Analyses sur AWS

Le moyen le plus rapide d'obtenir des réponses à partir de toutes vos données et de les transmettre à tous vos utilisateurs
AWS propose la plus large sélection de services d'analytique, qui s'adaptent à tous vos besoins en matière d'analytique des données et permet aux organisations de toutes tailles et de tous secteurs de réinventer leur activité grâce aux données. Qu'il s'agisse du mouvement des données, du stockage des données, des lacs de données, de l'analytique des données du big data, du machine learning (ML) ou de tout ce qui se trouve entre eux, AWS propose des services spécialement conçus qui offrent le meilleur rapport prix-performance, la meilleure capacité de mise à l'échelle et le coût le plus bas.
Stocker les données quelque soit l’échelle
Les services d'analytique AWS sont conçus pour traiter de grandes quantités de données à l'échelle et automatiser un grand nombre de tâches manuelles et longues. Les lacs de données alimentés à technologie AWS, soutenus par la disponibilité inégalée d'Amazon Simple Storage Service (S3), peuvent gérer l'échelle, l'agilité et la flexibilité requises pour combiner différentes approches de données et d'analyse. Utilisez les services d'analytique AWS pour obtenir des informations plus approfondies qu'avec les silos et entrepôts de données traditionnels.
Construit sur mesure pour les performances et les coûts
AWS est l'outil le plus rapide et le plus rentable pour stocker et analyser des données. Les outils d'analytique AWS sont spécialisés pour vous permettre d'extraire rapidement des informations à partir de vos données, en utilisant l'outil le plus approprié à la tâche. Ils sont optimisés pour vous offrir les meilleures performances, la meilleure échelle et le meilleur coût pour vos besoins.
Accès, sécurité et gouvernance unifiés pour les données
AWS fournit un ensemble complet d'outils qui disposent de fonctionnalités plus avancés que le chiffrement et le contrôle des accès, comme la gestion unifiée des politiques de sécurité et la surveillance proactive. Définissez et gérez de manière centralisée vos politiques de sécurité, de gouvernance et d'audit afin de satisfaire aux réglementations spécifiques à votre secteur et à votre région.
Intégration du machine learning
AWS offre une intégration du ML dans le cadre de ses services d’analytique spécialisés. Vous pouvez créer, entraîner et déployer rapidement des modèles de ML avec Amazon SageMaker – un service entièrement géré qui fournit les outils pour chaque étape du cycle de développement du ML dans un unique environnement intégré.
AWS Analytics – Stratégie de données moderne (2:15)

Plus de 10 000

lacs de données exécutés sur AWS

3 fois

plus rapide avec Amazon EMR qu'avec un Apache Spark standard

50 %

plus économique que les autres entrepôts des données cloud

70 %

économies sur les coûts de stockage pour les données dans les lacs de données

3 Po

de stockage de données dans un seul cluster avec Amazon OpenSearch Service (successeur d'Amazon Elasticsearch Service)

Services d'analytique AWS

Entreposage de données, analytique interactive, traitement du big data, analytique opérationnelle, tableaux de bord et visualisations.

Mouvement des données en temps réel

Lac de données : stockage d'objets, sauvegarde et archivage, catalogue de données et données tierces.

Services, cadres et interfaces de plateforme

Services d'analytique AWS

Catégorie Cas d'utilisation Service AWS
Analytique Analytique interactive Amazon Athena
Traitement Big Data Amazon EMR
Entreposage de données Amazon Redshift
Analyse en temps réel Amazon Kinesis Data Analytics
Analytique opérationnelle Amazon OpenSearch Service (successeur d'Amazon Elasticsearch Service)
Tableaux de bord et visualisations Amazon QuickSight
Préparation visuelle des données Amazon Glue DataBrew
Mouvement des données Mouvement des données en temps réel Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | AWS Glue
Lac de données Stockage d'objets Amazon S3 | AWS Lake Formation
Sauvegarde et archive Amazon S3 Glacier | AWS Backup
Catalogue de données
AWS Glue | AWS Lake Formation
Données de tiers AWS Data Exchange
Analytique prédictive et machine learning Cadres et interfaces AWS Deep Learning AMIs
Services de plateforme Amazon SageMaker

Cas d'utilisation

  • Analytique et entreposage de données
  • Mouvement des données
  • Lac de données
  • Analytique prédictive et machine learning

Clients

  • 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
  • Étude de cas Moderna
    BMW Group

    Moderna exécute toutes ses applications SAP S/4HANA sur AWS, notamment la fabrication, la comptabilité et la gestion des stocks, ce qui permet à l'entreprise de gagner en efficacité et en visibilité sur l'ensemble de ses opérations. Moderna utilise Amazon Redshift comme référentiel central pour toutes les données qu'elle capture et stocke les sauvegardes dans S3.

    Lire l'étude de cas 
  • Invista
  • Étude de cas Invista
    Nielsen

    INVISTA a migré des données en silos vers un lac de données sur AWS, en construisant une architecture de données moderne avec les services d'analytique AWS pour libérer le potentiel de l'usine numérique, utiliser les données afin de supprimer les processus manuels et transformer leurs flux de travail de fabrication. L'entreprise a économisé plus de 2 millions USD par an et a créé 300 millions USD de valeur à partir des données de l'entreprise.

    Lire l'étude de cas 
  • Intuit
  • Vidéo client Intuit
    data_sol_page_customer_logo_intuit

    Intuit a effectué la migration vers une solution basée sur Amazon Redshift. Cette solution se met à l'échelle sans aucun effort vers un volume de données 7 fois plus important et offre des performances 20 fois plus élevées, ce qui a permis de réduire de 90 % le temps nécessaire pour obtenir des informations et de diminuer les coûts de 66 %.

    Regarder la vidéo 
  • Pinterest
  • Étude de cas Pinterest
    data_sol_page_customer_logo_pinterest

    Pinterest a mis à l'échelle la recherche et l'analytique des journaux quotidiens à 1,7 To et a réduit les coûts de 30 % en passant à une analytique gérée à l'aide d'Amazon Elasticsearch Service. L'entreprise a ainsi pu mettre à l’échelle ses capacités d'analyse des journaux, réduire les charges opérationnelles, améliorer la sécurité et réduire les coûts.

    Lire l'étude de cas 
JD-Power_Logo_@1x

« Nous avons créé un lac de données de 120 To dans Amazon S3, avec 1 500 schémas différents et utilisons largement les services d'analyse AWS comme Glue, Redshift et Athena. Nous ne pouvions pas obtenir ces informations à partir d'un groupe de bases de données en silos et d'entrepôts. Nous avions besoin d'un lac de données à l'échelle S3. »

- Bernardo Rodriguez
Directeur général du numérique, J.D. Power

Démarrage

Programme AWS Data Driven Everything

AWS Data-Driven Everything
Dans le cadre du programme AWS Data-Driven EVERYTHING (D2E), AWS s'associe à ses clients pour avancer plus rapidement, avec plus de précision et une portée bien plus ambitieuse, afin de faire décoller votre propre volant d'inertie des données.

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AWS data lab

AWS Data Lab
AWS Data Lab offre des engagements techniques communs et accélérés entre les clients et les ressources techniques AWS pour créer des livrables tangibles qui accélèrent les initiatives de modernisation des données et des analyses.

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Architecture de référence AWS pour l'analytique et le big data

Architecture de référence AWS pour l'analytique et le big data
Découvrez les bonnes pratiques d'architecture pour l'analyse, l'entreposage et la gestion des données dans le cloud sur AWS.

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