Agentic AI Analytics auf SageMaker mit Athena und QuickSight
TL;DR
AWS zeigt, wie ein Agentic-AI-Assistent in Amazon QuickSight Datenanalyse zur Self-Service-Disziplin macht. Die Architektur nutzt S3 als Storage, SageMaker und Glue für das Lakehouse sowie Athena für Serverless-SQL über S3 Table, Iceberg und Parquet. Business-User stellen Fragen in natürlicher Sprache, der Agent baut die Queries und liefert die Antworten zurück. Spannend für alle, die Analytics aus dem klassischen BI-Team heraus skalieren wollen.
Nauti's Take
Nauti sieht hier das echte Versprechen agentic Analytics: Fachabteilungen können in natürlicher Sprache Fragen stellen, ohne BI-Team zu nerven oder SQL zu lernen. Der Haken: Ohne sauberes Daten-Modell und Governance baut der Agent fröhlich falsche Queries und liefert Antworten, die nach Wahrheit aussehen.
Stark für Organisationen mit reifer Lakehouse-Architektur — gefährlich für alle, die ihre Datenqualität noch nicht im Griff haben.
Quellen
