AWS での分析

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。

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。

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）。

数万におよぶお客様が、AWS 上でデータレイクを実行しています。

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。

柔軟性

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。

Agile

必要なインフラストラクチャは瞬時にデプロイできます。これにより、チームは生産性を高め、簡単に新しいことを試し、プロジェクトをより早く展開することができます。

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。

AWS は、運用分析 (複数の異種データログを使用してシステムの健全性を表示するソリューション) でお客様のビジネスを支援します。

収益の維持とリスクからの保護

システム内のほぼリアルタイム（NRT）データ分析により、システムの障害が深刻化する前に警告できる洞察を即座に得ることができます。

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。

スケール

より多くのシステムコンポーネントとマイクロサービスを監視するには、さまざまな形式の多数のログを高速で取り込む必要があります。