Data Lakes in AWS
Erstellen, testen und stellen Sie Ihren Data Lake mit AWS- und Partnerlösungen schnell bereit.
Übersicht
Herkömmliche Tools zur Datenspeicherung und -analytik können nicht mehr die Agilität und Flexibilität bieten, die für die Gewinnung relevanter geschäftlicher Erkenntnisse erforderlich sind. Aus diesem Grund stellen viele Unternehmen auf eine Data-Lake-Architektur um. Mit Data Lake Quick Starts und einsatzbereiten Lösungen machen es AWS und seine Kompetenzpartner schneller und einfacher, Ihren Data Lake aufzubauen. Ein Data Lake ist ein architektonischer Ansatz, der es Ihnen ermöglicht, große Datenmengen an einem zentralen Ort zu speichern, sodass sie von verschiedenen Gruppen innerhalb einer Organisation sofort kategorisiert, verarbeitet, analysiert und genutzt werden können. Da Daten unverändert gespeichert werden können, müssen sie nicht in ein vordefiniertes Schema konvertiert werden, und Sie müssen nicht mehr im Voraus wissen, welche Fragen Sie Ihren Daten stellen möchten.
Ein Data Lake in AWS bietet Ihnen folgende Vorteile:
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Erfassen und speichern jeder Art von Daten, in jeder Größenordnung und zu niedrigen Kosten
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Schützen Ihrer Daten und verhindern von unbefugtem Zugriff
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Katalogisieren, suchen und finden von relevanten Daten im zentralen Repository
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Schnelles und einfaches Durchführen neuer Arten der Datenanalyse
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Nutzen Sie eine breite Palette an Analytik-Engines für Ad-hoc-Analysen, Echtzeit-Streaming, prädiktive Analytik, künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning
Ein Data Lake kann auch Ihr bestehendes Data Warehouse ergänzen und erweitern. Wenn Sie bereits ein Data Warehouse verwenden oder eines implementieren möchten, kann ein Data Lake als Quelle für strukturierte und unstrukturierte Daten verwendet werden.
Erstellen eines Data Lakes in AWS
Vorteile eines Data Lakes in AWS
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Erfassen Sie leicht Daten auf verschiedene 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.
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Stellen Sie die benötigte Infrastruktur fast unverzüglich bereit. Des bedeutet, dass Ihre Teams produktiver arbeiten, neue Abläufe einfacher ausprobiert werden können und die Implementierungsphase für Projekte verkürzt wird.
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AWS bietet Funktionen quer über Standorte, Netzwerke, Software und Geschäftsprozesse hinweg, die die strengsten Anforderungen erfüllen. Umgebungen werden kontinuierlich auf Zertifizierungen wie ISO 27001, FedRAMP, DoD SRG und PCI DSS überprüft.
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Entwickeln Sie nahezu jede Big-Data-Anwendung und unterstützen Sie jeden Workload – unabhängig von Datenvolumen, -geschwindigkeit und -vielfalt. Mit jährlich über 50 neuen Services und Hunderten von neuen Funktionen bietet AWS alles, was Sie zum Erfassen, Speichern, Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Big Data in der Cloud benötigen.
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Erfahren Sie, wie AWS und APN-Kompetenzpartner Unternehmen dabei geholfen haben, riesige Mengen heterogener Daten zu einem Data Lake in AWS zu migrieren, wo sie diese schnell und einfach für wichtige Geschäftseinblicke nutzen können.
Ausgewählte APN-Technologiepartner
Attunity
Fanatics, eine beliebte Website für Sportbekleidung und Anbieter von Fanartikeln, musste Terabytes an Daten aus verschiedenen historischen und Echtzeit-Quellen – darunter Transaktions-, E-Commerce- und Back-Office-Systeme – in einen Data Lake auf Amazon S3 einspeisen. Nach der Erfassung werden die Daten analysiert, um die Kundenbedürfnisse in Bezug auf die Produkte, die Fanatics in über 300 Online- und Offline-Geschäften anbietet, besser zu erkennen, vorherzusagen und zu erfüllen.
Zu diesem Zweck entschied sich Fanatics für Attunity Replicate, eine Softwarelösung mit Continuous Data Capture (CDC) und paralleler Verarbeitung, die Daten aus mehreren Quellen in Echtzeit in einen Data Lake auf Amazon S3 überträgt. Die Daten können dann in Apache Kafka für Echtzeit-Analytik verwendet werden. Attunity erspart Fanatics den hohen Aufwand, Daten manuell aus unterschiedlichen Quellen zu extrahieren, und ermöglicht es dem Unternehmen, Ergebnisse in Echtzeit zu sehen.
Webinar-Titel: Fanatics nimmt Streaming-Daten in Data Lake in AWS auf
Kunden-Referent: Alan Chang, Senior Product Manager, Fanatics
Attunity-Referent: Jordan Martz, Director of Technology
AWS-Referent: Paul Sears, Solutions Architect
Databricks
Die Durchführung von Datenwissenschafts-Workloads mit Daten aus unterschiedlichen Quellen – Data Lake, Data Warehouse, Streaming und mehr – stellt Unternehmen vor Herausforderungen, die ihre Daten nutzen müssen, um betriebliche und produktbezogene Verbesserungen voranzutreiben. Der Lehrbuchverlag McGraw-Hill musste solche Datensilos beseitigen, um sein Geschäftsmodell anzupassen und der zunehmenden Ausrichtung auf digitales Lernen Rechnung zu tragen. Konkret wollte das Unternehmen die Möglichkeit haben, komplexe Analytikvorgänge zügig durchzuführen und die Zusammenarbeit zwischen Business-Analysten, Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern zu ermöglichen.
McGraw-Hill hat Databricks eingeführt, eine einheitliche Analytikplattform, die es dem Unternehmen ermöglicht, sowohl mit Streaming-Daten als auch mit historischen Daten, die in Data Lakes auf Amazon S3 und in verschiedenen Data Warehouses gespeichert sind, effizient zu arbeiten. In diesem Webinar erfahren Sie, wie Databricks – entwickelt von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Spark™ – es McGraw-Hill ermöglicht, Streaming- und historische Daten in einem Umfang und mit einer Geschwindigkeit zu analysieren, die ihre bisherige Lösung einfach nicht bieten konnte. Datenwissenschaft-Workloads, die früher Wochen dauerten, dauern jetzt Stunden.
Webinar-Titel: McGraw-Hill optimiert Analytik-Workloads mit Databricks
Kunden-Referent: Matthew Ashbourne, Lead Software Engineer, McGraw-Hill Education
Databricks-Referent: Brian Dirking, Sr Director of Partner Marketing
AWS-Moderator: Pratap Ramamurthy, Partner Solutions Architect
Qubole
Big-Data-Technologien können sowohl komplexe als auch zeitintensive manuelle Prozesse sein. Unternehmen, die ihre Big-Data-Prozesse intelligent automatisieren, senken ihre Kosten, steigern die Produktivität ihrer Teams, skalieren effizienter und verringern das Ausfallrisiko.
In unserem Webinar werden Vertreter von TiVo, dem Entwickler einer digitalen Aufzeichnungsplattform für Fernsehinhalte, erläutern, wie sie eine neue Big-Data- und Analytikplattform implementiert haben, die sich dynamisch an die sich ändernde Nachfrage anpasst. Sie erfahren, wie die Lösung es TiVo ermöglicht, Big-Data-Cluster mithilfe von Amazon Elastic Cloud Compute (Amazon EC2) und Amazon EC2 Spot Instances, die Daten aus einem Data Lake auf Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) abrufen, auf einfache Weise zu orchestrieren, und wie dies die Entwicklungskosten und den Aufwand für die Betreuung der Netzwerk- und Werbekunden des Unternehmens senkt. TiVo wird Erfahrungen und bewährte Verfahren vorstellen, wie sich Terabytes an Streaming- und Batch-Zuschauerdaten aus Millionen von Haushalten schnell und kostengünstig erfassen, verarbeiten und für Analysen bereitstellen lassen.
Webinar-Titel: Tivo: Skalieren Sie neue Produkte mit einem Data Lake in AWS und Qubole
Kunden-Referent: Ashish Mrig, Senior Manager, Big-Data-Analytik, TiVo
Qubole-Referent: Harsh Jetly, Solutions Architect
AWS-Referent: Paul Sears, Solutions Architect
Talend
Erfahren Sie, wie Sie die Entwicklungszeit reduzieren und in AWS Innovationen schaffen können. In diesem Webinar berichtet Beachbody – Anbieter von Heimtrainingsvideos für Fitness, Gewichtsreduktion und Muskelaufbau – über seine Erfahrungen bei der Umstellung auf eine Data-Lake-Architektur in AWS unter Verwendung von Talend. Beachbody wird erläutern, wie das Unternehmen eine offene Unternehmensdatenplattform geschaffen hat, die den Mitarbeitern Zugriff auf sichere, gut verwaltete Daten ermöglicht und die DevOps-Effizienz im gesamten Unternehmen steigert.
Nehmen Sie an unserem Webinar teil und erfahren Sie, wie Talend und AWS Beachbody dabei unterstützt haben, eine Vielzahl von unstrukturierten und strukturierten Datenquellen zu einem Data Lake zu migrieren, Entwicklungs- und Testzyklen zu verkürzen und komplexe Herausforderungen bei der Bereitstellung zu bewältigen, die bei Echtzeitdaten häufig auftreten.
Webinar-Titel: Architektur eines offenen Data Lakes für Unternehmen
Talend-Referent: Ashwin Viswanath, Director, Cloud Product Marketing
Kunden-Referent: Eric Anderson, Executive Director, Data, Beachbody
AWS-Referent: Pratap Ramamurthy, Solutions Architect
Informatica
Mit der Lösung „Informatica Intelligent Data Lake Management“ können Sie große Mengen an Rohdaten in einen vertrauenswürdigen Data Lake in AWS einlesen, bereinigen, verarbeiten, verwalten und schützen. Die metadatengesteuerten KI- und Unternehmenskatalogisierungsfunktionen von Informatica ermöglichen es Geschäftsakteuren wie Analysten, Daten schnell zu identifizieren, zu profilieren, aufzubereiten und zu sichern, um zeitnahe und relevante geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Kurz gesagt: Informatica ermöglicht es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit eines Data Lakes in AWS zu nutzen und Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen, die Innovation und Umsatz fördern.
Looker
Heutzutage basieren Unternehmen auf Big Data, und die aus diesen Daten gewonnenen Metriken müssen zentral definiert und umfassend zugänglich sein, um einen echten Nutzen zu bieten. Die Lösung von heute heißt Looker – eine moderne Datenplattform, die es jedem im Unternehmen ermöglicht, die Daten zu finden und zu analysieren, die er für seine Entscheidungen benötigt. Looker ist für Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS) konzipiert und ermöglicht es Ihnen, moderne Cloud-Datenbanken wie Data Lakes direkt abzufragen. Kunden nutzen Looker sowohl für interne Analytik als auch, um Daten für Kunden, Partner und Lieferanten zugänglich zu machen.
Vorgestellte APN-Beratungspartner
Optimieren Sie die Bereitstellung eines cloud-basierten Data Lakes mit AWS und Talend.
Entspannen Sie sich dank des bewährten 3-Stufen-Prozesses von Cloudwick für die Konzeption und Verwaltung von Data Lakes in AWS.
Nutzen Sie die Erfahrung von NorthBay und die enge Zusammenarbeit mit AWS, um Ihre maßgeschneiderte Data-Lake-Lösung zu entwickeln.
