AWS での分析

すべてのユーザーが、すべてのデータから最速で回答を得るための方法
AWS は、あらゆるデータ分析のニーズに適合する最も幅広い分析サービスを提供し、あらゆる規模や業種の組織がデータを活用してビジネスを改革することを可能にします。データの移動、データストレージ、データレイク、ビッグデータ分析、ログ分析、ストリーミング分析、ビジネスインテリジェンス、機械学習 (ML)、そしてその中間にあるものまで、AWS は最高の料金パフォーマンス、スケーラビリティ、最低コストを提供する目的別のサービスを提供します。
スケーラブルなデータレイク
Simple Storage Service (Amazon S3) の比類なき可用性にサポートされた AWS 駆動のデータレイクは、さまざまなデータや分析手法を組み合わせるために必要なスケール、俊敏性、柔軟性に対応します。AWS にデータレイクを構築および保存することで、従来のデータサイロやデータウェアハウスよりも深いインサイトを得ることができます。
パフォーマンスとコストを重視した専用設計
AWS の分析サービスは、ジョブに最適なツールを使用して、データのインサイトを迅速に抽出できるように構築されており、お客様のニーズに合わせて最高のパフォーマンス、スケール、コストを提供するように最適化されています。
AWS Analytics - Modern Data Strategy (2:15)
サーバーレスで使いやすい
AWS は、データウェアハウス、ビッグデータ分析、リアルタイムデータ、データ統合など、クラウドにおけるデータ分析のためのサーバーレスオプションを最も多く備えています。私たちが基盤となるインフラストラクチャを管理するため、お客様は自身の実践に専念することができます。
統合されたデータアクセス、セキュリティ、ガバナンス
AWS では、セキュリティ、ガバナンス、監査ポリシーを定義、管理して、業界や地域固有の規制を遵守できます。AWS では、データがどこにあってもアクセスすることができ、お客様がどこに保存してもデータを安全に保つことができます。
機械学習 (ML) の統合
AWS では、専用分析サービスの一部として、機械学習の統合が組み込まれています。以前に機械学習の経験がなくても、使い慣れた SQL コマンドを使用して、ML モデルを構築、トレーニング、デプロイすることができます。

200,000+

AWS 上でのデータレイク

3 倍

Amazon EMR では、スタンダードの Apache Spark よりも高速です。

3 倍

他のクラウドデータウェアハウスよりも優れたコストパフォーマンス

70%

データレイクにおけるデータのストレージコストの削減

数百兆

1 か月につき、Amazon OpenSearch Service でリクエストを処理

AWS の分析サービス

カテゴリ
ユースケース
AWS のサービス
インタラクティブ分析

Amazon Athena

SQL を使用した Amazon S3 でのデータクエリ

ビッグデータ処理

Amazon EMR

オープンソースのビッグデータフレームワークを実行します。

データウェアハウジング

Amazon Redshift

高速かつシンプルで、費用対効果の高いデータウェアハウジング。

インタラクティブ分析

Amazon Kinesis

リアルタイムの動画とデータストリームを分析。

運用上の分析

Amazon OpenSearch Service

ペタバイト規模のテキストと非構造化データを検索、視覚化、および分析します。

ダッシュボードと可視化

Amazon QuickSight

高速なビジネス分析サービス。

ビジュアルデータの準備

AWS Glue DataBrew

データのクリーニングと正規化を 80% まで高速化します。

リアルタイムのデータ移動

AWS Glue

データを準備してロードする。

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)

フルマネージド型で可用性が高くセキュアな Apache Kafka サービス。

Amazon Kinesis Video Streams

分析と機械学習のために動画ストリームをキャプチャ、処理、保存。

Amazon Kinesis Data Firehose

リアルタイムのデータストリームを準備し、データストアや分析ツールにロード。

Amazon Kinesis Data Streams

リアルタイム分析向けにストリーミングデータを大規模に収集。

AWS Database Migration Service

SQL や NoSQL システムからデータストアや分析システムにデータをレプリケートします。

オブジェクトストレージ

Amazon S3

どこからでもお好みの量のデータの保存と取得が簡単に行えるオブジェクトストレージ。

AWS Lake Formation

安全なデータレイクを数日で構築。

バックアップとアーカイブ

Amazon S3 Glacier

クラウド上の低コストなアーカイブストレージ

AWS Backup

AWS のサービス全体にわたる一元管理型バックアップ

データカタログ

AWS Glue

データを準備してロードする。

AWS Lake Formation

安全なデータレイクを数日で構築。

サードパーティーのデータ

AWS Data Exchange

クラウド内サードパーティーのデータを見つけてサブスクリプションします。

フレームワークとインターフェイス

AWS Deep Learning AMI

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 上の深層学習

プラットフォームサービス

Amazon SageMaker

機械学習モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイ。

AWS の分析サービス

カテゴリ ユースケース AWS のサービス
分析 インタラクティブ分析 Amazon Athena
ビッグデータ処理 Amazon EMR
データウェアハウジング Amazon Redshift
リアルタイム分析 Amazon Kinesis Data Analytics
運用上の分析 Amazon OpenSearch Service
ダッシュボードと可視化 Amazon QuickSight
ビジュアルデータの準備 Amazon Glue DataBrew
データの移動 リアルタイムのデータ移動 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | AWS Glue
データレイク オブジェクトストレージ Amazon S3 | AWS Lake Formation
バックアップとアーカイブ Amazon S3 Glacier | AWS Backup
データカタログ
AWS Glue | AWS Lake Formation
サードパーティーのデータ AWS Data Exchange
予測分析と機械学習 フレームワークとインターフェイス AWS 深層学習 AMI
プラットフォームサービス Amazon SageMaker

ユースケース

  • 分析 & データウェアハウジング
  • データの移動
  • データレイク
  • 予測分析と機械学習

お客様

  • data_sol_page_customer_logo_moderna
  • salesforce_122x41
  • data_sol_page_customer_logo_intuit
  • data_sol_page_customer_logo_pinterest
  • Moderna
  • Moderna 導入事例
    BMW Group

    Moderna は、製造、会計、インベントリ管理など、すべての SAP S/4HANA ワークロードを AWS 上で稼働させており、これによりオペレーション全体の効率化と可視化を実現しています。Moderna は、取得したすべてのデータの中央リポジトリとして Amazon Redshift を使用し、バックアップを Amazon S3 に保存しています。

    導入事例を読む 
  • Salesforce
  • Salesforce
    Nielsen

    Salesforce は、Amazon EMR を含む AWS のサービスを利用して、顧客データのための単一の真実の源である Customer Data Platform を構築し、マーケターに顧客の詳細なビューを提供しています。同社は、ワークロードに応じてオンデマンドでクラスターを作成し、データを最大 2 倍高速に処理するとともに、コストを 42% 削減しています。

    動画を見る 
  • Intuit
  • Intuit カスタマービデオ
    data_sol_page_customer_logo_intuit

    Intuit は、Amazon Redshift ベースのソリューションに移行しました。このソリューションは、ゼロの労力で 7 倍以上のデータボリュームにスケールでき、同社の以前のソリューションと比べて 20 倍のパフォーマンスを実現します。これにより、インサイトが得られるまでの時間が 90% 短縮され、コストも 66% 削減されました。

    動画を見る 
  • Pinterest
  • Pinterest の導入事例
    data_sol_page_customer_logo_pinterest

    Pinterest は、Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service の後継サービス) を使用したマネージドアナリティクスに移行することで、日々のログ検索と分析を 1.7 TB にスケールし、コストを 30% 削減しました。同社は、ログ解析機能をスケールし、オペレーション負荷の軽減、セキュリティの向上、コスト削減を実現しました。

    導入事例を読む 
JD-Power_Logo_@1x

「私たちは、Glue、Redshift、Athena といった AWS の分析サービスを広範に使用し、1500 の異なるスキーマからなる 120 TB のデータレイクを Amazon S3 に構築しました。サイロ化した多くのデータベースとデータウェアハウスからはこのようなインサイトは得られませんでした。S3 規模のデータレイクが必要だったのです」

– Bernardo Rodriguez 氏
J.D. Power、最高デジタル責任者

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AWS Data Driven Everything プログラム

AWS Data-Driven Everything
AWS Data-Driven EVERYTHING (D2E) プログラムでは、AWS はお客様と提携して、より速く、より正確に、そしてはるかに野心的な範囲で、お客様自身のデータフライホイールをジャンプスタートさせます。

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AWS データラボ

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AWS データラボは、お客様と AWS 技術リソースの間で高速な共同エンジニアリングエンゲージメントを提供します。この実践的な取り組みでは、データと分析を最新化するイニシアチブを加速していきます。

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AWS 分析とビッグデータリファレンスアーキテクチャ

AWS 分析とビッグデータリファレンスアーキテクチャ
AWS 上でのクラウドデータ分析、データウェアハウジング、データ管理のためのアーキテクチャベストプラクティスを学びます。

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