Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Athena
AWS を活用した公共部門向けデータ配信
組織が情報に基づいた意思決定を行い、イノベーションを促進するためには、データの共有が不可欠です。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、大規模なデータを安全に配信するためのさまざまなツールとサービスを提供しています。 公共の利益のためにオープンデータの公開、ビジネス目的でのプライベートデータセットの収益化、さらには社内での協業などの用途で、AWS は必要なインフラストラクチャとサポートを提供します。詳細については、この投稿をお読みください。
株式会社iimon 様の SaaS のデータ分析事例 : データ分析基盤を導入することで、カスタマーサポートチームがユーザーの解約リスクを発見する時間を8割程度削減し、サービス継続率 99% に貢献
本記事では AWS 上で 自社 SaaS データ分析基盤を構築し、「提供している様々な機能を、より多くの SaaS ユーザーに活用してもらうこと」 や 「SaaS ユーザーのデータに基づく営業活動の推進」 を実現された株式会社iimon 様の事例をご紹介します。
Iberdrola が AWS の IoT/エッジサービスを活用して配電設備のインシデントを削減した方法
この記事は、「Iberdrola reduces incidents at power distributio […]
Amazon SageMaker Lakehouse の統合アクセスコントロールが Amazon Athena フェデレーションクエリで利用可能に
12 月 3 日、データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker […]
Amazon SageMaker Canvas でノーコード機械学習を行うために Google Cloud Platform BigQuery からデータをインポートする
現代のクラウド中心のビジネス環境では、データが複数のクラウドやオンプレミスのシステムに分散していることが多くあります。この断片化は、お客様が機械学習 (ML) イニシアチブとして、データを統合し、分析する作業を複雑にしています。
本稿では、さまざまなクラウド環境の中でも Google Cloud Platform (GCP) BigQueryに焦点を当て、データソースを移動することなく、データを直接抽出するアプローチをご紹介します。これにより、クラウド環境間でデータ移動の際に発生する複雑さとオーバーヘッドを最小限に抑えることができるため、組織は ML プロジェクトで様々なデータ資産にアクセスし、活用できるようになります。
臨床生成 AI ワークフローの AWS Step Functions による オーケストレーション
この記事は、“Orchestrating Clinical Generative AI Workflows U […]
AWS の分析サービスを活用した Amazon SES イベントデータの解析
このブログでは、Amazon Kinesis Firehose、Amazon Athena、Amazon QuickSight などの AWS サービスを使用して、お客様のメール閲覧状況などの詳細を把握するために必要な粒度の Amazon SES のメール送信イベントを監視する方法を説明します。
【動画公開&開催報告】クラウド・生成 AI で実現するサステナビリティ
はじめに みなさん、こんにちは。2024 年 9 月 12 日に「クラウド・生成 AI で実現するサステナビリ […]
Amazon Athena のパフォーマンスチューニング Tips トップ 10
Amazon Athena は、オープンソースのフレームワークに基づいた対話型分析サービスで、標準の SQL を使って Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に格納されたオープンテーブルおよびファイル形式のデータを簡単に分析できます。この投稿では、クエリのパフォーマンスを向上させるためのヒントのトップ10を紹介します。Amazon S3 へのデータ保存とクエリ特有のチューニングに関連する側面に焦点を当てます。
【開催報告】AWS メディア業界向け勉強会開催報告
2024 年 7 月 11 日(木)に、メディア業界のお客様向けに AWS 勉強会を開催いたしました。放送局の […]