capacity Pricing değerlendirilebilir.

Bu model özellikle:

• embedded analytics,
• müşteriye açık portallar,
• geniş kullanıcı tabanına sahip uygulamalar,
• kullanıcıların dashboard'a düzensiz aralıklarla eriştiği sistemler

için anlamlı olabilir.

Reader Capacity Pricing modelinde bir oturum 30 dakikalık bir kullanım periyodu olarak hesaplanır.

Temel Özellikler ve Entegrasyonlar

Amazon Quick Sight'ı yalnızca bir dashboard aracı olarak değerlendirmek eksik olur. Platformun kurumsal kullanım açısından öne çıkan özelliklerinden biri, farklı veri katmanlarıyla birlikte çalışabilmesidir.

Amazon Redshift Entegrasyonu

Amazon Redshift üzerinde tutulan kurumsal veriler Quick Sight tarafından hem SPICE hem de Direct Query yaklaşımıyla kullanılabilir.

Örneğin satış, finans ve operasyon verisinin Redshift üzerinde merkezi olarak tutulduğu bir mimaride Quick Sight analiz ve görselleştirme katmanı olarak konumlandırılabilir.

Böylece veri ambarı ile BI platformu arasında ek bir raporlama veritabanı oluşturma ihtiyacı azaltılabilir. Kurumsal mimari tarafında Amazon Redshift danışmanlığı sayfası da ilgili çözüm yaklaşımını detaylandırır.

Amazon S3 ve Athena

Amazon S3 üzerinde bulunan veri gölü verileri, Amazon Athena üzerinden sorgulanarak Quick Sight analizlerine dahil edilebilir.

Bu yaklaşım özellikle:

• log verileri,
• IoT verileri,
• geçmiş işlem kayıtları,
• yarı yapılandırılmış veriler,
• büyük hacimli operasyonel veriler

içeren analitik mimarilerde önem kazanır.

Embedded Analytics

Quick Sight dashboard ve analizleri şirket içi portallara veya müşteriye yönelik SaaS uygulamalarına gömülebilir.

Bunun iş açısından önemli sonucu, kullanıcıların analiz yapmak için ayrı bir BI uygulamasına geçmek zorunda kalmamasıdır.

Örneğin bir SaaS ürününde müşteriye kendi kullanım, maliyet veya performans metriklerinin gösterilmesi gerekiyorsa analitik deneyim doğrudan ürün arayüzüne entegre edilebilir.

Doğal Dil ile Veri Analizi

Quick Sight ve Amazon Quick içerisindeki doğal dil ve üretken yapay zekâ yetenekleri, kullanıcıların yalnızca önceden hazırlanmış dashboard'larla sınırlı kalmadan veriyle etkileşim kurmasını sağlar.

Teknik olmayan bir kullanıcı örneğin:

“Geçen çeyrekte hangi ürün grubunda marj düşüşü yaşandı?”

gibi bir soruyu doğal dilde sorarak mevcut veri setleri üzerinden analiz gerçekleştirebilir.

Bu yaklaşım özellikle BI ekiplerine yöneltilen tekrarlayan ad-hoc rapor taleplerinin azaltılmasına yardımcı olabilir.

Amazon QuickSight Kimler İçin Uygun?

Amazon Quick Sight özellikle veri altyapısının önemli bir bölümünü AWS üzerinde konumlandıran organizasyonlar için güçlü bir BI alternatifi olabilir.

Yaygın kullanım alanlarından bazıları şunlardır:

Yönetici Dashboard'ları

Gelir, kârlılık, satış, operasyon ve finans KPI'larının tek bir yönetim görünümünde takip edilmesi.

Operasyonel İzleme

Üretim, lojistik, tedarik zinciri veya hizmet operasyonlarının günlük metriklerle izlenmesi. NovaDSA'nın AWS üzerinde QuickSight kullanılan bağlantılı araç projesi, bu kullanım modeline örnek verilebilir.

Finans ve Kârlılık Analizi

Ürün, müşteri, kanal veya bölge bazında gelir, maliyet ve kârlılık kırılımlarının incelenmesi.

Embedded Analytics

Müşteri veya iş ortağı portallarında doğrudan analitik deneyim sunulması.

Self-Service Analytics

İş birimlerinin her analiz talebinde BI veya veri ekiplerine bağımlı olmadan veriyi keşfetmesi ve mevcut veri setleri üzerinden kendi sorularına yanıt arayabilmesi.

Amazon QuickSight Fiyatlandırması

Ağustos 2026 itibarıyla Amazon Quick Sight'ın temel kullanıcı fiyatlandırması şu şekildedir:

Kullanıcı TipiBaşlangıç FiyatıReader3 USD / kullanıcı / ayReader Pro20 USD / kullanıcı / ayAuthor24 USD / kullanıcı / ayAuthor Pro40 USD / kullanıcı / ay

AWS'nin güncel fiyatlandırmasına göre hesapta en az bir Pro kullanıcı bulunması, Q&A Topics özelliğinin etkinleştirilmesi veya Dashboard Q&A kullanılması durumunda aylık 250 USD hesap bazlı altyapı ücreti uygulanır.

Reader Capacity Pricing tarafında aylık plan:

500 oturum için 250 USD/ay

seviyesinden başlar. Bu kapasitenin üzerindeki ek oturumlar aylık planda 0,50 USD/oturum olarak fiyatlandırılır.

Yıllık kapasite planı ise 50.000 oturum için 20.000 USD/yıl seviyesinden başlar; bu pakette ek oturum fiyatı 0,40 USD'dir. Daha yüksek hacimlerde oturum başına maliyet kademeli olarak düşer.

SPICE kapasitesi için liste fiyatı 0,38 USD/GB/ay seviyesindedir. Provision edilen her Quick Sight Author için 10 GB SPICE kapasitesi dahildir.

Ancak yalnızca kullanıcı başına fiyatı karşılaştırmak yeterli değildir. Doğru model belirlenirken şu sorular değerlendirilmelidir:

• Kaç kişi dashboard oluşturacak?
• Kaç kişi yalnızca dashboard görüntüleyecek?
• Kullanıcılar sisteme ne sıklıkta erişecek?
• Dashboard müşterilere veya iş ortaklarına açılacak mı?
• Embedded analytics kullanılacak mı?
• Üretken yapay zekâ özelliklerine ihtiyaç var mı?
• SPICE kapasitesi ve veri yenileme sıklığı ne olacak?

Örneğin 20 analistin düzenli olarak rapor hazırladığı bir kurum ile 50.000 müşterinin ayda birkaç kez dashboard görüntülediği bir SaaS platformunun optimum lisans modeli aynı olmayacaktır.

Not: AWS fiyatları, özellik kapsamı ve bölgesel kullanılabilirlik zaman içinde değişebilir. Proje maliyetlendirmesi yapılırken AWS'nin güncel Amazon Quick Sight fiyatlandırma sayfasının kontrol edilmesi önerilir.

Amazon QuickSight'ın Avantajları

1. BI Altyapısının Operasyonel Yükünü Azaltır

Quick Sight sunucusuz bir hizmet olduğu için BI sunucularının kurulumu, kapasite planlaması ve temel platform bakımı AWS tarafından yönetilir.

Bu durum veri ekiplerinin altyapı operasyonundan çok analiz, veri modelleme ve veri yönetişimi çalışmalarına odaklanmasına yardımcı olabilir.

2. AWS Veri Katmanıyla Doğal Bir Analiz Deneyimi Sunar

Redshift, Athena, S3 ve RDS gibi AWS servisleriyle entegrasyon, mevcut veri platformunun üzerine ayrı ve karmaşık bir BI veri katmanı kurulması ihtiyacını azaltabilir.

Özellikle AWS üzerinde lakehouse veya data warehouse mimarisi bulunan kurumlarda Quick Sight analitik tüketim katmanı olarak konumlandırılabilir.

3. Kaynak Sistem Yükünü Kontrol Etmeye Yardımcı Olur

SPICE kullanıldığında dashboard sorgularının sürekli olarak kaynak sisteme gönderilmesi gerekmez.

Bu yaklaşım özellikle çok sayıda kullanıcının aynı veri setlerini tükettiği kurumsal BI ortamlarında performans ve kaynak kullanımı açısından avantaj sağlayabilir.

4. İş Birimlerinin Veriye Daha Bağımsız Erişmesini Sağlar

Self-service analytics ve doğal dil sorgulama yetenekleri, her yeni iş sorusunun BI ekibine yeni rapor talebi olarak gitmesini azaltabilir.

Bu sayede veri ekipleri tekrarlayan raporlama taleplerinden çok veri modeli, yönetişim ve ileri analitik çalışmalarına odaklanabilir.

5. Analitiği Ürünün İçine Taşır

Embedded analytics sayesinde dashboard'lar yalnızca BI platformunda değil, mevcut uygulama ve müşteri portallarının içerisinde de sunulabilir.

Bu özellikle SaaS şirketleri ve dijital müşteri deneyimi sunan kurumlar için önemli bir kullanım senaryosudur.

6. Farklı Kullanım Modellerine Göre Ölçeklenebilir

Author/Reader ayrımı ve Capacity Pricing seçenekleri, hem küçük iç analitik ekipleri hem de geniş dış kullanıcı kitleleri için farklı maliyet modellerinin değerlendirilebilmesini sağlar.

Hangi Durumlarda QuickSight Tercih Edilebilir?

Amazon Quick Sight özellikle aşağıdaki koşullarda değerlendirilmesi gereken BI seçeneklerinden biridir:

• Veri platformunun önemli bir bölümü AWS üzerinde çalışıyorsa,
• Redshift, S3 veya Athena yoğun biçimde kullanılıyorsa,
• sunucu yönetimi gerektirmeyen bir BI platformu isteniyorsa,
• çok sayıda Reader kullanıcısı bulunuyorsa,
• embedded analytics ihtiyacı varsa,
• self-service analytics kullanımının artırılması hedefleniyorsa,
• doğal dil ve üretken yapay zekâ destekli analitik yetenekleri değerlendiriliyorsa.

Ancak BI platformu seçimi yalnızca ürün özelliklerine göre yapılmamalıdır.

Mevcut veri mimarisi, kullanıcı profilleri, dashboard sayısı, veri yenileme sıklığı, güvenlik modeli, SAP entegrasyonları ve toplam sahip olma maliyeti birlikte değerlendirilmelidir.

Örneğin bazı veri setlerinde SPICE kullanmak mantıklıyken, kaynaktaki güncel verinin sık sorgulanması gereken operasyonel bir dashboard için Direct Query daha uygun olabilir.

Benzer şekilde yüzlerce düzenli kurum içi kullanıcı için kullanıcı bazlı lisanslama anlamlıyken, binlerce düzensiz dış kullanıcıya hizmet veren bir sistemde Capacity Pricing daha uygun olabilir.

Sonuç

Amazon QuickSight, güncel adıyla Amazon Quick Sight, farklı veri kaynaklarını ortak bir analiz katmanında buluşturmak isteyen kurumlar için AWS ekosistemindeki temel BI seçeneklerinden biridir.

SPICE ve Direct Query modelleri farklı performans ve veri güncelliği gereksinimlerine uyarlanabilirken; Author, Reader ve Capacity Pricing seçenekleri de farklı kullanıcı yapılarına göre ölçeklenebilir bir lisans modeli sunar.

Amazon Quick ekosisteminin genişlemesiyle birlikte bu deneyim klasik dashboard ve raporlamanın ötesine geçerek doğal dil, yapay zekâ destekli analiz, araştırma ve otomasyon yetenekleriyle daha kapsamlı bir kurumsal veri deneyiminin parçası haline geliyor.

SAP ve AWS verisini birlikte yöneten kurumlarda ise asıl değer yalnızca dashboard oluşturmak değil; ERP, veri platformu ve analitik katmanını tutarlı bir veri mimarisi içerisinde tasarlayabilmekten geliyor.

Quick Sight kurumunuz için doğru BI mimarisi mi?

Doğru yanıt yalnızca kullanıcı sayısına veya lisans fiyatına bağlı değildir.

Mevcut SAP ve AWS mimarisi, veri hacmi, raporlama ihtiyaçları, kullanıcı davranışları ve veri güncellik gereksinimleri birlikte değerlendirilerek SPICE, Direct Query, embedded analytics ve lisanslama modelinin doğru kombinasyonu belirlenebilir.

Kurumunuzdaki mevcut yapıyı değerlendirmek için Novadsa Amazon QuickSight danışmanlık sayfasını inceleyebilir veya bulut çözümlerimizi keşfedebilirsiniz.

Sık Sorulan Sorular

Amazon QuickSight ile Amazon Quick aynı ürün mü?

Tam olarak değil.

Amazon Quick Sight, Amazon Quick içerisindeki veri görselleştirme ve iş zekâsı bileşenidir. Dashboard, veri analizi, raporlama ve embedded analytics gibi BI fonksiyonlarını sağlar.

Amazon Quick ise BI'ın yanı sıra yapay zekâ destekli araştırma, kurumsal bilgiye erişim, uygulama entegrasyonu, içerik üretimi ve otomasyon yeteneklerini kapsayan daha geniş bir servistir.

Amazon QuickSight hâlâ kullanılabiliyor mu?

Evet.

AWS'nin güncel dokümantasyonunda BI bileşeni Amazon Quick Sight adıyla yer alıyor. Mevcut dashboard, veri seti, SPICE ve embedded analytics yetenekleri kullanılmaya devam ediyor.

QuickSight'ta Author ve Reader arasındaki fark nedir?

Author kullanıcılar veri seti oluşturabilir, analiz hazırlayabilir ve dashboard yayınlayabilir.

Reader kullanıcılar ise yayınlanmış dashboard ve raporları görüntülemek ve bunlarla etkileşime girmek için kullanılır.

Ağustos 2026 itibarıyla Reader fiyatı 3 USD, Author fiyatı ise 24 USD kullanıcı/ay seviyesinden başlamaktadır.

Amazon QuickSight, Amazon Redshift'teki veriyi doğrudan sorgulayabilir mi?

Evet.

Quick Sight, Redshift verilerini SPICE içerisine aktarabileceği gibi Direct Query yöntemiyle doğrudan kaynak sistemden de sorgulayabilir.

Hangi yaklaşımın tercih edilmesi gerektiği veri güncelliği, performans, sorgu yükü ve maliyet gereksinimlerine bağlıdır.

SPICE ile Direct Query arasındaki fark nedir?

SPICE kullanıldığında veri Quick Sight'ın optimize edilmiş bellek içi veri katmanına alınır ve analizler bu katman üzerinden çalıştırılır.

Direct Query'de ise sorgular doğrudan kaynak veri sistemine gönderilir.

SPICE genellikle performans ve tekrar kullanılan analizler için; Direct Query ise kaynaktaki daha güncel veriye erişim gereken senaryolar için değerlendirilebilir.

Amazon QuickSight SAP verileriyle kullanılabilir mi?

Evet, ancak Quick Sight'ın desteklenen veri kaynakları arasında SAP uygulamalarına özel doğrudan bir bağlayıcı bulunmaz.

SAP verileri genellikle entegrasyon veya veri platformu katmanı üzerinden Amazon Redshift, Amazon S3, Amazon Athena veya desteklenen diğer veri kaynaklarına taşınır ve ardından Quick Sight üzerinde analiz edilir.

Bu yapı SAP verisinin CRM, e-ticaret, IoT veya diğer kurumsal verilerle aynı analitik ortamda kullanılmasını sağlar.

QuickSight için sunucu veya altyapı yönetmek gerekir mi?

Hayır.

Amazon Quick Sight tamamen yönetilen ve sunucusuz bir hizmettir. Temel BI altyapısının kapasite ve platform yönetimi AWS tarafından gerçekleştirilir.

Kullanıcı bazlı fiyatlandırma mı Capacity Pricing mi daha avantajlı?

Bu, kullanım modeline bağlıdır.

Düzenli olarak sisteme giren ve sayısı öngörülebilen kurum içi kullanıcılar için kullanıcı bazlı fiyatlandırma daha anlamlı olabilir.

Çok sayıda dış kullanıcıya sahip embedded analytics veya müşteri portalı senaryolarında ise Capacity Pricing değerlendirilmelidir.

‍