AWS 上的分析

AWS 分析客户

从新兴初创公司到大型企业，在 AWS 上构建的分析解决方案比其他任何地方都多。

为什么 AWS 分析？

客户可利用 AWS 分析功能，这是从所有数据中获得对所有用户的见解的最快方式。AWS 上的分析服务的广度和深度使您可以轻松配置合适的资源来运行最适合您特定需求的分析。AWS 分析堆栈所有层之间的深度集成为构建人员提供了工具，可使用任何方法快速分析数据。

视频

Equinox 通过 AWS 数据湖架构推动个性化的客户体验。(1:58)

OLX 利用 Amazon Redshift 的性能和创新打造一流的客户体验。（2:07）

Nasdaq 将其日益增长的数据仓库迁移到更现代化的数据湖架构中。(2:25)

Nielsen 在 AWS 上构建创新的原生云数据报告平台。（2:07）

WB Games：数据驱动的故事呈现艺术 (4:05)

在娱乐圈拥有近百年历史的 Warner Bros 相信妙不可言的故事的力量。《DC》、《权力的游戏》和《格斗之王》只是 WB 在从电影到视频游戏的各个平台上改编的几部全球知名的专营作品。WB Games 使用数据来帮助了解开发游戏的创造性过程。通过使用 AWS 服务（如 Amazon Redshift），WB Games 能够捕捉、吸收、分析见解并给予行动，以帮助开发人员在呈现故事的过程中能够伺机而行且更加敏捷灵活。

INVISTA 通过 AWS 数据湖创新生产流程 (2:18)

INVISTA 是一家全球化工和纤维制造公司，该公司在 AWS 上建立了自己的数据湖环境，以便将其全球工厂的所有数据转移到一个中心位置。INVISTA 使用 AWS Lake Formation 来自动创建数据湖，并使用 Amazon S3 构建数据湖环境，进而可以快速收集信息、添加上下文，并获得有助于公司创新的见解。INVISTA 使用 AWS Glue 对其数据进行分类，并使用 Amazon Redshift 对数据仓库环境进行分类。

Amazon Kinesis Data Streams 每天处理数 TB 日志数据，事件只需几秒钟即可显示在我们的分析中。我们能够实时发现和应对问题，确保高可用性和卓越的客户体验。”

John Bennett

Netflix 高级软件工程师

由于Redshift提供的性能和规模，我们提高了制造效率，并将收集和准备数据以提交监管机构报告所需的时间缩短了五倍。

吉姆·席尔瓦

辉瑞公司业务合作伙伴总监

如果没有 AWS Lake Formation，则不可能为 Amazon S3 上的所有数据构建一个可扩展、易用的安全层。根据用户角色设置和应用精细的访问控制很容易。

Joe Sueper

Nu Skin Enterprises 全球技术企业架构副总裁

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在评估多个选项之后，Innovid 选择使用 Redshift 来扩展其数据仓库。他们可通过 Redshift 预测数据分析成本，同时使其保持在预算内，并且可轻松访问 Amazon S3 上的数据湖，以便最大程度地提高数据分析的灵活性。阅读更多

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