Category: AWS Glue

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 […]

Eine Modernisierung von Analytics-Umgebungen bringt eine Vielzahl von Vorteilen und kann dazu beitragen, Digitalisierungsprozesse zu beschleunigen. In diesem Artikel geht es um das Erstellen einer Analytics-Umgebung mit Hilfe von Amazon Web Services (AWS), sowie die Verbindung mit einer relationalen Datenquelle, welche in einem Kundenrechenzentrum läuft. Kunden, die ihre Analytics-Umgebungen zu Amazon Redshift, dem Cloud Datawarehouse […]

Von Jeff Bar übersetzt durch Ivo Kammerath Wir starten eine Vorschau einer neuen AWS Glue Data Quality Funktion, die dabei helfen soll, Ihre Datenqualität zu verbessern, indem maschinelles Lernen verwendet wird, um statistische Anomalien und ungewöhnliche Muster zu erkennen. Sie erhalten tiefe Einblicke in Datenqualitätsprobleme, Datenqualitätsbewertungen und Empfehlungen für Regeln, die Sie kontinuierlich zur Anomalieüberwachung […]

von Cher Simon, übersetzt durch Dirk Stahlecker Einleitung Während der Covid Pandemie hat sich gezeigt, dass eine hohe Anpassungsfähigkeit der Unternehmen an sich dynamisch ändernde Trends, Voraussetzung für eine schnelle wirtschaftliche Erholung ist. Aus diesem Grund nutzen führende Logistikunternehmen verstärkt vorausschauende Analysen (engl. «predictive analytics»), um schneller Entscheidungen zu fällen. In Logistikunternehmen betrifft dies z.B. Entscheidungen […]

von Steven Miller, Alec Jenab und Robert Clendenning, übersetzt durch Dirk Stahlecker Dieser Blogbeitrag beschreibt wie sich das Long Short Term Memory (LSTM) Machine Learning Modell verwenden lässt, um Ausfälle und Rückrufe von Automobilteilen vorherzusagen. Im Besonderen zeigen wir, wie durch die Vorhersagen eines LSTM-Modells Frühindikatoren entwickelt werden können, die im Allgemeinen zu besseren Ergebnissen […]