Análisis en AWS

La forma más rápida de conseguir respuestas a partir de todos los datos para todos los usuarios
AWS ofrece la selección más amplia de servicios de análisis que se adaptan a todas las necesidades de análisis de datos y permite a las organizaciones de todos los tamaños y los sectores reinventar su negocio con datos. Desde el movimiento de datos, el almacenamiento de datos, los lagos de datos, el análisis de big data, el ML y todo lo demás, AWS ofrece servicios especialmente diseñados que proporcionan la mejor relación precio-rendimiento, la mejor escalabilidad y el menor costo.
Almacenamiento de datos a cualquier escala
Los servicios de análisis de AWS están diseñados para tolerar grandes cantidades de datos a escala y automatizar muchas tareas manuales que requieren mucho tiempo. Los lagos de datos con tecnología de AWS, respaldados por la disponibilidad inigualable de Amazon Simple Storage Service (S3), pueden manejar la escala, la agilidad y la flexibilidad necesarias para combinar diferentes enfoques de datos y análisis. Utilice los servicios de análisis de AWS para obtener información más detallada que con los silos y los almacenamientos de datos tradicionales.
Diseño especial para el rendimiento y el costo
AWS es el lugar más rápido y rentable para almacenar y analizar datos. Las herramientas de análisis de AWS están diseñadas especialmente para ayudarlo a extraer información a partir de sus datos con rapidez a través de la herramienta más adecuada para esa tarea, y están optimizadas para brindarle el mejor rendimiento, escala y costo en función de sus necesidades.
Acceso a los datos, seguridad y gobernanza unificados
AWS proporciona un conjunto integral de herramientas que no se limitan a la funcionalidad de seguridad estándar, como el cifrado y el control del acceso, sino que también ofrecen administración unificada de las políticas de seguridad y monitoreo proactivo. Defina y administre de forma centralizada las políticas de seguridad, gobernanza y auditoría para cumplir las normativas específicas de su sector y zona geográfica.
Integración de machine learning
AWS ofrece integración de ML incorporada como parte de sus servicios de análisis especialmente diseñados. Puede crear, formar e implementar modelos de ML de forma rápida con Amazon SageMaker, un servicio completamente administrado que proporciona las herramientas necesarias para completar cada paso del ciclo de vida del desarrollo de ML en un entorno integrado.
AWS Analytics - Modern Data Strategy (2:15)

Más de 10 000

lagos de datos se ejecutan en AWS

3 veces

más rápido con Amazon EMR que Apache Spark estándar

50 %

más accesible que otros almacenamientos de datos en la nube

70 %

de ahorros en los costos de almacenamiento de datos en lagos de datos

3 PB

de almacenamiento de datos en un solo clúster con Amazon OpenSearch Service (sucesor de Amazon Elasticsearch Service)

Servicios de análisis de AWS

Almacén de datos, análisis interactivo, procesamiento de big data, análisis operativo, paneles y visualizaciones

Movimiento de datos en tiempo real

Lago de datos: almacenamiento de objetos, copia de seguridad y archivo, catálogo de datos y datos de terceros

Servicios de plataforma, marcos e interfaces

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 OpenSearch Service (sucesor de Amazon Elasticsearch Service)
Paneles y visualizaciones Amazon QuickSight
Preparación de datos visuales Amazon Glue DataBrew
Migración de datos Movimiento 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 Machine Learning Marcos e interfaces AMI de aprendizaje profundo de AWS
Servicios de la plataforma Amazon SageMaker

Casos de uso

  • Análisis y almacén de datos
  • Migración de datos
  • Lago de datos
  • Análisis predictivo y machine learning

Clientes

  • data_sol_page_customer_logo_moderna
  • data_sol_page_customer_logo_invista
  • data_sol_page_customer_logo_intuit
  • data_sol_page_customer_logo_pinterest
  • Moderna
  • Caso práctico de Moderna
    Grupo BMW

    Moderna ejecuta todas sus cargas de trabajo de SAP S/4HANA en AWS, incluida la fabricación, contabilidad y administración de inventarios, lo que permite a la empresa lograr una mayor eficiencia y visibilidad en todas sus operaciones. Moderna utiliza Amazon Redshift como repositorio central para todos los datos que captura y almacena copias de seguridad en S3.

    Lea el caso práctico 
  • Invista
  • Caso práctico de Invista
    Nielsen

    INVISTA migró de datos en silos a un lago de datos en AWS. De esta manera, creó una arquitectura de datos moderna con servicios de análisis de AWS con el objetivo de desbloquear el potencial de la planta digital, utilizar datos para eliminar procesos manuales y transformar sus flujos de trabajo de fabricación. La empresa ahorró más de 2 000 000 USD al año y ha generado un valor de 300 000 000 USD a partir de los datos de toda la empresa.

    Lea el caso práctico 
  • Intuit
  • Video del cliente Intuit
    data_sol_page_customer_logo_intuit

    Intuit migró a una solución basada en Amazon Redshift. Escala a más de siete veces el volumen de datos sin ningún esfuerzo y ofrece 20 veces el rendimiento, lo que ha llevado a una reducción del 90 % en el tiempo de obtención de información y del 66 % en los costos.

    Vea el video 
  • Pinterest
  • Caso práctico de Pinterest
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    Pinterest escaló la búsqueda y el análisis de registros diarios a 1,7 TB y redujo los costos en un 30 % al pasar a análisis administrados mediante Amazon Elasticsearch Service. Esto permitió a la empresa escalar sus capacidades de análisis de registros y reducir las cargas operativas, mejorar la seguridad y ahorrar costos.

    Lea el caso práctico 
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“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

Introducción

Programa AWS Data-Driven Everything

AWS Data-Driven Everything
En el programa AWS Data-Driven EVERYTHING (D2E), AWS se asociará con nuestros clientes para moverse más rápido, con mayor precisión y con un alcance mucho más ambicioso para poner en marcha su propio volante de inercia de datos.

Más información »

AWS Data Lab

AWS Data Lab
AWS Data Lab ofrece compromisos de ingeniería conjuntos y acelerados entre los clientes y los recursos técnicos de AWS para generar resultados tangibles que agilicen las iniciativas de modernización de análisis y datos.

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Arquitectura de referencia de big data y análisis de AWS

Arquitectura de referencia de big data y análisis de AWS
Conozca las prácticas recomendadas en torno a la arquitectura para el análisis de datos en la nube y el almacenamiento y la administración de datos en 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.