AWS、BI 移行を数日で自動化する「Transform」機能をリリース
AWS は AI エージェントを活用した「AWS Transform」により、Tableau や Power BI のレガシー BI ツールから Amazon QuickSight への移行を数ヶ月から数日へと劇的に短縮する新機能を発表した。
キーポイント
AI による自動化移行の実現
AWS Transform に Wavicle Data Solutions の EZConvertBI エージェントが統合され、チャットベースの対話型インターフェースで BI ダッシュボードの自動変換が可能になった。
レガシー BI の課題解消
サーバー管理やスケーリングの手間を不要にするサーバーレス環境（QuickSight）へ移行することで、インフラ維持コストを削減し、アナリストの業務効率を向上させる。
ネイティブ AI 機能の統合
自然言語での質問やワークフロー自動化など、AI パワーを組み込んだ分析機能が標準搭載され、データ活用プロセスが変革される。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この発表は、大規模なエンタープライズ組織におけるデータ移行のボトルネックを解消する画期的な進展であり、AI エージェント技術が実務的なインフラ移行タスクに直接応用される事例として注目されます。これにより、企業はレガシーシステムからの脱却を迅速に進め、より現代的でスケーラブルな分析基盤へ早期に移行できるようになります。
編集コメント
AI エージェントが単なるチャットボットを超え、複雑なインフラ移行タスクを実行する「実行役」として機能し始めた象徴的な事例です。
Amazon Quick への移行は、ゼロから始めることを意味する必要はありません。あなたのダッシュボードには、分析担当者が磨き上げた計算フィールドや、毎週月曜の朝に経営陣が頼りにするレイアウト、組織図に合わせて調整されたセキュリティルールなど、苦労して得たドメイン知識が刻まれています。AI による洞察とサーバーレスのスケーラビリティを望みつつも、数百ものダッシュボードを目の前にし、移行に数ヶ月かかるという見積もりを見て途方に暮れているかもしれません。しかし今なら、Amazon Quick への移行を大幅に加速させ、期間を数ヶ月から数日へと短縮することが可能になりました。
本稿では、AWS Transform で移行ワークスペースを設定することから、AWS Marketplace を通じてパートナーエージェントを購読し、組織のデータ活用方法を変える Amazon Quick の機能を解放するまでの全プロセスを解説します。
レガシー BI ツールを使い続ける本当のコスト
レガシーな BI ツールを使用している場合、ライセンス料以上の複合的な圧力に直面することになります：
- サーバーの管理に時間を費やしているのではなく、分析に注力すべきです。パッチ適用、スケーリング、インフラストラクチャの監視には多大な労力が必要であり、それがビジネス価値を生むインサイト作成の妨げとなっています。Amazon Quick はサーバーレスかつフルマネージドであるため、キャパシティプランニングやメンテナンスウィンドウは不要です。
- 従来の BI ツールでは、AI による回答機能を実現するためにカスタムエンジニアリングが必要です。一方、Amazon Quick にはネイティブな AI 機能が組み込まれており、チームは自然言語でビジネス上の質問を行い、ダッシュボードから直接ワークフローを自動化することができます。
- アナリストが回答を得るまでに時間がかかりすぎています。キャパシティのプロビジョニング、エクスポートの管理、パフォーマンストラブルシューティングがボトルネックとなっています。Quick Sight の SPICE インメモリエンジン（SPICE in-memory engine）はスケーラブルな環境でサブ秒単位のクエリパフォーマンスを実現し、埋め込み分析 API を使用してダッシュボードを直接自社アプリケーションに公開することも可能です。
現代化の必要性は明白です。問題は、既存の仕組みを壊すことなくどう実現するかです。Amazon Quick が提供する機能について詳しく知りたい場合は、Amazon Quick の始め方をご覧ください。
エンタープライズの近代化を加速するために構築された AI パワーサービスである AWS Transform は、BI 移行における「どのように行うか」という問いに対する答えを提供するようになりました。組織はすでに、AWS Transform を用いてメインフレームアプリケーションの近代化、Windows および SQL Server ワークロードの変換、VMware エンジンの移行、カスタムアプリケーションの近代化を行っています。現在、同じアジェンティック AI プラットフォームが BI 移行にも拡張されました。AWS Advanced Consulting Partner である Wavicle Data Solutions は、EZConvertBI エージェントを AWS Transform に直接統合し、クラウドへの移行を加速するための深い Tableau および Power BI の移行専門知識をもたらします。
仕組み：2 つのステップからなるチャットベースの移行
AWS Transform では、ワークスペースを作成し、対話型インターフェースを通じて移行ジョブを開始します。BI 移行においては、Wavicle が AWS Marketplace を通じて購入可能な 4 つの専門エージェントを提供しています。各 BI 移行ソース（Power BI および Tableau）に対して、それぞれ 1 つの Analyzer エージェントと 1 つの Converter エージェントが用意されています。
これらエージェントは、ガイド付きのチャットベースの AWS ネイティブ移行体験を提供します。すべての処理はお客様の AWS アカウント内で行われ、データが環境から流出することなく、別途調達するツールも不要で、外部へのデータ転送承認も必要ありません。これにより、通常移行プロジェクトを遅らせるセキュリティおよび調達上の摩擦が解消されます。
ソースとなる BI ツールが何であれ、移行は同じ 2 つのステップに従って行われます：
分析ステップでは、アナライザーエージェントが既存の BI 環境に接続し、メタデータのみを抽出してワークスペース全体でダッシュボード、データセット、計算式、依存関係をカタログ化し、移行準備状況の評価レポートを生成します。この評価レポートには互換性レポートが含まれており、何が無事に変換可能か、どこに注意が必要かを示します。これにより、チームは移行を進める前に移行範囲を理解することができます。
変換ステップでは、移行するダッシュボードを特定し、変換ジョブを開始します。コンバーターエージェントは Amazon Quick Sight 内で資産を再構築します。これにはデータセット、計算フィールド（データセットレベルおよび分析レベルの両方）、ビジュアライゼーションとチャート、フィルター、パラメータが含まれます。これにより、チームが BI ツールで長年かけて開発してきた分析ロジックが保持されます。
エージェントは、移行自動化に必要な基盤となる AI 機能を提供する完全管理型サービスである Amazon Bedrock を利用しています。Amazon Bedrock AgentCore（AI エージェントのホスティングと管理のための安全なランタイム）が実行環境を提供し、ワークロードアイデンティティおよび AWS Identity and Access Management (IAM) ベースのアクセス制御を通じて資格情報の管理を処理します。ドメイン固有の専門知識は、Wavicle の深い BI 移行経験をエージェントロジックに組み込むことで提供されます。
アーキテクチャ概要
本ソリューションは、以下の AWS ネイティブサービスに基づいて構築されています：
- AWS Transform は、専門エージェント、エージェント型 AI システム、そして継続的な学習によって支えられた協業型のエンタープライズ IT 変革ワークベンチであり、クラウド移行、レガシーアプリケーションの近代化、技術的負債の削減を加速します。Amazon Bedrock を基盤とした対話型インターフェースによりオーケストレーション層を提供し、チャットを通じて移行ジョブの作成と管理、ワークスペース全体での進捗追跡、チーム間の調整が可能になります。
- Amazon Bedrock AgentCore は、エージェントの実行管理、ワークロードアイデンティティを通じた認証情報の保存、IAM ベースのアクセス制御を担う安全なランタイム環境として機能します。
- Amazon QuickSight は移行先の BI サービスとして位置づけられ、サーバーレスのスケーラビリティ、SPICE インメモリエンジンによる高性能、および AWS データサービスとのネイティブ統合を提供します。
- Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) は、監査とレビューのために検証レポートや移行アーティファクトを保存する役割を果たします。
あなたの移行の旅路
最初の選択から Amazon QuickSight 上の移行済みダッシュボードに至るまでの、完全な体験についてご紹介します：
ステップ 1: ソース BI で前提条件を完了させる
最初の移行を実行する前に、エージェントがダッシュボードのメタデータを読み取れるように、ソース BI ツールを準備する必要があります：
- Power BI の場合：エージェントが Power BI テナントのメタデータを読み取れるように、ワークスペースへのアクセス権限とサービスプリンシパル認証を設定してください。手順については、「Power BI の事前準備」をご覧ください。
- Tableau の場合：Tableau Server でメタデータ API を有効にし、認証付き API アクセス用のパーソナルアクセストークン (PAT) を生成してください。手順については、「Tableau の事前準備」をご覧ください。
ステップ 2: AWS Transform のセットアップと AWS Marketplace からの購読
このインタラクティブデモの手順に従ってください。
AWS Transform は、移行全体のオーケストレーション層を提供します。評価、依存関係のマッピング、変換計画の策定を自動化する専門的な AI エージェント (AI agents) をデプロイします。すべての関係者が同じ共有ワークスペースで作業し、リアルタイムで協力しながら進捗を追跡し、開始から完了まで移行を管理できます。AWS Transform はタスクを並列実行するため、品質や制御を犠牲にすることなく、数百のダッシュボードを同時に変換することが可能です。
ステップ 3: BI ダッシュボードの分析
Power BI Analyzer エージェントのインタラクティブデモまたは Tableau Analyzer エージェントのインタラクティブデモの手順に従ってください。
包括的な分析レポートは、データソースの数、分析計算、条件付きルールなどの消費の微妙な違い、およびダッシュボード間の依存関係など、さまざまな次元にわたる複雑さを捉えています。これにより、追加のリソースをコミットする前にでも、移行プロジェクトマネージャーがダッシュボードの優先度と有用性に基づいて移行実行計画を策定することが可能になります。
ステップ 4: BI ダッシュボードの変換
この Power BI コンバーターエージェントのインタラクティブデモ または Tableau コンバーターエージェントのインタラクティブデモ の手順に従ってください。
コンバーターエージェントは、マップされたデータソースとデータタイプを持つデータセット、データセットレベルおよび分析レベルの両方で計算フィールド、チャートタイプと書式設定を保持したビジュアライゼーション、パラメータ入力を持つフィルターコントロールなどを選択したダッシュボードを Amazon Quick Sight 上で再構築します。変換中、AWS Transform のチャットインターフェースで進行状況を直接監視できます。
変換が完了すると、Quick Sight のアセットを受け取り、最終的な検証と本番環境への移行プロセスを開始できます。
移行後：変換から本番環境へ
移行エージェントは、計算フィールド、ビジュアル、コントロール、パラメータを含む Quick Sight データセットと分析レポートなど、変換されたアセットを納品します。これらが基盤となる要素です。その後のガバナンス、検証、公開の責任は、お客様のチームにあります。この意図的な引き渡しにより、品質の維持と明確な責任所在が確保されます。注記：評価レポートでは、移行後に手動での調整が必要なコンポーネント（パラメータ、カスタム SQL、ツール固有の計算式、サードパーティ製ビジュアルなど）にフラグを立てます。この段階で予期せぬ事態が発生することはありません。
Quick Sight 管理者向け：所有権の割り当てとガバナンス設定
Quick Sight 管理者（Quick Sight コネクタで設定されたロール）として、移行された各ダッシュボードの所有権を適切な BI 作者に割り当ててください。ソースとなる BI ツールのユーザー認証やディレクトリ構造は、Amazon Quick Sight と 1 対 1 で対応しないことがほとんどです。例えば、Tableau 環境では Active Directory グループに依存することが多い一方、Power BI ではワークスペースレベルのサービスプリンシパルを使用します。移行エージェントは分析アセットを転送するものであり、アクセス制御まで引き継ぐものではありません。組織の要件に合わせて、Quick Sight 内でユーザー権限、行レベルセキュリティ (RLS)、共有設定を手動で構成する必要があります。複雑なディレクトリ階層を持つ企業では、これを別個の作業ストリームとして計画してください。
このステップでは、明確な責任所在を確立します。各ダッシュボードの精度を誰が所有し、維持し、アクセスを制御するのかです。権限が適切に設定されるまで、何も本番環境へ移行されません。
Quick 作成者向け：検証と承認
割り当てられたダッシュボードを受け取り、ユーザー受入テスト（UAT）の責任を負います。これには、並列比較によるメトリクス検証を通じて、可視化、計算フィールド、フィルター、インタラクションがソースと一致していることを確認すること、ドリルダウンやダッシュボードアクションのテスト、レイアウトの一貫性の確認が含まれます。移行エージェントは権限や行レベルセキュリティを引き継がないため、Quick Sight 上で適切なユーザーが正しいデータにアクセスできるかを確認することを検討してください。BI 作成者は自動化されたツールよりも自社のダッシュボードを熟知しています。エージェントは構造全体を把握しますが、チームが実質的な内容の正しさを確認します。
公開と本番移行
検証後、Quick 作成者がダッシュボードを公開します：共有権限の設定、メール購読の設定、必要に応じて埋め込み設定を行います。大規模な移行の場合、Amazon Quick Sight アセット展開 API を参照して、権限割り当てとダッシュボード配布をスケールして自動化する方法について詳しく学ぶことができます。その時点で、元のソースダッシュボードはアーカイブできます。
ダッシュボードを Amazon Quick に移行することで、チームは従来の BI ツールでは実現できなかった機能を解放できます。具体的には、自然言語によるクエリ、エンタープライズデータソース全体にわたる自動分析、そしてダッシュボードから直接実行可能なデータ駆動型のアクションです。
始め方
マーケットプレイスからの購読から本番環境対応のダッシュボードに至るまでの全行程をご覧いただきました。まずは以下の手順で第一歩を踏み出してください：
- Power BI から Quick Sight エージェント、および Tableau から Quick Sight エージェントをご探索ください。
- Wavicle Data Solutions のウェブサイトにあるユーザーガイドとインタラクティブなデモにアクセスしてください。
- AWS アカウントチームにご連絡いただき、移行要件について協議し、無料または割引価格で Amazon Quick への移行が可能かどうかご検討ください。
10 件のダッシュボードから 10,000 件まで、AWS Transform は管理された反復可能なパスを Amazon Quick へ提供します。Amazon Bedrock の AI 機能と Wavicle の移行専門知識を組み合わせることで、チームは BI インフラの管理から解放され、より迅速にインサイトを得られるようになります。また、AWS Transform は現代化ニーズすべてに対応する唯一の場所であるため、次の現代化課題にも同じワークベンチを活用できます。
ダッシュボードには長年の投資がなされています。今こそ数日で Amazon Quick へ移行し、従来の BI ツールでは決して回答できなかった質問に答えることを始めてください。
著者について
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Anantha Choppalli氏は、AIを活用した移行ソリューションの開発に注力するAWSアドバンストコンサルティングパートナーであるWavicle Data Solutionsのチーフアーキテクトです。
Ahil Gunasekaran氏は、AIを活用した移行ソリューションの開発に注力するAWSアドバンストコンサルティングパートナーであるWavicle Data Solutionsのシニアソルーションズアーキテクトです。
Taher Paratha氏は、AIを活用した移行ソリューションの開発に注力するAWSアドバンストコンサルティングパートナーであるWavicle Data Solutionsのシニアソフトウェアエンジニアです。
Rajesh Rathod氏は、Amazon Web ServicesにおけるAWS Transformの製品管理および市場投入戦略を統括しています。
スリカンタ・バヘティ氏は、Amazon Quick Sight のシニアマネージャーです。彼はコンサルタントとしてキャリアをスタートさせ、複数の民間および政府組織で勤務しました。その後、PerkinElmer Health and Sciences と eResearch Technology Inc で働き、AWS サービスとサーバーレスコンピューティングを活用して、高トラフィックの Web アプリケーションや、レポートプラットフォーム向けの非常にスケーラブルかつ保守性の高いデータパイプラインの設計・開発を担当しました。
ヴァーシャ・バタリ氏は、Amazon Quick Sight のシニアプロダクトマネージャーです。ここでは BI（ビジネスインテリジェンス）の移行を簡素化するソリューションを推進し、顧客が容易に分析を近代化できるよう支援しています。2017 年に Amazon に入社して以来、ラストマイル配送経路最適化、データベース移行、ビジネスインテリジェンスなど多岐にわたるイニシアチブを主導し、複雑なデータ課題に対する広範な経験をもたらしました。仕事以外では、ヴァーシャ氏は常に次の旅行の計画を立てたり、新しい料理を試したり、太平洋北西部で最高のハイキングやカヤックスポットを探求することに情熱を注いでいます。
ベンキー・ホスール氏は、AWS のシニアパートナーソリューションアーキテクトです。企業向けクラウドおよびデータソリューションの設計において 20 年以上の経験を持つ同氏は、AWS パートナーと緊密に連携し、顧客に計測可能な成果をもたらす革新的なクラウドソリューションの設計と提供を担っています。ベンキー氏は、教育とエンパワーメントに焦点を当てた複数のパートナー向けイニシアチブを主導しており、パートナーが顧客のために変革的な能力を構築できるよう支援しています。クラウド、AI、データに関する同氏の深い専門知識は、最も重要なワークロードの近代化に取り組む組織にとって信頼できるアドバイザーとしての地位を確立しています。
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原文を表示
Migrating to Amazon Quick doesn’t have to mean starting from scratch. Your dashboards encode hard-won domain knowledge: calculated fields your analysts perfected, layouts your executives rely on every Monday morning, security rules tuned to your org chart. You want AI-powered insights and serverless scale, but you’re staring at hundreds of dashboards and a migration estimate measured in months. Now you can significantly accelerate your migration to Amazon Quick, potentially reducing timelines from months to days.
In this post, we walk through the full journey, from setting up your migration workspace in AWS Transform to subscribing to partner agents through AWS Marketplace to unlocking Amazon Quick capabilities that change how your organization consumes data.
The real cost of staying on legacy BI
If you’re running a legacy BI tool, you face compounding pressures that go beyond licensing fees:
- You’re spending time on servers instead of analytics. Patching, scaling, and monitoring infrastructure takes effort away from the insights work that drives business value. Amazon Quick is serverless and fully managed, so there’s no capacity planning and no maintenance windows.
- Traditional BI tools require custom engineering for AI-powered answers. Amazon Quick includes native AI capabilities that your teams can use to ask business questions in natural language and automate workflows directly from dashboards.
- Your analysts wait too long for answers. Provisioning capacity, managing extracts, and troubleshooting performance creates bottlenecks. The Quick Sight SPICE in-memory engine delivers sub-second query performance at scale, and you can publish dashboards directly into your own applications using its embedded analytics APIs.
The case for modernization is clear. The question is how to do it without breaking what already works. To learn more about what Amazon Quick offers, see Getting Started with Amazon Quick.
AWS Transform, an AI-powered service built to accelerate enterprise modernization, now answers that how for BI migration. Organizations already use AWS Transform to modernize mainframe applications, transform Windows and SQL Server workloads, migrate VMware environments, and modernize custom applications. Now, the same agentic AI platform extends to BI migration. Wavicle Data Solutions, an AWS Advanced Consulting Partner, integrates the EZConvertBI agents directly into AWS Transform, bringing deep Tableau and Power BI migration expertise for accelerating your cloud journey.
How it works: A two-step, chat-based migration
In AWS Transform, you create a workspace and launch migration jobs through a conversational interface. For BI migration, Wavicle provides four specialized agents available for purchase through AWS Marketplace: one Analyzer agent and one Converter agent for each BI migration source (Power BI and Tableau).
Together, these agents deliver a guided, chat-based, AWS-native migration experience. Everything runs within your own AWS account: no data ever leaves your environment, no separate tools to procure, and no external data transfers to approve. This removes the security and procurement friction that typically slows migration projects.
Regardless of your source BI tool, the migration follows the same two-step process:In the Analyze step, the analyzer agent connects to your existing BI environment, extracts metadata only, cataloging dashboards, datasets, calculations, and dependencies across your workspaces, and generates a migration readiness assessment. The assessment includes a compatibility report that shows what will convert cleanly and what might require attention. It helps teams understand migration scope before proceeding.In the Convert step, you identify the dashboards to migrate and start a conversion job. The Converter agent rebuilds assets in Amazon Quick Sight, including datasets, calculated fields (both at the dataset and analysis level), visualizations and charts, filters, and parameters. This preserves the analytical logic that your teams spent years developing in your BI tool.
The agents use Amazon Bedrock, a fully managed service that provides the underlying AI capabilities needed for migration automation. Amazon Bedrock AgentCore (a secure runtime for hosting and managing AI agents) provides the execution environment, handling credential management through workload identities and AWS Identity and Access Management (IAM)-based access control. The domain expertise comes from Wavicle’s deep BI migration experience encoded into the agent logic.
Architecture overview
The solution is built on the following AWS-native services:
- AWS Transform is a collaborative enterprise IT transformation workbench powered by expert agents, agentic AI systems, and continuous learning that accelerates cloud migration, legacy app modernization, and tech debt reduction. It provides the orchestration layer with a conversational interface powered by Amazon Bedrock, so you can create and manage migration jobs through chat, track progress across workspaces, and coordinate across teams.
- Amazon Bedrock AgentCore serves as the secure runtime environment, managing agent execution, credential storage through workload identities, and IAM-based access control.
- Amazon Quick Sight acts as the target BI service, offering serverless scalability, SPICE in-memory engine performance, and native integration with AWS data services.
- Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) stores validation reports and migration artifacts for audit and review purposes.
Your migration journey
Here’s what the full experience looks like, from first selection to migrated dashboards in Amazon Quick Sight:
Step 1: Complete the prerequisites on your source BI
Before running your first migration, you must prepare your source BI tool so the agent can read your dashboard metadata:
- For Power BI: Configure workspace access and service principal authentication so the agent can read your Power BI tenant metadata. For instructions, see Power BI Prerequisites.
- For Tableau: Enable the Metadata API on your Tableau Server and generate a Personal Access Token (PAT) for authenticated API access. For instructions, see Tableau Prerequisites.
Step 2: Set up AWS Transform and Subscribe through AWS Marketplace
Follow the steps in this interactive demo.
AWS Transform provides the orchestration layer for your entire migration. It deploys specialized AI agents that automate assessments, dependency mapping, and transformation planning. Everyone works in the same shared workspace, collaborating in real time, tracking progress, and managing the migration from start to finish. Because AWS Transform executes tasks in parallel, you can convert hundreds of dashboards simultaneously without sacrificing quality or control.
Step 3: Analyze your BI dashboards
Follow the steps in this Power BI Analyzer agent interactive demo or Tableau Analyzer agent interactive demo.
The comprehensive analysis report captures complexity across various dimensions such as number of data sources, analytical calculations, consumption nuances like conditional rules, and cross-dashboard dependencies. This allows migration project managers to define a migration execution plan based on priority and utility of the dashboards, even before committing to additional resources.
Step 4: Convert your BI dashboards
Follow the steps in this Power BI Convertor agent interactive demo or Tableau Convertor agent interactive demo.
The Converter agent rebuilds your selected dashboards in Amazon Quick: datasets with mapped data sources and data types, calculated fields at both the dataset and analysis level, visualizations with preserved chart types and formatting, and filter controls with parameter inputs. Throughout the conversion, you can monitor progress directly in the AWS Transform chat interface.
After the conversion completes, you receive your Quick Sight assets and can begin the final validation and go-live process.
After migration: From converted to production-ready
The migration agent delivers your converted assets: Quick Sight datasets and analyses, including calculated fields, visuals, controls, and parameters. These are the building blocks. What comes next, governance, validation, and publishing, is owned by your team. This deliberate handoff helps maintain quality and clear accountability.Note: The assessment report flags components that might need manual refinement after migration, such as parameters, custom SQL, tool-specific calculations, and third-party visuals. There are no surprises at this stage.
For Quick admin: Assign ownership and configure governance
As Quick Sight administrator (the role configured in the Quick Sight connector), you assign ownership of each migrated dashboard to the appropriate BI authors.User authentication and directory structures in your source BI tool rarely map one-to-one to Amazon Quick Sight. For example, Tableau environments often rely on Active Directory groups, while Power BI uses workspace-level service principals. The migration agent transfers the analytical assets, not the access controls. You must manually configure user permissions, row-level security (RLS), and sharing settings in Quick Sight to match your organization’s requirements. For enterprises with complex directory hierarchies, plan for this as a distinct workstream.
This step establishes clear accountability: who owns each dashboard’s accuracy, who maintains it, and who controls access. Nothing goes live until permissions are properly configured.
For Quick authors: Validate and accept
You receive the assigned dashboards and own UAT. This means verifying that visualizations, calculated fields, filters, and interactivity match the source through side-by-side metric comparison, testing drill-downs and dashboard actions, and confirming layout consistency. Because the migration agent doesn’t carry over permissions or row-level security, consider verifying that the right users can access the right data in Quick Sight. BI authors know their dashboards better than automated tools do. The agent gets the structure across. Your team confirms the substance is right.
Publish and go live
After validation, Quick authors publish their dashboards: configuring sharing permissions, setting up email subscriptions, and setting up embedding if needed. For larger migrations, you can learn more about Amazon Quick Sight asset deployment APIs to automate permission assignments and dashboard distribution at scale. At that point, the original source dashboards can be archived.
With your dashboards live in Amazon Quick, your teams unlock capabilities that weren’t possible with your legacy BI tool: natural language queries, automated analysis across enterprise data sources, and data-driven actions directly from dashboards.
Get started
You’ve seen the full journey, from Marketplace subscription to production-ready dashboards. Here’s how to take the first step:
- Explore the Power BI to Quick Sight Agents and Tableau to Quick Sight Agents.
- Access user guide and interactive demo on Wavicle Data Solutions website.
- Contact your AWS account team to discuss your migration requirements and explore available programs for free or discounted Amazon Quick migrations.
Whether you’re migrating 10 dashboards or 10,000, AWS Transform gives you a governed, repeatable path to Amazon Quick. Combined with Amazon Bedrock AI capabilities and Wavicle’s migration expertise, your team can stop managing BI infrastructure and start getting insights faster. And because AWS Transform is the one place to go for all your modernization needs, you can use the same workbench for your next modernization challenge.You have invested years in your dashboards. Now bring them to Amazon Quick in days and start asking questions your legacy BI tool could never answer.
About the authors
Anantha Choppalli is a Chief Architect at Wavicle Data Solutions, an AWS Advanced Consulting Partner, focused on developing AI-powered migration solutions.
Ahil Gunasekaran is a Sr. Solutions Architect at Wavicle Data Solutions, an AWS Advanced Consulting Partner, focused on developing AI-powered migration solutions.
Taher Paratha is a Sr. Software Engineer at Wavicle Data Solutions, an AWS Advanced Consulting Partner, focused on developing AI-powered migration solutions.
Rajesh Rathod leads product management and go-to-market strategy for AWS Transform at Amazon Web Services.
Srikanth Baheti is a Senior Manager for Amazon Quick Sight. He started his career as a consultant and worked for multiple private and government organizations. Later he worked for PerkinElmer Health and Sciences & eResearch Technology Inc, where he was responsible for designing and developing high traffic web applications and highly scalable and maintainable data pipelines for reporting platforms using AWS services and serverless computing.
Vasha Bhatari is a Senior Product Manager at Amazon Quick Sight, where she drives solutions that simplify BI migrations and help customers modernize analytics with ease. Since joining Amazon in 2017, she has led initiatives across last-mile routing optimization, database migration, and business intelligence, bringing broad experience to complex data challenges. Outside of work, Vasha is always planning her next trip, trying new foods, and exploring the best hiking and kayaking spots across the Pacific Northwest.
Venky Hosur is a Senior Partner Solutions Architect at AWS. With over 20 years of experience architecting enterprise cloud and data solutions, he works closely with AWS partners to design and deliver innovative cloud solutions that drive measurable customer outcomes. Venky leads multiple partner-facing initiatives focused on education and enablement, helping partners build transformative capabilities for their customers. His deep expertise in cloud, AI, and data makes him a trusted advisor for organizations modernizing their most critical workloads.
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