AWS での分析
数十万
3 倍
Amazon EMR では、スタンダードの Apache Spark よりも高速です。
5 倍
70%
数百兆
AWS の分析サービス
Amazon Athena
SQL を使用した Amazon S3 でのデータクエリ
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。
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。
Amazon Kinesis
リアルタイムの動画とデータストリームを分析。
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。
Amazon QuickSight
高速なビジネス分析サービス。
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。
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。
AWS の分析サービス
ソリューション分野 | ユースケース | AWS のサービス |
---|---|---|
アドバンスト分析 | 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 Managed Service for Apache Flink | |
運用分析 | 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 |
|
データ管理 | 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 |
データガバナンス | Amazon DataZone | AWS Glue | AWS Entity Resolution | AWS Lake Formation | Amazon S3 | AWS Identity and Access Management | AWS Data Exchange | AWS Clean Rooms | |
データレイクのオブジェクトストレージ | Amazon S3 | AWS Lake Formation | |
データレイクの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 | AWS Clean Rooms | |
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 |
ソリューション分野
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アドバンスト分析
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データ管理
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予測分析と機械学習
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アドバンスト分析
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アドバンスト分析
AWS は、最も幅広く、最もコスト効率の高い分析サービスを提供しており、あらゆるデータから素早くインサイトを得ることができます。
最も幅広い分析サービス
各分析サービスは、インタラクティブ分析、ビッグデータの処理、データウェアハウジング、リアルタイム分析、運用上の分析、ダッシュボード、可視化といったさまざまな分析ユースケースに適するように構築されています。
ダウンタイムの削減と容量使用率の向上
平均検出時間 (MTTD) と平均応答時間 (MTTR) を短縮することで、問題を特定するのと同じくらい迅速に問題を解決することに集中できます。
料金パフォーマンス
AWS は、すべての分析サービスにおいて、最低のコストで最良のパフォーマンスをご提供することにコミットしています。また、サービスにおけるコストパフォーマンスを改善するためのイノベーションにも、継続的に取り組んでいます。
関連する AWS のサービス
リソース
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データ管理
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データ管理
AWS では、複数のデータストアとデータレイクの間で、データを統合、移動、複製するための、簡単な方法が用意されています。
スケーラブル
複数のソースとフォーマットからデータを収集、保存、整理、分析し、任意のサイズにスケーリングします。AWS Lake Formation を使用して、データ構造、スキーマ、変換の定義にかかる時間を節約しながら、データレイクのセットアップに必要なタスクを自動化します。
使いやすさ
AWS では、データレイクと専用のデータサービスの間で簡単にデータを移行することができます。例えば、AWS Glue はサーバーレスのデータ統合サービスで、分析や機械学習、アプリケーション開発のためのデータの準備を簡素化します。
迅速なデータ統合
AWS では、データベース、データレイク、データウェアハウスなどの異なるデータソース間でデータのクエリを行うことができます。例えば、Amazon Athena では SQL を使用してデータレイクにクエリを行うことができ、フェデレーテッドクエリではリレーショナルデータベースからライブデータにクエリを行うことができます。
柔軟で高速
Amazon Kinesis、AWS Import/Export Snowball、AWS Direct Connect など、さまざまな方法でデータを容易に取り込むことができます。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を使用すると、規模や形式に関わらず、あらゆるデータを保存できます。データベース、データレイク、データウェアハウスなどの異なるデータソース間でデータのクエリを行うこともできます。
動作のしやすさ
さまざまなシステムに保存されているデータは、AWS を利用することで、すべてのサービスとデータストアの間で、データを簡単に移行することができます(内から外へ、外から内へ、境界部周辺)。
関連する AWS のサービス
リソース
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予測分析と機械学習
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予測分析と機械学習
AWS では、予測分析のユースケースのために、機械学習の広範なサービスセットと、AWS のデータレイクで使用できるツールを提供しています。
より深く、より速いインサイト
AWS 分析サービスは、実績ある機械学習 (ML) と自然言語機能を利用して、お客様がデータからより深く、より速くインサイトを取得する手助けをします。
プラットフォーム統合
AWS では、専用のデータストアや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おり、SQL などの使い慣れた言語を使って機械学習モデルの作成、トレーニング、デプロイが可能です。
使用経験
AWS は、すべての分析サービスにおいて、最低のコストで最良のパフォーマンスをご提供することにコミットしています。また、サービスにおけるコストパフォーマンスを改善するためのイノベーションにも、継続的に取り組んでいます。
関連する AWS のサービス
リソース
AWS の主なソリューション
ビジネスおよび技術的なユースケースに迅速に対応するための専用サービス、AWS ソリューション、パートナーソリューション、ガイダンスを見つけてください。
機械学習を利用してパーソナライズされたエクスペリエンスの維持
Amazon Personalize サービス内のリソースの更新をエンドツーエンドで自動化およびスケジューリングすることで、パーソナライゼーションワークロードを開発してデプロイします。
お客様
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Moderna
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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。
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Salesforce
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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。
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Intuit
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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。
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Pinterest
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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。

「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
開始する

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
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。

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。