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 ermöglicht es damit Organisationen aller Größen und Branchen, ihr Geschäft mit Daten neu zu erfinden. Von Datenverschiebung, Datenspeicherung, Data Lakes, Big-Data-Analytik, Protokollanalytik, Streaming-Analytik, Business Intelligence und Machine Learning (ML) bis hin zu allem dazwischen bietet AWS speziell entwickelte Services, die das beste Preis-Leistungs-Verhältnis, die beste Skalierbarkeit und die niedrigsten Kosten bieten.

Skalierbare Data Lakes

AWS-gestützte Data Lakes, die durch die unübertroffene Verfügbarkeit von Amazon S3 unterstützt werden, können die Skalierung, Agilität und Flexibilität bieten, die für die Kombination verschiedener Daten- und Analytikansätze erforderlich sind. Erstellen und speichern Sie Ihre Data Lakes auf AWS, um tiefere Einblicke zu gewinnen, als dies mit herkömmlichen Datensilos und Data Warehouses möglich ist.

Speziell entwickelte Services für Leistung und Kosten

AWS-Analytik-Services wurden speziell dafür entwickelt, Ihnen dabei zu helfen, mit dem am besten geeigneten Tool schnell Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Außerdem wurden die Tools optimiert, um Ihnen das beste Preis-Leistungsverhältnis und die bestmögliche Skalierung für Ihre Anforderungen zu bieten.

AWS-Analytik – Moderne Datenstrategie (2:15)

Serverless und benutzerfreundlich

AWS bietet die meisten Serverless-Optionen für Datenanalysen in der Cloud, einschließlich Optionen für Data Warehousing, Big-Data-Analysen, Echtzeitdaten, Datenintegration und mehr. Wir verwalten die zugrunde liegende Infrastruktur, damit Sie sich ausschließlich auf Ihre Anwendung konzentrieren können.

Einheitlicher Datenzugriff, Sicherheit und Governance

Mit AWS können Sie Sicherheits-, Governance- und Audit-Richtlinien zentral definieren und verwalten, um branchen- und standortspezifische Vorschriften zu erfüllen. Mit AWS können Sie überall auf Ihre Daten zugreifen, und wir bewahren Ihre Daten sicher auf, egal wo Sie sie speichern.

Integration von Machine Learning (ML)

Bei AWS bietet die Integration von ML als fester Bestandteil unserer speziell entwickelten Analytik-Services. Sie können ML-Modelle mit vertrauten SQL-Befehlen ohne vorherige Erfahrung mit Machine Learning entwickeln, trainieren und bereitstellen.

Hunderttausende

Data Lakes werden in AWS ausgeführt

3X

schneller mit Amazon EMR als eine Standard-Apache-Spark

5X

besseres Preis-Leistungsverhältnis als andere cloudbasierte Data Warehouses

70 %

Ersparnisse bei Speicherkosten für Daten in Data Lakes

Hunderte von Billionen

von Verarbeitungsanfragen pro Monat mit Amazon OpenSearch Service

AWS-Analytik-Services

Kategorie

Anwendungsfälle

AWS Service

Analysen

Interaktive Analysen

Verarbeitung von Big Data

Data-Warehousing

Interaktive Analytik

Betriebsanalytik

Dashboards und Visualisierungen

Visuelle Datenaufbereitung

Datenübermittlung

Datenübermittlung in Echtzeit

Data Lake

Objektspeicher

Amazon S3

Backup und Archiv

Datenkatalog

Drittanbieterdaten

Prognostische Analyse und Machine Learning

Frameworks und Schnittstellen

Plattform-Services

AWS-Analytik-Services

Lösungsbereiche	Anwendungsfälle	AWS-Service
Fortgeschrittene Analytik	Interaktive Analytik	Amazon Athena
	Verarbeitung von Big Data	Amazon EMR
	Data-Warehousing	Amazon Redshift
	Echtzeit-Analytik	Amazon Managed Service für Apache Flink
	Betriebsanalytik	Amazon OpenSearch Service
	Dashboards und Visualisierungen	Amazon QuickSight
	Visuelle Datenaufbereitung	Amazon Glue DataBrew
Datenverwaltung	Datenübermittlung in Echtzeit	Amazon Managed Streaming für Apache Kafka (Amazon MSK) \| Amazon Kinesis Data Streams \| Amazon Kinesis Data Firehose \| Amazon Kinesis Video Streams \| AWS Glue
	Daten-Governance	Amazon DataZone \| AWS Glue \| AWS Entity Resolution \| AWS Lake Formation \| Amazon S3 \| AWS Identity and Access Management \| AWS Data Exchange \| AWS Clean Rooms
	Objektspeicher für Data Lakes	Amazon S3 \| AWS Lake Formation
	Backup und Archivierung für Data Lakes	Amazon S3 Glacier \| AWS Backup
	Datenkatalog	AWS Glue \| AWS Lake Formation
	Drittanbieterdaten	AWS Data Exchange \| AWS Clean Rooms
Prädiktive Analyse und Machine Learning	Frameworks und Schnittstellen	AWS Deep Learning-AMIs
Prädiktive Analyse und Machine Learning	Plattform-Services	Amazon SageMaker

Lösungsbereiche

Fortgeschrittene Analytik
Datenverwaltung
Prognostische Analyse und Machine Learning

Fortgeschrittene Analytik
Fortgeschrittene Analytik

AWS bietet die breiteste und kostengünstigste Reihe an Analyse-Services, die Ihnen dabei helfen, Erkenntnisse von all Ihren Daten schneller zu erlangen.

Breiteste Auswahl an Analyse-Services

Jeder Analyse-Service wurde für einen großen Bereich von Analyseanwendungsfällen entwickelt, darunter interaktive Analysen, Big-Data-Verarbeitung, Data Warehousing, Echtzeit-Analysen, Betriebsanalysen, Dashboards und Visualisierungen.

Reduzieren Sie Ausfallzeiten und verbessern Sie die Kapazitätsauslastung

Durch die Reduzierung der mittleren Zeit bis zur Erkennung (MTTD) und der mittleren Reaktionszeit (MTTR) können Sie sich darauf konzentrieren, Probleme genauso schnell zu beheben wie sie zu identifizieren.

Preis-Leistungs-Verhältnis

AWS ist bestrebt, die beste Leistung zu den niedrigsten Kosten für alle Analyse-Services zu bieten, und wir arbeiten kontinuierlich an Innovationen, um das Preis-Leistungs-Verhältnis unserer Services zu verbessern.

Verwandte AWS-Services

Amazon Athena

Amazon EMR

Amazon Redshift

Amazon Managed Service für Apache Flink

Amazon OpenSearch Service

Amazon QuickSight

AWS Glue DataBrew

Amazon Kinesis Data Firehose

Amazon S3

Amazon SNS

AWS Glue

Amazon CloudWatch

Ressourcen

Praktische Übung

Bereitstellen eines schnellen, skalierbaren und kosteneffizienten Data Warehouse mit Amazon Redshift

Webinar

Der Fall für die Migration von On-Premise-Big Data zu AWS

Fallstudie

Zappos schafft bahnbrechende Kundenerlebnisse mit AWS

Blog

Nutzen Sie die Kraft Ihrer Daten mit AWS-Analytik

Was ist

Was sind Betriebsanalysen?
Datenverwaltung
Datenverwaltung

AWS macht es Ihnen leicht, Daten über mehrere Datenspeicher und Ihren Data Lake hinweg zu kombinieren, zu verschieben und zu replizieren.

Skalierbar

Sammeln, speichern, organisieren und analysieren Sie Daten von mehreren Quellen und Formaten und skalieren Sie sie zu einer beliebigen Größe. Verwenden Sie AWS Lake Formation, um Aufgaben zu automatisieren, die die Einstellung eines Data Lake erfordern und gleichzeitig Datenstrukturen, Schemen und Transformationen definieren.

Einfache Nutzung

Mit AWS können Sie Daten leicht zwischen dem Data Lake und den speziell entwickelten Services übermitteln. Beispielsweise ist AWS Glue ein serverloser Datenintegrationsdienst, der das Aufbereiten von Daten für Analysen, maschinelles Lernen und die Anwendungsentwicklung vereinfacht.

Schnellere Datenintegration

AWS verleiht Ihnen die Fähigkeit, Daten in verschiedenen Datenquellen wie Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouses abzufragen. Sie können beispielsweise mit Amazon Athena SQL verwenden, um einen Data Lake abzufragen und mit der gleichzeitigen Abfrage können Sie Live-Daten von relationalen Datenbanken abfragen.

Flexibel und schnell

Erfassen Sie leicht Daten auf verschieden Art und Weise, einschließlich der Nutzung von Amazon Kinesis, AWS Import/Export Snowball, AWS Direct Connect und mehr. Speichern Sie all Ihre Daten mit Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) unabhängig Menge oder Format. Sie können auch Daten in verschiedenen Datenquellen wie Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouses abfragen.

Leichte Übermittlung

Mit Daten, die in einer Anzahl von verschiedenen Systemen gespeichert sind, können Sie mithilfe von AWS Daten zwischen all Ihren Services und Datenspeicher übermitteln: hinein und heraus, heraus und herein und um den Perimeter herum.

Verwandte AWS-Services

AWS Glue

Amazon MSK

Amazon Kinesis Data Streams

Amazon Kinesis Data Firehose

Amazon Kinesis Video Streams

Amazon AppFlow

Amazon S3

AWS Lake Formation

Amazon S3 Glacier

AWS Backup

AWS Data Exchange

Ressourcen

Webinar

Streaming-Daten-Pipelines für Echtzeitanalysen

Whitepaper

AWS Serverless Data Analytics Pipeline

Blog

Verwendung des AWS Glue-Schema-Registers mit Amazon MSK und Amazon Kinesis Data Streams

Fallstudie

Abode verbessert die Servicequalität und Zuverlässigkeit mit Amazon Kinesis Video Streams

Whitepaper

Cost Modeling Data Lakes für Anfänger

Webinar

Erstellung eines Data Lake mit AWS Analytik-Services
Prognostische Analyse und Machine Learning
Prognostische Analyse und Machine Learning

Für Anwendungsfälle im Rahmen der prädiktiven Analytik bietet AWS ein großes Angebot an Machine-Learning-Services und Tools, die auf Ihrem Data Lake in AWS ausgeführt werden können.

Tiefere und schnellere Analysen

AWS-Analytik-Services nutzen erwiesene Machine Learning (ML) und natürliche Sprachfähigkeit, um ihnen dabei zu helfen, tiefere und schnellere Erkenntnisse von ihren Daten zu erlangen.

Plattform-Integration

Bei AWS ist das integrierte´ML ein fester Bestandteil seiner speziell entwickelten Datenspeicher und Analytik-Services. Damit können Sie ML-Modelle mit bekannten Sprachen wie SQL erstellen, schulen und bereitstellen.

Erfahrung

AWS ist bestrebt, die beste Leistung zu den niedrigsten Kosten für alle Analyse-Services zu bieten, und wir arbeiten kontinuierlich an Innovationen, um das Preis-Leistungs-Verhältnis unserer Services zu verbessern.

Verwandte AWS-Services

AWS Deep Learning-AMIs

Amazon SageMaker

Amazon Redshift ML

Amazon Athena ML

Amazon QuickSight ML Insights

AWS Data Exchange

Ressourcen

Whitepaper

Entwicklung von prädiktiver Analyse-Lösungen für Medien und Unterhaltung in AWS

Fallstudie

Invista transformiert die Produktion durch Optimierung von Herstellungsergebnissen bei AWS

Webinar

Durch Machine Learning vorangetriebene Business Intelligence mit Amazon QuickSight

Blog

So verbessert Imperva Amazon Athena für die Erkennung von Machine Learning-Botnets

Ausgewählte Lösungen auf AWS

Entdecken Sie speziell entwickelte Services, AWS-Lösungen, Partnerlösungen und Anleitungen, mit denen Sie Ihre geschäftlichen und technischen Anwendungsfälle schnell lösen können.

Zentralisierte Protokollierung mit OpenSearch

Mit Amazon OpenSearch Service in AWS in 20 Minuten eine zentralisierte Protokollanalytikplattform erstellen.

Erste Schritte »

Streaming-Daten-Lösung für Amazon Kinesis

Datenstreaming-Lösung in Echtzeit, mit der Sie kontinuierlich Daten zur Verarbeitung erfassen können

Erste Schritte »

Erhalten personalisierter Erlebnisse mit Machine Learning

Entwickeln und implementieren Sie Personalisierungs-Workloads durch durchgängige Automatisierung und Planung von Updates für Ressourcen innerhalb des Amazon-Personalize-Service.

Erste Schritte »

Kunden

Moderna
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 seine erfassten Daten und speichert Backups in Amazon S3.

Fallstudie lesen
Salesforce
Salesforce hat eine einzige Quelle der Wahrheit der Kundendaten für seine Kundendaten-Plattform mit AWS-Services geschaffen, einschließlich Amazon EMR. Dadurch können sich Vermarkter ein genaues Bild von ihren Kunden machen. Das Unternehmen erstellt Cluster auf Anfrage, basierend auf den Workloads. Außerdem werden Data beinahe doppelt so schnell verarbeitet und dabei werden die Kosten gleichzeitig um 42 % gesenkt.

Video ansehen
Intuit
Intuit migrierte zu einer auf Amazon Redshift basierenden Lösung, die ohne Aufwand auf das mehr als 7-fache Datenvolumen skaliert und – im Vergleich zur vorherigen vom Unternehmen verwendeten Lösung – das 20-fache an Leistung bietet. Das führte zu einer 90-prozentigen Verkürzung der Zeit, bis Erkenntnisse aus den Daten gewonnen werden können und zu einer 66-prozentigen Kostensenkung.

Video ansehen
Pinterest
Pinterest skalierte die tägliche Protokollsuche und -Analytik auf 1,7 TB. Gleichzeitig reduzierte es durch die Umstellung auf verwaltete Analytik mit Amazon OpenSearch Service (Nachfolger von Amazon Elasticsearch Service) die Kosten um 30 Prozent. Das Unternehmen konnte seine Protokollanalyse-Fähigkeiten skalieren, die betriebliche Belastung senken, die Sicherheit verbessern und Kosten sparen.

Fallstudie lesen

"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

Alle Kunden anzeigen »

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 & 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.

Weitere Informationen »