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、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。
あらゆる規模のデータを保存
AWS の分析サービスは、大量のデータを大規模に処理し、手動で時間のかかる多くのタスクを自動化するために構築されています。Amazon Simple Storage Service (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 の分析サービスを使用することで、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 はデータを保存し、分析するための高速で最もコスト効果の高い場所です。AWS の分析ツールは、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。
統合されたデータアクセス、セキュリティ、ガバナンス
AWS は、暗号化やアクセス制御などの標準的なセキュリティ機能を超えて、統合的なセキュリティポリシー管理やプロアクティブなモニタリングを提供する包括的なツールセットを提供します。セキュリティ、ガバナンス、監査ポリシーを一元的に定義、管理して、業界や地域固有の規制を遵守します。
機械学習の統合
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。機械学習モデルは、Amazon SageMaker を使用すると高速な構築、トレーニング、デプロイが可能です。SageMaker は、機械学習開発ライフサイクルの各ステップでツールを 1 つの統合環境で提供するフルマネージドサービスです。
AWS Analytics - Modern Data Strategy (2:15)

10,000+

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。

50%

他のクラウドデータウェアハウスプロバイダーより安価

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

3 PB

Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service の後継サービス) の、1 つのクラスターのデータストレージ

AWS の分析サービス

データウェアハウジング、インタラクティブ分析、ビッグデータ処理、運用上の分析、ダッシュボード、ビジュアライゼーション

リアルタイムのデータ移動

データレイク: オブジェクトストレージ、バックアップとアーカイブ、データカタログ、サードパーティーデータ

プラットフォームサービス、フレームワーク、およびインターフェース

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 (Amazon Elasticsearch Service の後継サービス)
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

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  • data_sol_page_customer_logo_intuit
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  • 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 S3 に保存しています。

    導入事例を読む 
  • Invista
  • Invista の導入事例
    Nielsen

    INVISTA は、サイロ化されたデータから AWS 上のデータレイクに移行し、AWS の分析サービスを用いて最新のデータアーキテクチャを構築しました。これにより、デジタルプラントの可能性を引き出し、データを利用して手動プロセスを排除し、製造ワークストリームを変革しました。この会社は、年間 200 万 USD 以上を節約し、全社的なデータから 3 億 USD の価値を生み出しました。

    導入事例を読む 
  • Intuit
  • Intuit カスタマービデオ
    data_sol_page_customer_logo_intuit

    Intuit は、Amazon Redshift をベースにしたソリューションに移行しました。労力をかけずに 7 倍以上のデータボリュームにスケールし、20 倍のパフォーマンスを実現することで、インサイトまでの時間を 90% 短縮し、コストを 66% 削減しました。

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

    Pinterest は、Amazon Elasticsearch Service 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。これにより、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 (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

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