最後一個「價值Value」也是資料分析最重要的階段，很重要是因為，只有在資料分析後可以產生比原始資料有更高的價值，做資料分析這件事情才有意義。所以在一系列分析處理之後，要如何呈現分析結果，展現資料價值便成為了所有資料分析者都需要思考的問題。

從資料的「內容」可以將所要做的分析任務大方向分為 營運相關 與 資訊相關 ，進而選擇適合的分析工具/軟體。分析的最終目的就是做決策，使用專門的分析工具可以更精準的產出合適的分析結果。

營運分析Operational Analytics：
資料內容主要是系統日誌、安全日誌、流量等IT營運資料，主要會是由機器產生，近年來因為IOT產業的蓬勃發展，現在這類型的分析需求也在快速增加。昨天提到的ELK就是營運分析的工具之一，在AWS上有Amazon OpenSearch Service*，它的背後也是利用Elasticsearch相關套件所建立的即時監控與日誌分析，內建Kibana視覺化功能。

資料分析 Data Analytics：
資料內容偏向業務、產品相關，不同產業間可能會有很大的差別，分析工具的功能則是大同小異，這類型分析時，分析人員扮演更重要的角色，擁有該產業的相關知識很重要，需要對產業有充分的了解才能產生出合適的結果，來回答不同的產業問題。在AWS上的視覺化分析工具是Amazon QuickSight.

Amazon QuickSight 是可以在透過瀏覽器開啟的雲端商業分析服務，利用記憶體引擎SPICE (super-fast, parallel, in-memory, calculation engine超快速的平行記憶體內計算引擎)提供快速的查詢，也可以透過簡單的設定讓資料保持在資料源變更也能保持在最新狀態。可以直接上傳CSV/Excel檔案、直接串接資料源(如Salesforce等SaaS服務)或是串接既有的資料庫(SQL Server, MySQL或 PostgreSQL都支援)，當然最方便的就是結合AWS其他資料分析服務，在不用前置複雜的基礎設施佈建作業就能，開始資料探索的流程。

登入AWS帳號後可以從上方下選單進入QuickSight首頁
如果是第一次啟用，需要先給一個電子郵件建立使用者(作者)，在QuickSight中也有分作者與讀者

首次啟用之後，每次進入出現的畫面就會是QuickSight的服務首頁

*Amazon OpenSearch Service( https://aws.amazon.com/tw/opensearch-service/ )