AWS-Kompetenzpartner für Daten und Analysen

Fördern Sie Innovationen und steigern Sie den Geschäftswert mit AWS-Spezialisierungspartnern, die fundiertes technisches Wissen und nachgewiesenen Kundenerfolg haben.

Daten und Analysen sind zu einem Unterscheidungsmerkmal im Wettbewerb und zu einer Hauptquelle für die Wertschöpfung von Unternehmen geworden. Die Umwandlung von Daten in einen wertvollen Unternehmenswert ist jedoch ein komplexes Thema, das leicht den Einsatz von Dutzenden von Technologien, Tools und Umgebungen nach sich ziehen kann. AWS verfügt über ein umfassendes Angebot an Managed Services für Data Lakes und Analysen sowie über eine äußerst große Partner-Community, die Sie bei der Erstellung von praktisch jeder Daten- und Analyse-Anwendung in der Cloud unterstützen kann.

AWS-Kompetenzpartner für Daten und Analysen haben nachweislich Kunden bei der Evaluierung und Verwendung von Tools und Best Practices für das Sammeln, Speichern, Steuern und Analysieren von Daten in beliebigem Umfang unterstützt.

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Die Partner in dieser Kategorie bieten eine Reihe eng integrierter Tools, die für die Zusammenarbeit bei der Lösung von Datenanalyse-Herausforderungen innerhalb eines standardisierten Rahmens entwickelt wurden. Datenanalyseplattformen ermöglichen eine Vielzahl von Technologien, um darauf aufbauend Ressourcen und Anwendungen zu beschaffen.

Partner in dieser Kategorie stellen hoch skalierbare Datenbanken zur Verfügung, die Daten in einer Struktur organisieren, die kein herkömmliches RDBMS ist.

Partner in dieser Kategorie ermöglichen es Kunden, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu verschieben und zu konsolidieren, sie zu transformieren und für Analysen vorzubereiten. Dazu gehören Extract, Transform, Load (ETL), Datenqualität, Profilerstellung, Replikation, Vorbereitung und verwandte Technologien.

Partner in dieser Kategorie helfen Kunden dabei, Rohdaten in verwertbare Geschäftsinformationen zu verwandeln, indem sie Technologien zur Online-Analyseverarbeitung, wie z. B. Berichterstattung, Dashboarding und Datenvisualisierung einsetzen.

Partner in dieser Kategorie helfen Kunden, ihre Daten zu entdecken, zu kategorisieren und zu kontrollieren. Dazu gehören die Definition und Durchsetzung von Richtlinien, Sicherheit, Verwaltung personenbezogener Informationen, Erstellung von Datenkatalogen und Glossaren, Datenabstammung, Datenmaskierung und sicherer Datenverbund.

AWS-Kompetenzpartner, die Beratungsservices anbieten, verfügen über fundiertes technisches AWS-Know-how und nachweisliche Kundenerfolge in spezialisierten Bereichen über Branchen, Anwendungsfälle und Arbeitslasten hinweg.

Mit AWS-Kompetenzpartnern für Daten und Analysen verbinden

Treiben Sie Innovationen voran, erreichen Sie Geschäftsziele und holen Sie das Beste aus Ihren AWS-Services heraus, indem Sie mit technisch validierten AWS-Partnern zusammenarbeiten.

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Weitere Ressourcen

Entdecken Sie weitere Lösungen und Ressourcen der AWS Data and Analytics Competency Partner.

  • Anwendungsfall-Ressourcen
  • Transformieren Sie Daten in wertvolle Unternehmens-Assets

    Entdecken Sie die eBooks der AWS Data and Analytics Competency Partner, Webinare, Erfolgsgeschichten von Kunden und mehr.

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    Data-Lakes-Ressourcen

    Speichern Sie riesige Datenmengen an einem zentralen Ort und stellen Sie sie zur Verfügung, damit sie von verschiedenen Gruppen kategorisiert, analysiert und konsumiert werden können.

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    Data-Warehouse-Modernization-Ressourcen

    Modernisieren Sie Ihr Data-Warehouse mit Amazon Redshift und Partnerlösungen, die Sie bei der Migration, Erfassung, Umwandlung und Visualisierung all Ihrer Daten unterstützen.

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    Daten-Governance-Ressourcen

    Steigern Sie den geschäftlichen Nutzen Ihrer Daten und reduzieren Sie die Risiken, die von persönlich identifizierbaren Informationen ausgehen, mit einem de-identifizierten Data Lake.

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    Echtzeitanalysen-Ressourcen

    Verwandeln Sie Streaming-Daten in sofort umsetzbare Erkenntnisse für eine beschleunigte Entscheidungsfindung.

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    • General Public Services

      The National Institutes of Health Works with Govplace to Accelerate Scientific Research and Analysis

      United States

      The National Institutes of Health (NIH) Office of Portfolio Analysis (OPA) sought a more scalable and flexible IT environment to support applications including a research web database and tools for indexing and searching text-based data. To meet these needs, the organization worked with AWS Partner Govplace to create a new text-based indexing and search solution on AWS. Now, OPA scales in hours instead of months to support 10 times the compute capacity, helping researchers accelerate scientific research by quickly scanning millions of grants, journal articles, and patents.

      2025
    • Education

      BJSS Helps University of Bath Track Room Occupancy with 90% Accuracy on AWS

      United Kingdom

      The University of Bath in southwest England wanted to make better use of data to support decision making across the campus. It decided to build a system that used Wi-Fi and Internet of Things (IoT) data to better understand the occupancy of its teaching spaces. It wanted to make the data available in near real-time and in visual form to give it insights into estate management, building projects, and timetable strategy. The university turned to AWS Partner BJSS to help build the system on Amazon Web Services (AWS). The project proved that the university could accurately assess use of spaces in near real-time using anonymized, cleansed, and processed Wi-Fi data.

      2024
    • Media & Entertainment

      CloudZone Streamlines and Adapts Machine Learning Model Lifecycles in the Cloud for LSports

      Israel

      LSports is a sports data company that provides an innovative API for the sports betting industry, providing high-quality live sports data feeds to clients worldwide. The company had a large repository in their data warehouse and wanted to use this data to provide advanced features to their customers. AWS Partner CloudZone developed an end-to-end machine learning (ML) pipeline. It was designed and built on top of a robust ML foundational service, delivering a training pipeline that controls data preparation, model training, and model deployment for more efficient model training as well as improved performance thanks to better cloud compute power.

      2024
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  • On-Demand-Webinare
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    • Marco Strauss, 05.02.2025
      Die industrielle Datenerfassung aus dem OT-Bereich (Operational Technology) während der Produktfertigung lässt sich mit AWS Serverless-Technologien effizient in IT-Systeme überführen. Dies ermöglicht sowohl die Analyse als auch die dauerhafte Archivierung der Daten – besonders wichtig, wenn die Produktbeschaffenheit zu einem späteren Zeitpunkt nachgewiesen werden muss. So müssen z.B. erreichte Drehmomente oder die Leitfähigkeit von Lötstellen [...]
    • Pawel Warmuth, 06.12.2024
      Von Esra Kayabali übersetzt durch Pawel Warmuth Heute freue ich mich, die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon SageMaker Lakehouse ankündigen zu können. Eine Funktion, die Daten über Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Data Lakes und Amazon Redshift Data Warehouses hinweg vereinheitlicht und Ihnen hilft, leistungsstarke Analyse- und Künstliche Intelligenz- und Machine-Learning-Anwendungen (KI/ML) auf einer einzigen [...]
    • Marco Strauss, 05.12.2024
      Heute kündigen wir die nächste Generation von Amazon SageMaker an, eine einheitliche Plattform für Daten, Analytik und KI. Die komplett neue Version von SageMaker umfasst praktisch alle Komponenten, die Sie für Datenexploration, -vorbereitung und -integration, Big-Data-Verarbeitung, schnelle SQL-Analytik, Entwicklung und Training von maschinellen Lernmodellen (ML) und die Entwicklung von generativen KI-Anwendungen benötigen. Das aktuelle Amazon [...]
    • David Surey, 27.11.2024
      von Rostislav Markov, Naveen Kottala und Michael Steward übersetzt durch David Surey Pilotphasen oder Piloten sind ein wesentlicher Bestandteil des Test- und Evaluierungsprozesses. Sie dienen dazu, die positiven und negativen Aspekte eines bestimmten Anwendungsfalls, Entwurfsmusters oder Ansatzes zur Anwendungsmigration zu testen und herauszufinden. Sie bieten Ihnen die Möglichkeit, die Basis Ihrer Architektur zu validieren, beispielsweise [...]
    • Markus Ziller, 05.11.2024
      von Grzegorz Kaczor (Hapag-Lloyd AG), Michael Graumann und Daniel Moser – übersetzt durch Markus Ziller. Einführung Das Gewährleisten von Observability über den Status, die Leistung, Gesundheit und die Sicherheitslage von Anwendungen ist der Schlüssel für den erfolgreichen Betrieb von Multi-Account-Workloads in der Cloud. Mit zunehmender Anzahl und Größe der Workloads wird es herausfordernd, alle verfügbaren [...]

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