Analysen in AWS

Der schnellster Weg Antworten von all Ihren Daten an alle Ihre Benutzer zu schicken
AWS bietet die breiteste Auswahl an Analytik-Services, die all Ihre Datenanalytik-Bedürfnisse erfüllen und damit können Organisationen aller Größen und Branchen ihr Geschäft mit Daten neu erfinden. Von der Datenübermittlung, Datenspeicherung, Data Lakes Big Data-Analytik, Machine Learning und alles dazwischen bietet AWS speziell entwickelte Services, die das beste Preis-Leistungsverhältnis, Skalierbarkeit und niedrigsten Kosten gewährleisten.
Datenspeicherung in jeder Größe
AWS-Analytik-Services wurden entwickelt, um große Datenmengen zu verarbeiten und um viele manuelle und zeitraubende Aufgaben zu automatisieren. AWS-basierte Data Lakes, die von S3s unerreichter Verfügbarkeit unterstützt werden, können die Skalierbarkeit, Agilität und Flexibilität verarbeiten, die erforderlich sind, um verschiedene Arten von Daten und Analyseverfahren zu kombinieren und tiefere Einblicke zu gewinnen. Herkömmliche Datensilos und Data Warehouses bieten diese Eigenschaften nicht.
Speziell entwickelte Services für Leistung und Kosten
AWS ist der schnellste und kostengünstigste Ort, um Daten zu speichern und zu analysieren. Tools der AWS-Analytik wurden speziell dazu entwickelt, um Ihnen dabei zu helfen, schnell Einsichten von Ihren Daten durch Nutzung das angemessensten Tools für die Aufgabe zu erhalten und werden optimiert, um Ihnen die beste Leistung, Skalierbarkeit und Kosten für Ihre Bedürfnisse zu bieten.
Einheitlicher Datenzugriff, Sicherheit und Governance
AWS bietet eine umfassende Palette von Tools, die über die Standard-Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrolle hinausgeht, bis hin zur proaktiven Überwachung und einheitlichen Verwaltung von Sicherheitsrichtlinien. Kunden können Sicherheits-, Governance- und Prüfungsrichtlinien zentral definieren und verwalten, um Ihre branchen- und standortspezifischen Vorschriften zu erfüllen.
ML-Integration
AWS bietet eine eingebaute Integration von ML im Rahmen seiner speziell entwickelten Analytik-Services. Mit Amazon SageMaker – einem vollständig verwalteten Service, der in einer einzigen integrierten Umgebung alle Tools bietet, die für jeden Schritt des ML-Entwicklungszyklus erforderlich sind – können Sie ML-Modelle schnell erstellen, schulen und implementieren.

Über 10.000

Data Lakes werden in AWS ausgeführt

3X

schneller mit Amazon EMR als eine Standard-Apache Spark

50 %

kostengünstiger als andere Cloud-basierte Data Warehouses

70 %

Ersparnisse bei Speicherkosten für Daten in Data Lakes

3 PB

der Datenspeicherung in einem einzigen Cluster mit Amazon OpenSearch Service (Nachfolger von Amazon Elasticsearch Service)

AWS-Analytik-Services

Data Warehousing, interaktive Analytik, Big Data-Verarbeitung, betriebliche Analytik, Dashboards, und Visualisierungen

Datenübermittlung in Echtzeit

Data Lake: Objektspeicherung, Sicherung und Archivierung, Datenkatalog und Daten von Drittanbietern

Plattform-Services, Frameworks und Schnittstellen

AWS-Analyseservices

Kategorie Anwendungsfälle AWS-Service
Analytik Interaktive Analytik Amazon Athena
Verarbeitung von Big Data Amazon EMR
Data-Warehousing Amazon Redshift
Echtzeitanalysen Amazon Kinesis Data Analytics
Betriebsanalysen Amazon OpenSearch Service (Nachfolger von Amazon Elasticsearch Service)
Dashboards und Visualisierungen Amazon QuickSight
Visuelle Datenaufbereitung Amazon Glue DataBrew
Datenübermittlung Datenübermittlung in Echtzeit Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | AWS Glue
Data Lake Objektspeicher Amazon S3 | AWS Lake Formation
Backup und Archiv Amazon S3 Glacier | AWS Backup
Datenkatalog
AWS Glue | AWS Lake Formation
Drittanbieterdaten AWS Data Exchange
Prognostische Analyse und Machine Learning Frameworks und Schnittstellen AWS Deep Learning-AMIs
Plattform-Services Amazon SageMaker

Anwendungsfälle

  • Analytik und Data Warehousing
  • Datenübermittlung
  • Data Lake
  • Prognostische Analyse und Machine Learning

Kunden

  • data_sol_page_customer_logo_moderna
  • data_sol_page_customer_logo_invista
  • data_sol_page_customer_logo_intuit
  • data_sol_page_customer_logo_pinterest
  • Moderna
  • Moderna-Fallstudie
    BMW-Gruppe

    Moderna führt all seine SAP S/4HANA-Workloads auf AWS durch, einschließlich Herstellung, Buchhaltung und Lagerverwaltung. Dadurch kann das Unternehmen bessere Effizienz und Sichtbarkeit in all seinen Betriebstätigkeiten erreichen. Moderna verwendet Amazon Redshift als zentrales Repository für alle Daten aus, die es erfasst und sichert die Daten in S3.

    Fallstudie lesen 
  • Invista
  • Invista-Fallstudie
    Nielsen

    INVISTA migrierte von isolierten Daten zu einem Data Lake auf AWS - und baute dadurch eine moderne Datenarchitektur mit AWS-Analytik-Services auf, um das Potenzial des digitalen Werks freizusetzen, Daten zum Entfernen von manuellen Prozessen zu nutzen und um ihre Herstellungs-Workstreams zu transformieren. Das Unternehmen sparte mehr als 2 Millionen USD pro Jahr und schaffte einen Wert von 300 Millionen USD von unternehmensweiten Daten.

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  • Intuit
  • Intuit-Kundenvideo
    data_sol_page_customer_logo_intuit

    Intuit migrierte zu einer Lösung basierend auf Amazon Redshift. Die Lösung skaliert das Siebenfache des Datenvolumens mit ohne Aufwand und liefert das Zwanzigfache der Leistung. Das führte zu einem Zeitersparnis um 90 Prozent bei der Schaffung des Überblicks und eine Senkung der Kosten um 66 Prozent.

    Video ansehen 
  • Pinterest
  • Pinterest-Fallstudie
    data_sol_page_customer_logo_pinterest

    Pinterest skalierte die tägliche Protokollsuche und -analytik auf 1,7 TB und senkte die Kosten um 30 % durch Übergang zur verwalteten Analytik mit Amazon Elasticsearch Service. Dadurch konnte das Unternehmen seine Protokollanalyse-Fähigkeiten skalieren und betriebliche Entlastung senken, Sicherheit verbessern und Kosten sparen.

    Fallstudie lesen 
JD-Power_Logo_@1x

"Wir haben uns einen 120 TB großen Data Lake in Amazon S3 mit 1500 verschiedenen Schemata aufgebaut. Dafür kommen bei uns die AWS-Analyseservices wie Glue, Redshift und Athena regelmäßig zum Einsatz. All diese Erkenntnisse hätten wir nicht durch isolierte Datenbanken oder Warehouses gewinnen können – dafür brauchten wir einen Data Lake im Stil von S3."

– Bernardo Rodriguez
Chief Digital Officer, J.D. Power

Erste Schritte

AWS Data Driven Everything-Programm

AWS Data-Driven Everything
Im AWS-Data-Driven-EVERYTHING (D2E)-Programm bildet AWS eine Partnerschaft mit unseren Kunden, um schneller und präziser um mit einem viel ehrgeizigeren Umfang voranzuschreiten, damit Ihr eigenes Daten-Schwungrad in die Gänge kommt.

Weitere Informationen »

AWS Data Lab

AWS Data Lab
Das AWS Data Lab bietet beschleunigte, gemeinsame Eingineering-Engagements zwischen Kunden und technischen Ressourcen von AWS, um greifbare Ergebnisse zu erzielen, die die Modernisierung von Daten- und Analyse-Initiativen vorantreiben.

Weitere Informationen »

AWS-Analytik- und Big Data-Referenzarchitektur

AWS-Analytik- und Big Data-Referenzarchitektur
Erfahren Sie mehr über bewährte Methoden für Architektur für Cloud-Datenanalyse, Data Warehousing und Datenverwaltung auf AWS.

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