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Kunden von AWS Analytics
Von aufstrebenden Start-ups bis hin zu großen Unternehmen bauen mehr Analyselösungen auf AWS auf als auf einer anderen Serviceplattform.
Warum AWS Analytics?
Kunden nutzen AWS Analytics als den schnellsten Weg, um Antworten von all ihren Daten für alle Benutzer zu erhalten. Die Bandbreite der AWS-Analytikservices ermöglicht es, auf die passenden Ressourcen zugreifen zu können und jede beliebige Analyse durchzuführen, die auf bestimmte Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnitten ist. Aufgrund der tiefen Integration aller Feinheiten des AWS-Analysen-Stacks stehen den Builders alle Tools zur Verfügung, die sie brauchen, um schnell Daten unter Verwendung verschiedenster Ansätze zu analysieren.
Videos
Equinox ermöglicht personalisierte Kundenerfahrungen mit einer AWS Data Lake-Architektur. (1:58)
OLX nutzt die Leistung und Innovation von Amazon Redshift für erstklassige Kundenerfahrungen. (02:07)
Nasdaq migrierte sein wachsendes Data Warehouse in eine modernere Data Lake-Architektur. (02:25)
Nielsen baut innovative Berichtsplattform für Cloud-native Daten auf AWS. (02:07)
WB Games: Die Kunst des Erzählens datengesteuerter Geschichten (04:05)
INVISTA modernisiert seine Produktionsprozesse mit AWS Data Lakes (02:18)
Amazon Kinesis Data Streams verarbeitet täglich mehrere Terabyte an Protokolldaten. Ereignisse werden trotzdem in Sekundenschnelle in unseren Analysen angezeigt. Wir können Probleme in Echtzeit erkennen und darauf reagieren, um eine hohe Verfügbarkeit und ein hervorragendes Kundenerlebnis zu gewährleisten.“
John Bennett
Leitender Softwareingenieur bei Netflix
Aufgrund der Leistung und Skalierbarkeit, die Redshift bietet, haben wir unsere Produktionseffizienz erhöht und den Zeitaufwand für die Erfassung und Vorbereitung von Daten für behördliche Einreichungen um den Faktor fünf reduziert.
James Silva
Direktor und Geschäftspartner bei Pfizer Inc.
Ohne AWS Lake Formation wäre es unmöglich gewesen, unser Ziel einer skalierbaren, benutzerfreundlichen Sicherheitsebene für alle Daten auf Amazon S3 zu erreichen. Es war einfach, detaillierte Zugriffskontrollen auf der Grundlage von Benutzerpersönlichkeiten einzurichten und anzuwenden.
Joe Sueper
VP Enterprise Architecture, Globale Technologie bei Nu Skin EnterprisesFallbeispiele
Georgia-Pacific optimiert Prozesse und spart jährlich Millionen von Dollar mit AWS
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3Victors verwendet AWS, um mit Zeitreise-Trend-KI echtzeitnahe Erkenntnisse zu liefern
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Fallbeispiele
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Blogs
Woot entwarf ein Cloud-natives Data Warehouse als Ersatz für sein auf einer relationalen Datenbank aufgebautes Legacy Data-Warehouse. Als Ergebnis sanken die Betriebskosten um 90 %. Weitere Informationen
3M Health Information Systems modernisierte sein Data Warehouse mit Amazon Redshift und baute ein Tool für die Gesundheitsberichterstattung auf. Weitere Informationen
Nach der Evaluierung mehrerer Optionen entschied sich Innovid für Redshift zur Skalierung seines Data Warehouse. Redshift ermöglicht dem Unternehmen, seine Datenanalysekosten im Rahmen des Budgets zu prognostizieren und einfach auf seinen Datenbestand auf Amazon S3 zuzugreifen, um die Flexibilität bei der Analyse seiner Daten zu maximieren. Weitere Informationen
Innovaccer unterstützt Gesundheitsorganisationen bei der Aktivierung ihrer Gesundheitsdaten. Mit Amazon Redshift konnte die Firma die am besten bewertete Time-to-Value bei der Umwandlung von Daten in Analysen und der Erzielung eines ROI erzielen. Die Plattform von Innovaccer könnte Daten aus mehreren Quellen in etwa der Hälfte der Zeit im Vergleich zu Industriestandards und zu 70 % weniger Kosten integrieren. Weitere Informationen
Amazon löst große Datenherausforderungen mit Data Lakes. Durch die Speicherung von Daten in einem einheitlichen Repository in Datenformaten, die auf offenen Standards basieren, ermöglichen Data Lakes das Aufbrechen von Silos, die Nutzung einer Vielzahl von Analytics Services, um den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Daten zu ziehen, und die kosteneffiziente Erweiterung Ihres Speicher- und Datenverarbeitungsbedarfs im Laufe der Zeit. Weitere Informationen
Um Siemens vor Cyberkriminalität zu schützen, überwacht das Siemens Cyber Defense Center (CDC) kontinuierlich die Netzwerke und Anlagen von Siemens. Um die daraus resultierende enorme Datenlast zu bewältigen, baute das CDC eine Plattform der nächsten Generation namens ARGOS zur Erkennung und Analyse von Bedrohungen. ARGOS ist eine Hybrid-Cloud-Lösung, die in hohem Maße vollständig verwaltete AWS-Services für Streaming, Verarbeitung großer Datenmengen und Machine Learning nutzt. Weitere Informationen
Referenzarchitekturen
Innovaccer: Ableitung von Erkenntnissen aus Daten des Gesundheitswesens zur Befähigung von Pflegeteams
JD Power: Aufbau einer Rankings & Insights Engine mit Data Lakes und Machine Learning auf AWS
Pason Systems: Petabyte skaliert Bohr-Datamart auf AWS
Zalando: Hochskalierbare Datenverarbeitungs-Pipeline
Epsagon: Automatisches Verfolgen und Analysieren von Milliarden von serverlosen AWS-Ereignissen
Haptik: Data Lake für Konversations-KI
Kunden, die mit AWS Analytics innovativ sind