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Category: Kinesis Data Analytics

消費財企業と物流ベンダーがAWSデータレイクで車両管理を最適化する方法

この一連のブログのパート1 「消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由」では、消費財企業と物流ベンダーが輸送と車両管理のためにデータレイクを必要とする理由を説明しました。 簡単に要約すると、データレイクは輸送と車両のデータを保存、管理、分析し、車両のメンテナンス、ドライバーの安全、配送ルート、小売業者や顧客の満足度を最適化し、コストと CO2 排出量を削減する理想的な方法です。 このフォローアップブログでは、さまざまなデータタイプとフォーマットにわたって、スケーラブルに簡単にデータを分析し、輸送車両を最適化できる AWS データレイクのアーキテクチャを説明します。

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Amazon Kinesis Data Analytics Studio の概要 – SQL、Python、または Scala を使用してストリーミングデータをすばやく操作する

タイムリーなインサイトを得て、ビジネスとアプリケーションから受け取った新しい情報に迅速に対応するための最善の方法は、ストリーミングデータを分析することです。これは通常、レコード単位または変動する時間枠で連続的かつ増分的に処理する必要があるデータのことで、相関、集計、フィルタリング、サンプリングなどのさまざまな分析に使用できます。 ストリーミングデータの分析を容易にするために、Amazon Kinesis Data Analytics Studio を紹介します。 まず、Amazon Kinesis コンソールから Kinesis データストリームを選択し、1 回クリックするだけで、Apache Zeppelin と Apache Flink を搭載した Kinesis Data Analytics Studio ノートブックを起動し、ストリーム内のデータをインタラクティブに分析できるようになりました。

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