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。