Kunden von AWS Analytics

Von aufstrebenden Start-ups bis hin zu großen Unternehmen bauen mehr Analyselösungen auf AWS auf als auf einer anderen Serviceplattform.


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

Equinox ermöglicht personalisierte Kundenerfahrungen mit einer AWS Data Lake-Architektur. (1:58)

Nielsen

Nielsen baut innovative Berichtsplattform für Cloud-native Daten auf AWS. (02:07)

OLX

OLX nutzt die Leistung und Innovation von Amazon Redshift für erstklassige Kundenerfahrungen. (02:07)

WB Games: Die Kunst des Erzählens datengesteuerter Geschichten (04:05)

Mit seinen fast 100 Jahren Erfahrung in der Unterhaltungsbranche glaubt Warner Bros. fest an den Zauber großartiger Geschichten. DC, Game of Thrones sowie Mortal Kombat sind nur einige wenige der weltweit bekannten Franchise-Produkte, die WB auf jeder Plattform, also in Spielfilmen bis hin zu Videospielen, veröffentlicht hat. WB Games nutzt Daten, um Informationen für den kreativen Prozess der Spieleentwicklung bereitzustellen. Mit AWS-Services wie Amazon Redshift ist WB Games in der Lage, Einblicke zu sammeln, zu erfassen, zu analysieren und in Maßnahmen umzusetzen, um Entwickler dabei zu unterstützen, ihren Erzählstil opportunistischer und agiler zu gestalten.

Nasdaq

Nasdaq migrierte sein wachsendes Data Warehouse in eine modernere Data Lake-Architektur. (02:25)

INVISTA modernisiert seine Produktionsprozesse mit AWS Data Lakes (02:18)

INVISTA, ein weltweit agierender Chemikalien- und Glasfaserhersteller, hat seine Data-Lake-Umgebung auf AWS aufgebaut, um sämtliche Daten von den weltweiten Produktionsstandorten abzurufen und an einem zentralen Ort zu speichern. Mithilfe von AWS Lake Formation für die Automatisierung der Data-Lake-Erstellung und Amazon S3 für die Data-Lake-Umgebung ist INVISTA in der Lage, im Handumdrehen Informationen zu sammeln, Kontext hinzuzufügen und Einblicke zu erhalten, die Innovationen im Unternehmen fördern. INVISTA verwendet AWS Glue für die Katalogisierung seiner Daten und Amazon Redshift für seine Data-Warehouse-Umgebung. 

Fallbeispiele

Georgia-Pacific

Zappos schafft bahnbrechende Kundenerlebnisse mit AWS

Georgia-Pacific

Georgia-Pacific optimiert Prozesse und spart jährlich Millionen von Dollar mit AWS

3 Victors

3Victors verwendet AWS, um mit Zeitreise-Trend-KI echtzeitnahe Erkenntnisse zu liefern

Amartha

Amartha hält notleidende Kredite mit AWS unter 3 %

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Blogs

Woot
3M
Innovid

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 %.

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3M Health Information Systems modernisierte sein Data Warehouse mit Amazon Redshift und baute ein Tool für die Gesundheitsberichterstattung auf. 

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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.

Innovaccer
Amazon
Siemens

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.

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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.

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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.

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Referenzarchitekturen

Innovaccer: Ableitung von Erkenntnissen aus Daten des Gesundheitswesens zur Befähigung von Pflegeteams
Zalando: Hochskalierbare Datenverarbeitungs-Pipeline
JD Power: Aufbau einer Rankings & Insights Engine mit Data Lakes und Machine Learning auf AWS
Epsagon: Automatisches Verfolgen und Analysieren von Milliarden von serverlosen AWS-Ereignissen
Pason Systems: Petabyte skaliert Bohr-Datamart auf AWS
Haptik: Data Lake für Konversations-KI

Kunden, die mit AWS Analytics innovativ sind

Chick-fil-A
Epic Games
Electronic Arts
Pearson
Lyft
Instacart
Airbnb
Hyatt
Hearst
Just Giving
Ticketmaster
Yelp
ANA
Georgia-Pacific
NTT Docomo
Pinterest
Verizon
Gogo
Delivery Hero
Slack
Panasonic
Hudl
Duolingo
Moderna
Atlassian
Crowdstrike
Sonos
Capital One
Funny or Die
Foursquare