大数据分析与数据湖解决方案
助您更轻松地实现数据分析现代化，获取数据时代核心竞争优势
在当今世界，数据和分析对于组织来说是不可或缺的。如果能够从数据中挖掘业务价值，则能够领先同行。每个企业都存在着日益增长的数据问题，如何轻松访问企业已有的数据并从中获取洞察是关键所在。随着人工智能和机器学习的实现，是时候利用信息的力量，成为数据驱动型企业了。
最近，AWS 发布了 Data Flywheel (数据飞轮)：一种实现数据策略现代化的综合方法，可帮助您从数据中获得最大可能的价值。
数据飞轮
飞轮是一种自我强化的回路，由相互馈入和驱动的主动装置组成。最近，AWS 推出了数据飞轮，这是一种应用此策略的框架，可以帮助您从数据中获取最大价值。在构建数据飞轮时，您肯定会遇到挑战。但是，AWS 提供的解决方案可以在每个阶段简化该过程。
实现数据策略现代化的五个步骤
步骤一：将数据和工作负载移至云端
AWS 迁移服务可以帮助您快速有效地将数据、工作负载、数据库和应用程序迁移到云端，同时最大限度地减少业务中断。
步骤二：完全托管的数据库服务，存储您的所有数据
专注于构建应用程序，从而提供可满足业务需求和客户需求的性能和高可用性。
步骤三：构建数据驱动型应用程序
让开发人员能够使用正确的数据库处理相应工作，以便更快速高效地构建由使用案例驱动的、高度可扩展的分布式应用程序。
步骤四：分析数据湖中的数据
消除数据孤岛，借助 AWS 数据湖，使用正确的工具分析所有数据以获得更深入的见解，无需等待数据复制到多个分析引擎中。
步骤五：使用机器学习和区块链进行创新
全球超过 10000 位客户利用 AWS 处理机器学习使用案例。
精选客户案例
AWS 受到全球数百万客户的信赖，从增长快速的初创公司到世界知名的国际企业，我们为客户的基础设施提供动力，有效地提高敏捷性并降低成本。
“因为使用了 AWS，我们一直可以轻松（在所需时间和成本方面）扩展我们的站点。”
- Tobi Knaup，Airbnb 工程师
“在过去几年中，我们已认识到利用机器学习增强用户体验以及帮助我们在与客户互动时做出更明智决策的重要性。”
- Nitzan Mekel-Bobrov 博士，机器学习管理副总裁
“使用 AWS 有助于道琼斯更加敏捷地开发创收型产品。多亏了 AWS，我们现在可以构建更多的产品，并花更少的时间来运行数据中心。我们的整体产品开发速度提高了至少 30%。”
- Stephen Orban，道琼斯首席信息官兼全球技术主管