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.
Weitere Ressourcen
Entdecken Sie weitere Lösungen und Ressourcen der AWS Data and Analytics Competency Partner.
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Anwendungsfall-Ressourcen
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Transformieren Sie Daten in wertvolle Unternehmens-Assets
Entdecken Sie die eBooks der AWS Data and Analytics Competency Partner, Webinare, Erfolgsgeschichten von Kunden und mehr.
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.
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.
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.
Echtzeitanalysen-Ressourcen
Verwandeln Sie Streaming-Daten in sofort umsetzbare Erkenntnisse für eine beschleunigte Entscheidungsfindung.
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Marco Strauss, 05.02.2025Die 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 [...]
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Pawel Warmuth, 06.12.2024Von 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 [...]
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Marco Strauss, 05.12.2024Heute 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 [...]
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David Surey, 27.11.2024von 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 [...]
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Markus Ziller, 05.11.2024von 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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