
FinAccel
« Après avoir expérimenté différents frameworks ETL, nous avons fini par adopter AWS Glue pour alimenter nos processus ETL quotidiens. En un tour de main, nous sommes en mesure de définir et d'exécuter des tâches ETL rapidement sans avoir recours à un approvisionnement compliqué du serveur. Les capacité d'extraire, de transformer, de charger (ETL) les données de notre lac de données vers notre entrepôt Redshift ne constitue qu'un exemple parmi d'autres de cas d'utilisation d'AWS Glue. Les données transformées sont ensuite transmises à nos outils BI pour suivre les métriques clés. Ces données servent également de base à nos modèles d'évaluation du crédit, qui ont permis d'évaluer le crédit de millions de clients. Pour finir, dans une start-up à la croissance ultrarapide telle que la nôtre, il est essentiel d'être rentable. AWS Glue nous permet de ne payer que la puissance de calcul dont nous avons besoin pour exécuter nos tâches. Il est étonnant que l'utilisation d'AWS Glue ait permis à notre petite équipe d'ingénieurs de données d'exploiter toute l'infrastructure de données de notre entreprise. »
Umang Rustagi, cofondateur et directeur de l'exploitation, FinAccel
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Sélection de vidéos de clients
Ari Yacobi, scientifique des données en chef et partenaire de Knowledgent, explique comment l'entreprise a créé une application d'essais cliniques intelligents sur AWS. Vous apprendrez comment Knowledgent a utilisé Amazon S3 pour le stockage des données, AWS Glue pour le nettoyage, l'agrégation et l'intégration des données, ainsi que l'extraction des caractéristiques, et Amazon Athena et Amazon EMR pour l'analyse des données.
Après une présentation d'AWS Glue, Merck partage la façon dont elle a mis en place un pipeline ETL de bout en bout pour leur système de gestion d'édition d'applications et l'a mis en production en moins d'une semaine en utilisant AWS Glue.
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