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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 dimensionnement compliqué du serveur. Les données ETL de notre data lake copiées dans notre entrepôt Redshift ne sont qu'un exemple parmi d'autres de cas d'utilisation d’AWS Glue. Les données transformées sont ensuite transmises à nos outils de BI pour assurer le suivi des indicateurs clés importants et elles servent également de base à nos modèles d'évaluation du crédit, qui ont permis d'évaluer le crédit de millions de clients. Enfin et surtout, 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 les travaux. 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, co-fondateur et directeur de l’exploitation, FinAccel

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Beeswax

« Beeswax utilise Amazon S3 et AWS Glue Data Catalog pour construire un lac de données très fiable entièrement géré par AWS. Notre plate-forme s'appuie sur l'intégration de AWS Glue Data Catalog avec Amazon EMR dans les applications Hive et SparkSQL pour fournir à nos clients des fonctions de reporting et d'optimisation. » - Ram Kumar Rengaswamy, directeur technique, Beeswax

Articles de blog et autres articles clients

How Pagely implemented a serverless data lake in AWS to facilitate customer support analytics (Comment Pagely a mis en œuvre un lac de données sans serveur dans AWS pour faciliter l’analyse de l’assistance client), par Joshua Eichorn et Jeremy Winters

Vidéos de clients sélectionnées

Knowledgent's Intelligent Clinical Trial Application (7:41)

Ari Yacobi, spécialiste des données en chef et partenaire de Knowledgent, explique comment l’entreprise a créé une application d'essai clinique intelligente 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, et l'extraction des caractéristiques, et Amazon Athena et Amazon EMR pour l’analyse des données.

AWS re:Invent 2017: Building Serverless ETL Pipelines with AWS Glue (50:52)

Après une introduction à AWS Glue, Merck partage la façon dont il 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.

Témoignages de réussite sélectionnés

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