Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Athena

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。

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。

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 […]

「データ活用ワークショップ X パートナー企業の力」ユーザ企業の課題解決と短期実践を実現

はじめに データは現代企業にとって非常に重要な経営資源の一つとなっています。しかし、多くの企業がデータの活用に […]

SAP BTP on AWS で耐障害性の高いアプリケーションを構築

このブログでは、トレーニングコース「Build Resilient Applications on SAP BTP with Amazon Web Services」について紹介し、概要を説明します。
SAP と AWS が共同で実施するこのコースは、両社の戦略的な連携の一環として、受講者に両社の強みを最大限に生かすための知識を提供することを目的としています。トレーニングを通して、クリーンコアアプローチを円滑に実装でき、受講者は両社の利点を簡単に活用できるようになります。

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