Lewati ke Konten Utama

Amazon Redshift

Amazon Redshift Streaming Ingestion

Hasilkan wawasan hampir waktu nyata melalui penyerapan data streaming ke gudang data dan visualisasi data Anda

Keuntungan

Proses data streaming bervolume besar dari banyak sumber dengan latensi rendah dan throughput tinggi untuk memperoleh wawasan dalam hitungan detik.

Serap data streaming secara langsung ke gudang data Anda dari Kinesis Data Streams dan MSK tanpa perlu melakukan uji coba di Amazon S3.

Lakukan berbagai analitik pada data streaming di Amazon Redshift menggunakan SQL yang sudah dikenal. Menentukan dan membuat tampilan terwujud di atas aliran secara langsung. Buat dan kelola pipeline ELT hilir dengan membuat MV pada MV, menggunakan fungsi yang ditentukan pengguna dan prosedur tersimpan di Amazon Redshift.

Hasilkan wawasan dengan memvisualisasikan data streaming dalam solusi kecerdasan bisnis pilihan Anda. Buat bagan dan visual lainnya dalam satu solusi, seperti Amazon QuickSight, solusi kecerdasan bisnis nirserver terpadu dengan integrasi ML native, untuk memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data di organisasi Anda. Gunakan Amazon QuickSight Q yang didukung machine learning untuk mengajukan pertanyaan percakapan tentang data Anda dan menerima jawaban melalui visualisasi yang relevan.

Cara kerjanya

 Klik untuk memperbesar gambar

Architecture diagram illustrating AWS Redshift streaming ingestion. Shows data flow from IoT, application logs, CDC, and clickstream inputs through Amazon Kinesis Data Streams or Amazon MSK, then to Amazon Redshift for real-time analytics output.

Kasus penggunaan

Tingkatkan konversi dalam game, retensi pemain, dan optimalkan pengalaman bermain game dengan menganalisis data waktu nyata dari gamer.

Analisis data dari ribuan perangkat IoT dan gunakan machine learning (ML) dalam Amazon Redshift untuk meningkatkan operasi, memprediksi churn pelanggan, dan mengembangkan bisnis Anda.

Rata-rata pelanggan mengunjungi puluhan situs web dalam satu sesi, tetapi pemasar biasanya hanya menganalisis situs web mereka sendiri. Analisis data clickstream yang sah, yang diserap ke gudang untuk menilai jejak dan perilaku pelanggan Anda.

Dengan mengakses dan menganalisis data streaming dari file log aplikasi dan log jaringan, developer serta rekayasawan dapat melakukan pemecahan masalah waktu nyata, memberikan produk yang lebih baik, dan memberi peringatan kepada sistem sebagai tindakan pencegahan.

Akses dan visualisasikan semua data transaksi penjualan ritel POS mendekati waktu nyata untuk analitik, pelaporan, dan visualisasi waktu nyata.

Apakah Anda sudah menemukan yang Anda cari?

Beri tahu kami agar kami dapat meningkatkan kualitas konten di halaman kami