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あるダッシュボードでは42,000件の映画視聴数が表示され、別のダッシュボードでは38,500件が表示されます。チャットエージェントはまったく異なる数字を参照します。このように、データチームは戦略的な質問に答えるのではなく、数字を調整するのに多くの時間を費やし、分析への信頼が損なわれていきます。この問題は多くの組織で見られるパターンです。チームは数字を調整することに多くの労力を費やし、実際にそれを使用することができず、意思決定が遅れ、データへの信頼が薄れていきます。根本的な原因は通常、ビジネスロジックが各アプリケーション内に存在し、すべてのアプリケーションが共有できるデータレイヤーに存在しないことです。Amazon Quick Sightのデータセットは、Snowflakeのセマンティックビューの上に構築され、このギャップを埋めます。セマンティックビューは、ビジネス定義（テーブル、関係、メトリクス、次元）をデータに直接結びつけるSnowflakeのスキーマオブジェクトです。セマンティックビューをクエリする下流のアプリケーションは、同じ定義を継承するため、AIとBIシステムは情報を均一に解釈します。これにより、信頼できる回答が得られ、AIの幻覚のリスクが大幅に減少します。この投稿では、SnowflakeのセマンティックビューとAmazon Quickの間でエンドツーエンドの統合を構築する方法を学びます。サンプルデータはメディア会社のユーザーレビューです。まず、Amazon S3から映画レビューのデータをSnowflakeにロードし、SQLでビジネス意味を追加するセマンティックビューを定義し、Cortex Analystを通じて自然言語クエリで探索し、最後にAmazon Quickのデータセットとダッシュボードを生成します。データセットは手動で作成することも、提供された自動化スクリプトを使用して作成することもできます。最終的には、BIチームやAIチームがガバナンスされたデータレイヤーに対して自然言語の質問を行い、すべての応答が同じビジネスロジックを反映していることを信頼できるようになります。