Was ist Datenanalytik?
Die Datenanalytik wandelt Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse um. Sie umfasst eine Reihe von Tools, Technologien und Prozessen, die dazu dienen, Trends zu erkennen und Probleme mithilfe von Daten zu lösen. Datenanalysen können Geschäftsprozesse gestalten, die Entscheidungsfindung verbessern und das Unternehmenswachstum fördern.
Warum ist Datenanalytik wichtig?
Die Datenanalytik hilft Unternehmen, mehr Transparenz und ein besseres Verständnis ihrer Prozesse und Services zu erlangen. Sie erhalten dadurch detaillierte Einblicke in die Kundenerfahrung und die Kundenprobleme. Durch einen Paradigmenwechsel, der über Daten hinausgeht und Erkenntnisse mit Maßnahmen verbindet, können Unternehmen personalisierte Kundenerlebnisse schaffen, damit verbundene digitale Produkte entwickeln, Abläufe optimieren und die Mitarbeiterproduktivität steigern.
Was ist Big-Data-Analytik?
Big Data beschreibt große Mengen unterschiedlicher Daten – strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte, die kontinuierlich mit hoher Geschwindigkeit und in großen Mengen erzeugt werden. Big Data wird in der Regel in Terabytes oder Petabytes bemessen. Ein Petabyte ist gleich 1 000 000 Gigabyte. Um dies zu verdeutlichen, muss man bedenken, dass ein einziger HD-Film etwa 4 Gigabyte an Daten enthält. Ein Petabyte entspricht der Menge von 250 000 Filmen. Große Datensätze reichen von Hunderten über Tausende bis hin zu Millionen von Petabytes.
Bei der Big-Data-Analytik geht es darum, Muster, Trends und Beziehungen in umfangreichen Datensätzen zu finden. Diese komplexen Analysen erfordern spezifische Werkzeuge und Technologien, Rechenleistung und Datenspeicherung, die den Umfang unterstützen.
Wie funktioniert die Big-Data-Analytik?
Die Big-Data-Analytik umfasst fünf Schritte zur Analyse großer Datensätze:
- Datensammlung
- Datenspeicher
- Datenverarbeitung
- Datenbereinigung
- Datenanalyse
Datensammlung
Dies beinhaltet die Ermittlung von Datenquellen und die Sammlung von Daten aus diesen Quellen. Die Datenerfassung erfolgt nach ETL- oder ELT-Verfahren.
ETL – Extrahieren, Transformieren und Laden
Bei ETL werden die erzeugten Daten zunächst in ein Standardformat umgewandelt und dann in den Speicher geladen.
ELT – Extrahieren, Laden und Transformieren
Bei ELT werden die Daten zunächst in den Speicher geladen und dann in das gewünschte Format umgewandelt.
Datenspeicher
Je nach Komplexität der Daten können diese in Speicher wie Cloud-Data-Warehouses oder Data Lakes verschoben werden. Business-Intelligence-Tools können bei Bedarf darauf zugreifen.
Vergleich von Data Lakes mit Data Warehouses
Ein Data Warehouse ist eine für die Analyse von relationalen Daten aus Transaktionssystemen und Geschäftsanwendungen optimierte Datenbank. Die Datenstruktur und das Schema werden vorab definiert, um eine schnelle Suche und Berichterstattung zu ermöglichen. Die Daten werden bereinigt, angereichert und umgewandelt, um als "einzige Quelle der Wahrheit" zu fungieren, der die Benutzer vertrauen können. Zu den Daten gehören zum Beispiel Kundenprofile und Produktinformationen.
Ein Data Lake ist anders, weil er strukturierte und unstrukturierte Daten ohne weitere Verarbeitung speichern kann. Die Struktur der Daten oder das Schema wird bei der Datenerfassung nicht festgelegt. Das bedeutet, dass Sie alle Ihre Daten ohne sorgfältige Planung speichern können, was besonders nützlich ist, wenn die zukünftige Verwendung der Daten noch nicht bekannt ist. Zu den Daten gehören zum Beispiel Inhalte sozialer Medien, IoT-Gerätedaten und nicht-relationale Daten aus mobilen Anwendungen.
Unternehmen benötigen typischerweise sowohl Data Lakes als auch Data Warehouses für die Datenanalytik. AWS Lake Formation und Amazon Redshift können sich um Ihre Datenanforderungen kümmern.
Datenverarbeitung
Wenn die Daten vorhanden sind, müssen sie konvertiert und organisiert werden, um präzise Ergebnisse aus analytischen Abfragen zu erhalten. Hierfür gibt es unterschiedliche Möglichkeiten der Datenverarbeitung. Die Wahl des Ansatzes hängt von den für die Datenverarbeitung verfügbaren Rechen- und Analytikressourcen ab.
Zentralisierte Verarbeitung
Die gesamte Verarbeitung erfolgt auf einem dedizierten zentralen Server, der alle Daten bereithält.
Verteilte Verarbeitung
Die Daten werden verteilt und auf verschiedenen Servern gespeichert.
Batch-Verarbeitung
Die Daten sammeln sich im Laufe der Zeit an und werden stapelweise verarbeitet.
Verarbeitung in Echtzeit
Die Daten werden kontinuierlich verarbeitet, wobei die Rechenaufgaben innerhalb von Sekunden abgeschlossen werden.
Datenbereinigung
Bei der Datenbereinigung werden die Daten auf Fehler wie Duplikate, Inkonsistenzen, Redundanzen oder falsche Formate überprüft. Außerdem werden damit unerwünschte Daten für die Analytik herausgefiltert.
Datenanalyse
In diesem Schritt werden die Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt. Die folgenden sind vier Arten der Datenanalyse:
1. Deskriptive Analytik
Datenwissenschaftler analysieren Daten, um zu verstehen, was in der Datenumgebung passiert oder geschehen ist. Charakteristisch sind Datenvisualisierungen wie Torten- und Balkendiagramme, Liniendiagramme, Tabellen oder generierte Beschreibungen.
2. Diagnostische Analytik
Die diagnostische Analytik ist ein tiefgehender oder detaillierter Prozess der Datenanalyse, um zu verstehen, warum etwas passiert ist. Sie ist geprägt von Techniken wie Drill-down, Data Discovery, Data Mining und Korrelationen. Bei jeder dieser Techniken werden verschiedene Datenoperationen und -transformationen für die Analyse von Rohdaten verwendet.
3. Prädiktive Analysen
Die prädiktive Analytik nutzt historische Daten, um genaue Prognosen über zukünftige Trends zu erstellen. Sie zeichnet sich durch Techniken wie das Machine Learning, die Prognose, den Musterabgleich und die prädiktive Modellierung aus. Bei jeder dieser Techniken werden Computer darauf trainiert, kausale Zusammenhänge in den Daten zurückzuverfolgen.
4. Präskriptive Analyse
Die präskriptive Analyse bringt die prädiktiven Daten eine Stufe höher. Sie sagt nicht nur voraus, was wahrscheinlich passieren wird, sondern schlägt auch eine optimale Reaktion auf das prognostizierte Ergebnis vor. Sie kann die möglichen Auswirkungen verschiedener Entscheidungen analysieren und die beste Vorgehensweise empfehlen. Es ist charakterisiert durch Diagrammanalyse, Simulation, komplexe Ereignisverarbeitung, neuronale Netzwerke und Empfehlungsmaschinen.
Was sind die verschiedenen Datenanalytik-Techniken?
Natürliche Sprachverarbeitung
Textmining
Sensor-Datenanalyse
Analyse von Ausreißern
Kann die Datenanalytik automatisiert werden?
Ja, Datenanalysten können Prozesse automatisieren und optimieren. Unter automatisierter Datenanalytik versteht man den Einsatz von Computersystemen zur Durchführung von Analyseaufgaben mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff. Diese Mechanismen variieren in ihrer Komplexität; sie reichen von einfachen Skripten oder Codezeilen bis hin zu Datenanalysetools, die Datenmodellierung, Merkmalserkennung und statistische Analysen durchführen.
Ein Cybersicherheits-Unternehmen könnte beispielsweise die Automatisierung nutzen, um Daten aus großen Mengen von Web-Aktivitäten zu sammeln, zusätzliche Analysen durchzuführen und dann Datenvisualisierungen zu verwenden, um die Ergebnisse zu präsentieren und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
Kann die Datenanalytik ausgelagert werden?
Ja, Unternehmen können für die Analyse von Daten externe Hilfe in Anspruch nehmen. Die Auslagerung der Datenanalytik ermöglicht es der Geschäftsführung und leitenden Angestellten, sich auf andere Kernaufgaben des Unternehmens zu konzentrieren. Dedizierte Business-Analytics-Teams sind Experten auf ihrem Gebiet; sie kennen die neuesten Datenanalyse-Techniken und sind Experten im Datenmanagement. Das bedeutet, dass sie Datenanalysen effizienter durchführen, Muster erkennen und zukünftige Trends erfolgreich vorhersagen können. Der Wissenstransfer und die Vertraulichkeit von Daten könnten jedoch eine Herausforderung für die Unternehmen beim Auslagern darstellen.
Datenanalytik verbessert den Einblick in die Kunden
Datenanalytik kann mit Datensätzen aus verschiedenen Kundendatenquellen durchgeführt werden, beispielsweise mit den folgenden:
• Kundenbefragungen durch Dritte
• Kaufprotokolle der Kunden
• Aktivität in den sozialen Medien
• Computer-Cookies
• Website- oder Anwendungsstatistiken
Analytik kann verborgene Informationen wie Kundenpräferenzen, beliebte Seiten auf einer Website, die Dauer des Besuchs, Kundenfeedback und die Interaktion mit Website-Formularen aufdecken. Das ermöglicht es Unternehmen, effizient auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Fallstudie: Wie Nextdoor die Datenanalytik zur Verbesserung der Kundenerfahrung nutzte
Nextdoor ist der Knotenpunkt in der Nachbarschaft für vertrauenswürdige Verbindungen und den Austausch von hilfreichen Informationen, Waren und Dienstleistungen. Mit der Kraft der lokalen Gemeinschaft hilft Nextdoor den Menschen, ein glücklicheres und sinnvolleres Leben zu führen. Nextdoor nutzte die Analytiklösungen von Amazon, um das Kundenengagement und die Effektivität der Empfehlungen zu messen. Die Datenanalytik ermöglichte es ihnen, den Kunden zu helfen, bessere Verbindungen aufzubauen und relevantere Inhalte in Echtzeit anzuzeigen.
Datenanalytik ermöglicht effektive Marketingkampagnen
Die Datenanalytik macht Schluss mit dem Rätselraten in den Bereichen Marketing, Produktentwicklung, Inhaltserstellung und Kundenservice. Sie ermöglicht es Unternehmen, zielgerichtete Inhalte anzubieten und diese durch die Analyse von Echtzeitdaten zu optimieren. Die Datenanalytik liefert auch wertvolle Erkenntnisse über die Leistung von Marketingkampagnen. Zielgruppenansprache, Nachrichten und Werbemittel können auf der Basis von Echtzeitanalysen angepasst werden. Analytik kann das Marketing optimieren, um mehr Konversionen und weniger Anzeigenmüll zu erzielen.
Fallstudie: Wie Zynga die Datenanalytik zur Verbesserung von Marketingkampagnen nutzte
Zynga ist eines der weltweit erfolgreichsten Unternehmen im Bereich der mobilen Spiele und hat mit Spielen wie Words With Friends, Zynga Poker und FarmVille große Erfolge erzielt. Diese Spiele wurden weltweit von mehr als einer Milliarde Spielern installiert. Zynga erwirtschaftet seinen Umsatz mit In-App-Käufen. Daher analysiert das Unternehmen mithilfe von Amazon Kinesis Data Analytics die Aktionen der Spieler im Spiel in Echtzeit, um effektivere In-Game-Marketingkampagnen zu planen.
Datenanalytik erhöht die betriebliche Effizienz
Die Datenanalytik kann Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse zu rationalisieren, Verluste zu reduzieren und den Umsatz zu steigern. Prädiktive Wartungspläne, optimierte Personaleinsatzpläne und ein effizientes Lieferkettenmanagement können die Unternehmensleistung erheblich verbessern.
Fallstudie: Wie die BT Group mit Hilfe von Datenanalytik ihren Betrieb rationalisiert
Die BT Group ist das führende britische Telekommunikations- und Netzwerkunternehmen, das Kunden in 180 Ländern bedient. Das Netzwerk-Support-Team der BT Group verwendete Amazon Kinesis Data Analytics, um eine Echtzeit-Ansicht der Anrufe zu erhalten, die im ganzen Vereinigten Königreich über ihr Netzwerk getätigt wurden. Netzwerk-Supporttechniker und Fehleranalytiker nutzen das System, um Probleme im Netzwerk zu erkennen, darauf zu reagieren und erfolgreich zu beheben.
Fallstudie: Wie Flutter Datenanalytik zur Beschleunigung des Spielbetriebs nutzte
Flutter Entertainment ist einer der weltweit größten Online-Sport- und Glücksspielanbieter. Ihre Mission ist es, mehr als 14 Millionen Kunden auf sichere, verantwortungsvolle und nachhaltige Weise Unterhaltung zu bieten. In den letzten Jahren hat Flutter immer mehr Daten von den meisten Quellsystemen erfasst. Die Kombination aus Volumen und Latenzzeit ist eine kontinuierliche Herausforderung. Amazon Redshift hilft Flutter, mit wachsenden Anforderungen zu skalieren und trotzdem ein konsistentes Endbenutzer-Erlebnis zu bieten.
Datenanalytik unterstützt die Produktentwicklung
Unternehmen nutzen Datenanalytik, um neue Funktionen für die Produktentwicklung zu identifizieren und zu priorisieren. Sie können die Kundenanforderungen analysieren, mehr Funktionen in kürzerer Zeit bereitstellen und neue Produkte schneller auf den Markt bringen.
Fallstudie: Wie GE Datenanalytik nutzte, um die Produktbereitstellung zu beschleunigen
GE Digital ist eine Tochtergesellschaft von General Electric. GE Digital bietet zahlreiche Softwareprodukte und Services in verschiedenen vertikalen Bereichen an. Eines dieser Produkte heißt Proficy Manufacturing Data Cloud. Amazon Redshift ermöglicht es ihnen, die Datentransformation und die Datenlatenz enorm zu verbessern, so dass sie in der Lage sind, ihren Kunden mehr Funktionen zu bieten.
Datenanalytik unterstützt die Skalierung von Datenoperationen
Die Datenanalytik führt die Automatisierung verschiedener Aufgaben im Zusammenhang mit Daten wie Migration, Aufbereitung, Berichterstattung und Integration ein. Sie beseitigt manuelle Schwachstellen und reduziert den Zeitaufwand und die Arbeitsstunden, die für die Durchführung von Datenoperationen erforderlich sind. Das unterstützt die Skalierung und ermöglicht es Ihnen, neue Ideen schnell zu erweitern.
Fallstudie: Wie FactSet Datenanalytik zur Optimierung der Kundenintegrations-Prozesse nutzte
FactSet hat es sich zum Ziel gesetzt, die führende offene Plattform sowohl für Inhalte als auch für Analytik zu sein. Das Verschieben von Daten beinhaltet umfangreiche Prozesse, eine Reihe von verschiedenen Teammitgliedern auf der Kundenseite und eine Reihe von Personen auf der Seite von FactSet. Jedes Mal, wenn es ein Problem gab, war es schwierig herauszufinden, an welcher Stelle des Prozesses die Datenbewegung schief ging. Amazon Redshift hat dabei geholfen, den Prozess zu rationalisieren und die Kunden von FactSet in die Lage zu versetzen, schneller zu skalieren und mehr Daten zur Erfüllung ihrer Anforderungen hinzuzufügen.
Wie wird Datenanalyse in Unternehmen eingesetzt?
Unternehmen erfassen Statistiken, quantitative Daten und Informationen aus mehreren kundenorientierten und internen Kanälen. Um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, ist jedoch eine sorgfältige Analyse einer erstaunlichen Datenmenge erforderlich. Das ist keine Kleinigkeit. Schauen Sie sich einige Beispiele an, wie Datenanalyse und Datenwissenschaft einen Mehrwert für ein Unternehmen schaffen können.
Datenanalytik verbessert den Einblick in die Kunden
Datenanalytik kann mit Datensätzen aus verschiedenen Kundendatenquellen durchgeführt werden, beispielsweise mit den folgenden:
- Kundenbefragungen durch Dritte
- Kaufprotokolle der Kunden
- Aktivität in den sozialen Medien
- Computer-Cookies
- Website- oder Anwendungsstatistiken
Analytik kann verborgene Informationen wie Kundenpräferenzen, beliebte Seiten auf einer Website, die Dauer des Besuchs, Kundenfeedback und die Interaktion mit Website-Formularen aufdecken. Das ermöglicht es Unternehmen, effizient auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Fallstudie: Wie Nextdoor die Datenanalytik zur Verbesserung der Kundenerfahrung nutzte
Nextdoor ist der Knotenpunkt in der Nachbarschaft für vertrauenswürdige Verbindungen und den Austausch von hilfreichen Informationen, Waren und Dienstleistungen. Mit der Kraft der lokalen Gemeinschaft hilft Nextdoor den Menschen, ein glücklicheres und sinnvolleres Leben zu führen. Nextdoor nutzte die Analytiklösungen von Amazon, um das Kundenengagement und die Effektivität der Empfehlungen zu messen. Die Datenanalytik ermöglichte es ihnen, den Kunden zu helfen, bessere Verbindungen aufzubauen und relevantere Inhalte in Echtzeit anzuzeigen.
Datenanalytik ermöglicht effektive Marketingkampagnen
Die Datenanalytik macht Schluss mit dem Rätselraten in den Bereichen Marketing, Produktentwicklung, Inhaltserstellung und Kundenservice. Sie ermöglicht es Unternehmen, zielgerichtete Inhalte anzubieten und diese durch die Analyse von Echtzeitdaten zu optimieren. Die Datenanalytik liefert auch wertvolle Erkenntnisse über die Leistung von Marketingkampagnen. Zielgruppenansprache, Nachrichten und Werbemittel können auf der Basis von Echtzeitanalysen angepasst werden. Analytik kann das Marketing optimieren, um mehr Konversionen und weniger Anzeigenmüll zu erzielen.
Fallstudie: Wie Zynga die Datenanalytik zur Verbesserung von Marketingkampagnen nutzte
Zynga ist eines der weltweit erfolgreichsten Unternehmen im Bereich der mobilen Spiele und hat mit Spielen wie Words With Friends, Zynga Poker und FarmVille große Erfolge erzielt. Diese Spiele wurden weltweit von mehr als einer Milliarde Spielern installiert. Zynga erwirtschaftet seinen Umsatz mit In-App-Käufen. Daher analysiert das Unternehmen mithilfe von Amazon Kinesis Data Analytics die Aktionen der Spieler im Spiel in Echtzeit, um effektivere In-Game-Marketingkampagnen zu planen.
Datenanalytik erhöht die betriebliche Effizienz
Die Datenanalytik kann Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse zu rationalisieren, Verluste zu reduzieren und den Umsatz zu steigern. Prädiktive Wartungspläne, optimierte Personaleinsatzpläne und ein effizientes Lieferkettenmanagement können die Unternehmensleistung erheblich verbessern.
Fallstudie: Wie die BT Group mit Hilfe von Datenanalytik ihren Betrieb rationalisiert
Die BT Group ist das führende britische Telekommunikations- und Netzwerkunternehmen, das Kunden in 180 Ländern bedient. Das Netzwerk-Support-Team der BT Group verwendete Amazon Kinesis Data Analytics, um eine Echtzeit-Ansicht der Anrufe zu erhalten, die im ganzen Vereinigten Königreich über ihr Netzwerk getätigt wurden. Netzwerk-Supporttechniker und Fehleranalytiker nutzen das System, um Probleme im Netzwerk zu erkennen, darauf zu reagieren und erfolgreich zu beheben.
Fallstudie: Wie Flutter Datenanalytik zur Beschleunigung des Spielbetriebs nutzte
Flutter Entertainment ist einer der weltweit größten Online-Sport- und Glücksspieleanbieter. Ihre Mission ist es, mehr als 14 Millionen Kunden auf sichere, verantwortungsvolle und nachhaltige Weise Unterhaltung zu bieten. In den letzten Jahren hat Flutter immer mehr Daten von den meisten Quellsystemen erfasst. Die Kombination aus Volumen und Latenzzeit ist eine kontinuierliche Herausforderung. Amazon Redshift hilft Flutter, mit wachsenden Anforderungen zu skalieren und trotzdem ein konsistentes Endbenutzer-Erlebnis zu bieten.
Datenanalytik unterstützt die Produktentwicklung
Unternehmen nutzen Datenanalytik, um neue Funktionen für die Produktentwicklung zu identifizieren und zu priorisieren. Sie können die Kundenanforderungen analysieren, mehr Funktionen in kürzerer Zeit bereitstellen und neue Produkte schneller auf den Markt bringen.
Fallstudie: Wie GE Datenanalytik nutzte, um die Produktbereitstellung zu beschleunigen
GE Digital ist eine Tochtergesellschaft von General Electric. GE Digital bietet zahlreiche Softwareprodukte und Services in verschiedenen vertikalen Bereichen an. Eines dieser Produkte heißt Proficy Manufacturing Data Cloud.
Amazon Redshift ermöglicht es ihnen, die Datentransformation und die Datenlatenz enorm zu verbessern, so dass sie in der Lage sind, ihren Kunden mehr Funktionen zu bieten.
Datenanalytik unterstützt die Skalierung von Datenoperationen
Die Datenanalytik führt die Automatisierung verschiedener Aufgaben im Zusammenhang mit Daten wie Migration, Aufbereitung, Berichterstattung und Integration ein. Sie beseitigt manuelle Schwachstellen und reduziert den Zeitaufwand und die Arbeitsstunden, die für die Durchführung von Datenoperationen erforderlich sind. Das unterstützt die Skalierung und ermöglicht es Ihnen, neue Ideen schnell zu erweitern.
Fallstudie: Wie FactSet Datenanalytik zur Optimierung der Kundenintegrations-Prozesse nutzte
FactSet hat es sich zum Ziel gesetzt, die führende offene Plattform sowohl für Inhalte als auch für Analytik zu sein. Das Verschieben von Daten beinhaltet umfangreiche Prozesse, eine Reihe von verschiedenen Teammitgliedern auf der Kundenseite und eine Reihe von Personen auf der Seite von FactSet. Jedes Mal, wenn es ein Problem gab, war es schwierig herauszufinden, an welcher Stelle des Prozesses die Datenbewegung schief ging. Amazon Redshift hat dabei geholfen, den Prozess zu rationalisieren und die Kunden von FactSet in die Lage zu versetzen, schneller zu skalieren und mehr Daten zur Erfüllung ihrer Anforderungen hinzuzufügen.
Wie kann AWS mit Datenanalytik helfen?
AWS bietet umfassende, sichere, skalierbare und kostengünstige Services für die Datenanalytik. Die AWS-Analytikservices erfüllen alle Anforderungen an die Datenanalytik und ermöglichen es Unternehmen aller Größen und Branchen, ihr Geschäft mit Daten neu zu gestalten. AWS bietet speziell entwickelte Services mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis: Datenübertragung, Datenspeicherung, Data Lakes, Big-Data-Analytik, Machine Learning und alles dazwischen.
- Amazon Kinesis Data Analytics ist die optimierte Methode zur Transformation und Analyse von Streaming-Daten in Echtzeit mit Apache Flink. Es bietet integrierte Funktionen zum Filtern, Aggregieren und Transformieren von Streaming-Daten für erweiterte Analytik.
- Mithilfe von Amazon Redshift können Sie Exabytes an strukturierten und halbstrukturierten Daten in Ihrem Data Warehouse, Ihrer operativen Datenbank und Ihrem Data Lake abfragen und kombinieren.
- Amazon QuickSight ist ein skalierbarer, serverless, einbettbarer, auf Machine Learning basierender Business Intelligence (BI)-Service, der für die Cloud entwickelt wurde. Mithilfe von QuickSight können Sie problemlos interaktive BI-Dashboards erstellen und veröffentlichen, die auf Machine Learning basierende Erkenntnisse enthalten.
- Amazon OpenSearch Service erleichtert die interaktive Analyse von Protokollen, die Überwachung von Anwendungen in Echtzeit, die Suche auf Websites und vieles mehr.
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Sie können Ihre Reise zur digitalen Transformation mit uns wie folgt beginnen:
- AWS Data Lab – Ein gemeinsames Engineering-Engagement von Kunden und technischen Ressourcen von AWS zur Beschleunigung von Daten- und Analytikinitiativen.
- AWS D2E Program – Eine Partnerschaft mit AWS, um schneller, präziser und in einem weitaus ehrgeizigeren Rahmen voranzukommen.
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