Análisis en AWS

La forma más rápida de conseguir respuestas de todos los datos para todos los usuarios

Lagos de datos escalables

Decenas de miles de clientes ejecutan sus datos en lagos de datos en AWS. En la actualidad, la configuración y la administración de lagos de datos implican muchas tareas manuales que tardan mucho tiempo. AWS Lake Formation automatiza estas tareas para que pueda crear y proteger el lago de datos, en cuestión de días en lugar de meses. Para el almacenamiento en el lago de datos, Amazon S3 es el mejor lugar para crear un lago de datos gracias a los siguientes beneficios: una durabilidad inigualable de 11 nueves y una disponibilidad del 99,99 %; las mejores capacidades de seguridad, conformidad y auditoría con control de acceso y registro de auditoría de nivel de objeto; la mayor flexibilidad con cinco niveles de almacenamiento; y, el menor costo con precios a partir de menos de 1 USD por TB al mes.

Servicios de análisis diseñados para fines específicos

AWS proporciona el portafolio más amplio y más profundo de servicios de análisis personalizados y optimizados para casos de uso de análisis específicos. Todos estos servicios se han diseñado para ser lo mejores de su categoría. Esto implica que nunca debe elegir entre el rendimiento, la escala o el coste al utilizarlos, pues obtiene los tres sin comprometer ninguno. Por ejemplo, Amazon Redshift es tres veces más rápido y, como mínimo, un 50 % más barato que cualquier otro almacén de datos en la nube. Spark se ejecuta en Amazon EMR 1,7 veces más rápido que Apache Spark 3.0 estándar. Además, puede ejecutar análisis a escala de petabytes a menos de la mitad del coste de las soluciones en las instalaciones tradicionales.

Transferencia de datos sin problemas

A medida que crecen los datos en los lagos de datos y las tiendas de datos personalizadas, con frecuencia se requiere la capacidad de transferir sencillamente una parte de los datos de una tienda de datos a otra. AWS permite combinar, trasladar y replicar datos fácilmente entre varias tiendas de datos y el lago de datos. Por ejemplo, AWS Glue proporciona capacidades de integración completa de datos, lo que facilita el descubrimiento, la preparación y la combinación de datos para el análisis, el aprendizaje automático y el desarrollo de aplicaciones, a la vez que Amazon Redshift puede consultar datos fácilmente en el lago de datos de S3. No hay otro proveedor de análisis que facilite la transferencia de datos a escala adonde más los necesite.

Gobernanza unificada

Uno de los elementos más importantes de la arquitectura de análisis moderna es la capacidad de los clientes de autorizar, administrar y auditar el acceso a los datos. Esto puede ser difícil, puesto que el control de acceso, el seguimiento de auditoría y la administración de la seguridad en todas las tiendas de datos de la organización son tareas complejas que requieren mucho tiempo y son susceptibles a errores. Con capacidades, como las políticas y el control de acceso centralizado, así como el filtrado de datos en el nivel de columna, este servicio proporciona capacidades de gobernanza que ningún otro proveedor ofrece, como la posibilidad de administrar el acceso a todos los datos del lago de datos y las tiendas de datos personalizadas desde un solo lugar.

Rentable y de alto rendimiento

AWS está comprometido con ofrecer el mejor rendimiento al menor coste posible en todos los servicios de análisis. Innovamos constantemente para mejorar el precio y el rendimiento de nuestros servicios. Además de ofrecer un rendimiento líder en el sector para los servicios de análisis, S3 Intelligent Tiering permite a los clientes ahorrar hasta un 70 % en costes de almacenamiento para los datos almacenados en el lago de datos, y Amazon EC2 ofrece acceso a una selección líder en el sector de más de 200 tipos de instancias, hasta 100 Gbps de ancho de banda de red y la capacidad de elegir entre instancias de spot, reservadas o a petición.

Servicios de análisis de AWS

Categoría

Casos de uso

Servicio de AWS

Análisis

Análisis interactivo

Amazon Athena

Procesamiento de big data

Amazon EMR

Almacenamiento de datos

Amazon Redshift

Análisis en tiempo real

Amazon Kinesis

Análisis operacionales

Amazon Elasticsearch Service

Paneles y visualizaciones

Amazon QuickSight

Preparación de datos visuales

AWS Glue DataBrew

Migración de datos

Migración de datos en tiempo real

AWS Glue

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)

Amazon Kinesis Data Streams

Amazon Kinesis Data Firehose

Amazon Kinesis Video Streams

Lago de datos

Almacenamiento de objetos

Amazon S3

AWS Lake Formation

Copias de seguridad y archivo

Amazon S3 Glacier

AWS Backup

Catálogo de datos

AWS Glue

AWS Lake Formation

Datos de terceros

AWS Data Exchange

Análisis predictivo y aprendizaje automático

Marcos e interfaces

AMI de aprendizaje profundo de AWS

Servicios de la plataforma

Amazon SageMaker

Servicios de análisis de AWS

Categoría	Casos de uso	Servicio de AWS
Análisis	Análisis interactivo	Amazon Athena
	Procesamiento de big data	Amazon EMR
	Almacenamiento de datos	Amazon Redshift
	Análisis en tiempo real	Amazon Kinesis Data Analytics
	Análisis operacionales	Amazon Elasticsearch Service
	Paneles y visualizaciones	Amazon QuickSight
	Preparación de datos visuales	Amazon Glue DataBrew
Migración de datos	Transferencia de datos en tiempo real	Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) \| Amazon Kinesis Data Streams \| Amazon Kinesis Data Firehose \| Amazon Kinesis Video Streams \| AWS Glue
Lago de datos	Almacenamiento de objetos	Amazon S3 \| AWS Lake Formation
	Copias de seguridad y archivo	Amazon S3 Glacier \| AWS Backup
	Catálogo de datos	AWS Glue \| AWS Lake Formation
	Datos de terceros	AWS Data Exchange
Análisis predictivo y aprendizaje automático	Marcos e interfaces	AMI de aprendizaje profundo de AWS
Análisis predictivo y aprendizaje automático	Servicios de la plataforma	Amazon SageMaker

Casos de uso

Almacenamiento de datos

Ejecute consultas analíticas complejas y de SQL en datos estructurados y no estructurados en su depósito de datos y lago de datos, sin necesidad de migrar datos.

Pruebe Amazon Redshift »

Procesamiento de big data

Procese grandes volúmenes de datos de manera rápida y sencilla en su lago de datos o en las instalaciones para fines relacionados con ingeniería de datos, desarrollo de ciencia de datos y colaboraciones.

Pruebe Amazon EMR »

Análisis en tiempo real

Recopile, procese y analice datos de streaming, y cargue transmisiones de datos directamente en sus lagos de datos, tiendas de datos y servicios analíticos de manera que pueda responder en tiempo real.

Pruebe Amazon MSK » Pruebe Amazon Kinesis »

Análisis operacionales

Busque, analice, filtre, combine y visualice datos casi en tiempo real para monitorear aplicaciones, analizar registros y analizar secuencias de clics.

Pruebe Amazon Elasticsearch Service »

Clientes

“Creamos un lago de datos de 120 TB en Amazon S3, con 1500 esquemas diferentes, y usamos ampliamente servicios de análisis de AWS como Glue, Redshift y Athena. No podíamos obtener esta información con el anterior grupo de bases de datos y almacenes aislados, necesitábamos un lago de datos a escala de S3”.

- Bernardo Rodriguez
director digital de J.D. Power

Ver todos los clientes »

Recursos adicionales

AWS Data Lab

Cree material tangible que acelere sus iniciativas de modernización de datos y análisis. AWS Data Lab es un compromiso intensivos de cuatro días entre su equipo de constructores y los recursos técnicos de AWS.

Más información »

AWS ofrece un conjunto integrado de servicios que proveen todo lo necesario para crear y administrar de manera rápida y sencilla un data lake destinado al análisis. Los ldata lakes con tecnología de AWS pueden manejar el nivel de escala, agilidad y flexibilidad requerido para combinar diferentes tipos de datos y enfoques analíticos a los fines de obtener información más detallada. Para lograrlo, utilizan procesos que son inviables con los almacenes de datos y los silos de datos tradicionales. AWS ofrece a los clientes la gama más amplia de servicios de análisis y aprendizaje automático para que puedan obtener acceso a todos los datos relevantes de manera sencilla, sin poner en riesgo la seguridad ni el control.

El número de organizaciones que utilizan data lakes y tareas de análisis en AWS supera al de cualquier otra plataforma. Clientes como Cencosud, Rappi, NASDAQ, Zillow, Yelp, iRobot y FINRA confían en AWS para ejecutar cargas de trabajo de análisis fundamentales para sus empresas.