对组织而言,数据与分析已经成为了独特竞争优势以及创造价值的主要来源。但是,将数据转变为宝贵的公司资产是一个复杂的主题,很容易就会牵涉到大量的技术、工具和环境。AWS 面向数据湖和分析提供了广泛而深入的托管服务组合,并有最大规模的合作伙伴社区来帮助您在云中构建几乎任何数据和分析应用程序。
在帮助客户评估和使用收集、存储、管理和分析数据的工具及最佳实践方面,AWS 数据与分析能力合作伙伴具备成功的经验。

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此类别合作伙伴提供了一组高度集成的工具,设计用于协同工作,解决标准化框架中面临的数据分析挑战。数据分析平台允许采用多种技术来获取资源和应用程序。
此类别合作伙伴提供具有高可扩展性的数据库,以不同于传统 RDBMS 的方式按结构组织数据。
此类别合作伙伴使得客户可以迁移并整合离散来源的数据,进行转换,并准备数据用于分析。这包括提取、转换、加载(ETL);数据质量、分析、复制、准备以及相关技术。
此类别合作伙伴使用报告、控制面板生成以及数据可视化等在线分析处理技术,帮助客户将原始数据转变为可操作的业务信息。
此类别合作伙伴帮助客户发现、分类和控制其数据。这包括定义和实施策略;个人信息的安全性和管理;创建数据目录和术语表;数据沿袭、数据掩蔽和安全数据联合身份验证。
AWS 能力合作伙伴提供咨询服务,在不同行业、应用场景和工作负载的专业领域中都展现出了深厚的 AWS 技术专业知识,并积累了可靠的客户成功案例。

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数据湖资源
在集中位置存储海量数据,使其随时可供不同群体进行分类、分析和使用。
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使用 Amazon Redshift 和合作伙伴解决方案对您的数据仓库进行现代化,以帮助您迁移、收集、转换和可视化所有数据。
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通过数据创造商业价值,使用去识别化的数据湖降低个人身份信息带来的风险。
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AWS Team, 2025-03-05本文详细介绍了一个针对 AWS EMR 集群定时启停并保持 IP 地址固定的解决方案。该方案巧妙地结合了弹性网卡(ENI)技术和自动化脚本,有效解决了企业在使用 EMR 时面临的两大挑战:资源使用效率与 IP 地址变化问题。
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AWS Team, 2025-03-05我们提到,当 HBase 使用 Amazon S3 作为底层存储时,可以通过预热 BucketCache 来提升读取性能。随着 BucketCache 大小的增加,内存占用也呈正比上升。那么,BucketCache 对于性能的提升有多少?这些提升能否弥补 cache 带来的额外内存与算力成本呢?这篇 blog 将讨论这一问题。
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AWS Team, 2025-03-05这篇文章介绍了一个基于 DataHub 和 SQLLineage 实现 Redshift 字段级血缘的轻量级解决方案。这个方案为数据团队提供了一个实用的数据血缘追踪工具,有助于数据治理、影响分析、问题排查和性能优化等工作。同时其轻量级和可扩展的特点,也使其非常适合中小型数据团队使用。
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AWS Team, 2025-02-25全托管云原生数据云服务平台 Snowflake 现已进入亚马逊云科技中国区域。通过与 AWS PrivateLink 的集成,Snowflake 能够为客户提供安全的私有连接,实现 VPC 内应用程序与 Snowflake 环境的直接通信,增强了数据安全性和运维效率。
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AWS Team, 2025-02-24随着企业数据规模的不断扩大和分析任务的日益增加,单一的数据仓库架构逐渐无法满足多样化的业务需求。因此,许多企业开始考虑将其数据仓库体系扩展到数据湖,以便更好地管理海量数据并灵活地增加不同的分析服务。本文将通过一个用户案例来阐述这一转变过程,探讨如何在 AWS 环境中实现数据湖与 Snowflake 之间的集成,以支持更复杂的数据分析需求。
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