GoDaddy如何借助Amazon Quick实现分析转型
问题
遗留BI工具下，GoDaddy面临仪表板数量庞大（5,000多个）、渲染时间超过15分钟、基础设施成本上升、集中式BI团队需求超载，难以实现大规模自助分析。
解决方案
GoDaddy于2023年决定迁移到Amazon Quick（原Quick Sight）。采用Amazon Redshift作为主要数据连接层，通过Okta单点登录，实施嵌入式分析，部署七个自定义聊天代理，并利用Quick Flows自动化每周业务回顾等工作流。同时建立治理框架，减少仪表板冗余。
结果
迁移后，仪表板数量从5,000多个减少到不到2,500个，渲染时间从15分钟以上降至5秒以内，每年节省超过15,000小时。截至2025年底，有4,298个活跃用户，包括828个作者和3,128个读者。数据驱动决策从分析师专属转变为组织常态。
成本
成本信息待确认。
案例分析
使用场景：从遗留BI工具迁移到Amazon Quick，实现BI现代化、自助分析、AI驱动的自动化报表和对话式分析
实施证据：GoDaddy于2023年年中决定迁移，2023年Q3完成软启动，2025年12月完全关闭遗留BI工具，Quick成为主要BI解决方案。截至2025年底，有4,298个活跃用户，828个作者，3,128个读者，2,532个仪表板和229个主题在生产中。已部署七个自定义聊天代理，2026年4月记录1,999次代理查询。使用Amazon Redshift作为主要数据连接层，通过Okta单点登录，并将Quick仪表板嵌入Hivemind内部实验平台。Quick Flows自动化已在每周业务回顾中执行超过100次。
指标：每年节省超过15,000小时；仪表板数量减少50%（从5,000+降至2,500以下）；渲染时间从15分钟以上降至5秒以内（提升超过10倍）；活跃用户数达4,298（828作者，3,128读者）；生产环境中有2,532个仪表板和229个主题；部署了7个自定义聊天代理，2026年4月记录1,999次代理查询；聊天代理每年节省约6,000小时；Quick Flows自2026年初执行超过100次，每年节省超过1,900小时；Quick自动化总节省超过7,900小时；创建了30个Quick spaces，Dashboard Documentation Space服务50名活跃用户；迁移耗时两年，2023年Q3软启动，2025年12月完全关闭遗留BI工具；截至2025年11月，Quick部署约80%完成
经验：治理先于扩展：在2023年Q3软启动期间建立治理框架，防止仪表板蔓延，避免再次增长到5,000个。；AI采用是拉取问题，而非推送问题：针对特定团队用例（域名拍卖、尊贵服务、客户体验）构建七个聊天代理，由团队定义代理目的，驱动了每月1,936次查询的采用率。；嵌入式分析优于独立仪表板：将Quick集成到Hivemind等内部工具中，让用户在他们已有的工作流程中获取洞察，提高了采用率。；从最高痛点用例开始，而非最容易的：以Cash Dash这一旗舰执行仪表板为起点，展示10倍性能提升，建立动力和可信度。