Amazon Web Services ブログ

Category: Industries

消費財パートナー対談: Orbital Insight 社による地理空間分析とサステナビリティ

COVID-19 のパンデミックは、かつてない混乱を引き起こしました。たった数日間で世の中は大きく変わりました。自宅待機命令やロックダウン、マスク着用義務、ソーシャルディスタンスが定着するにつれ、新しい消費行動が急速に浮上しました。おそらく、消費財業界ほどパンデミックの劇的な影響を感じた業界はないでしょう。しかし、リーダーたちは回復力を信じ、粘り強くイノベーションで推進しています。AWS 戦略パートナーのエグゼクティブとの対談を通じて、この困難な時代におけるリーダーシップとイノベーションを紹介します。

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消費財業界においてマイクロサービスアーキテクチャに移行するための成功戦略

以前のブログ投稿(DTC e コマースサイトをモダナイズするための3つのステップ)では、消費者向け(Direct-to-consumer; DTC) e コマースサイトをモダナイズするための3つの戦略について共有しました。 DCT e コマースサイトを AWS にリフト&シフトする e コマースサイトのアーキテクチャを分解しマイクロサービス化する サーバーレスコンピューティングに移行し、ビジネスに集中する なぜ消費財業界においてマイクロサービスなのか? このブログでは、マイクロサービスアーキテクチャを適用してウェブサイトを再設計するための戦略について詳しく説明します。消費財企業にとっては非常に関心の高いことです。まず DTC ウェブサイトがモノリスな、かつ、レガシーテクノロジーで構築され、開発チームと DBA チームによって管理されているという前提で話を進めます。クラウドテクノロジーが出現し主流となったところに、パンデミックによる混乱が引き起こされたことで、企業ブランドはこれまで以上に柔軟で俊敏な e コマースサイトを必要とするようになりました。

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Amazon FinSpace を用いてトレードストラテジーのための What-If シナリオ分析を実行する方法

本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである Diego Colombatto と Oliver Steffmann による寄稿を翻訳したものです。   はじめに 以前のブログ記事では、AWS で機械学習ベースのトレードストラテジーをバックテストするためのアーキテクチャについて説明しました。このアーキテクチャの主要なコンポーネントの1つは、データマネジメントと分析のためのコンポーネントです。 特定のユースケースに応じて、これを実装するためのさまざまな選択肢があります。多くの企業は、データレイクに基づくソリューションを採用しており、最近ではレイクハウスアーキテクチャを採用しています。どのようなアプローチを選んでも、ソリューションは次の主要な機能領域(データマネジメント、データガバナンス、データ分析、機械学習)をカバーする必要があります。機械学習モデルの開発には、データ探索やデータ準備などの機能が必要です。さらに、顧客には、さまざまなソースからの金融データをクエリして結合するためのより高度なツールと、指標や金融時系列データを簡単に操作できる方法が必要です。 Amazon FinSpaceのローンチにより、金融データを扱うための安全、スケーラブルなデータ管理、および分析基盤をセットアップするための付加価値につながらない重い作業が不要になりました。利用者はマネージドサービスを活用できるため、これらのタスクは以前よりはるかに簡単になります。Amazon FinSpace には、分析や機械学習を目的としたデータ準備のための、タイムバーやボリンジャーバンドなど、100以上の関数ライブラリも含まれています。

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[AWS Black Belt Online Seminar] 小売現場のデータを素早くビジネスに活用するAWSデータ基盤 資料公開

「小売現場のデータを素早くビジネスに活用するAWSデータ基盤」 の AWS Black Belt Online Seminar についてご案内させて頂きます。 視聴方法: 下記ページにて資料を公開いたしましたので、オンデマンドでご視聴いただけます。   202106 AWS Black Belt Online Seminar 小売現場のデータを素早くビジネス に活用するAWSデータ基盤 AWS Black Belt Online Seminar オンデマンド動画 コンテンツ 一覧 AWS サービス別資料 (すべての過去資料が閲覧できます)   小売現場のデータを素早くビジネスに活用するAWSデータ基盤 IT 知識レベル:★★★☆☆ | AWS 知識レベル:★★★☆☆

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using-amazon-ivs-and-mediaconvert-in-a-post-processing-workflow

Amazon IVSとMediaConvertでのポストプロセスワークフロー

Amazon Interactive Video Service(Amazon IVS)ではAmazon Simple Storage Service(Amazon S3)にライブストリームを録画できるようになりました。これにより、過去のライブストリームをAmazon S3に保存し、後で再利用することができます。これをAWS Elemental MediaConvert HLSインジェストと組み合わせることで、入力クリッピング、スティッチング、SCTE-35挿入、画像オーバーレイなどの放送グレードの機能を使用して、再生ストリームのリブランディング、収益化、再パッケージ化を行うことができます。 この記事ではAmazon IVS の自動録画と MediaConvert へのインジェストを自動化するためのワークフローの作成方法を紹介します。Amazon IVS アセットの最初と最後にリーダーとバンパーを縫い付け、MediaConvert を使ってアセットに画像(バグと呼ばれることもあります)をオーバーレイします。MediaConvert を使用して、ABR(Automated Adaptive Bitrate) DASH 出力と SD プロキシ MP4 ファイルを作成します。

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旅行およびホスピタリティ業界向け21世紀の予測

昨年は、旅行とホスピタリティ業界、旅行者やゲスト、プロバイダーやサプライヤー、従業員やステークホルダーにとって前例のないものでした。混乱の結果、移動平均での予測や、昨年対比を参照していた企業は、舵取りのできない船の舵を取ることになってしまいました。正確な予測ができなければ、旅行とホスピタリティの会社は、旅行者やゲストがいつ、何人到着するかを決定することはできません。彼らは、適切な人員配置、在庫ポジションの調整、プロモーションやイベントが業績に与える影響のモデル化、価格設定と収益管理の最適化、プロジェクトの収益やキャッシュフローの予測方法を知りません。GrubhubのシニアデータサイエンティストであるWilliam Coxは、この業界のジレンマをうまく要約し、「供給過剰は運用コストを増加させ、供給不足は顧客満足度を低下させる」と述べました。 つまり、顧客体験の向上と運用効率の最適化に重点を置いた業界では、正確な予測が不可欠です。しかし、予測不可能な状況により、正確な予測はかつてないほど困難になっています。

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Best Western社は、Amazon QuickSightを使用して分析コストを削減し、世界中でオペレーションを改善しています

これは、Best Western Hotels and Resortsによるゲストブログ記事です。彼ら自身によると、”Best Western Hotels & Resortsは、100以上の国と地域にあるホテルの受賞歴のあるグローバルネットワークで、あらゆるタイプの旅行者に宿泊施設を提供しています。” 18のブランドと地域全体で多様なオーナーシップ構造を持つBest Western Hotels and Resortsは、大規模で複雑な組織です。私たちは、最近、データ分析をAWSに移行し、世界中の関係者がより簡単にインサイトにアクセスするためにビジネスインテリジェンス(BI)サービスであるAmazon QuickSightを採用しました。この記事では、私たちのクラウドへの道のりと、QuickSightが私たちのビジネスにとってどのような意味を持つかについて説明します。

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メディアセミナー AWS入門

2021 メディア業界のお客様向け AWS 勉強会 第一回 「AWS入門」

2021/06/02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。第一回ではAWS入門をテーマにこれからAWSを活用していただく皆様に向けて「AWS概要」、「AWSの歩き方」についてお話しさせていただきました。資料のダウンロードおよび動画の視聴は下記のリンクからご利用頂けますので、合わせてご確認ください。

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vMix on Amazon EC2

vMix on Amazon EC2でライブビデオ制作環境を構築する

ライブビデオは企業がユーザーやステークホルダーとエンゲージメントを高めるために利用される効果的で注目を浴びているメカニズムです。ビジネス上の制約でコンテンツ制作者が自宅を含むスタジオの外でライブコンテンツを制作することが求められる中、AWSのライブビデオ制作ソリューションは様々な業界の企業が迅速に適応できるよう支援していきたいと考えております。 このブログでは、Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)上のvMixとAWS Elemental Media Servicesを使用して、独自のクラウドベースのライブプロダクションおよびストリーミングプラットフォームを構成する方法を紹介します。

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Amazon NeptuneとAWS Amplifyを利用したグラフアプリケーション開発

グラフデータベースの活用が様々な領域で進んでいます。例えば、公共領域では法人情報検索ツール、ヘルスケア領域では薬物間相互作用のチェック、マーケティング領域ではカスタマーインサイト分析などで利用されています。 リレーションシップと大量に接続されたデータセットと連携するアプリケーション開発において、リレーショナルデータベースで実装するのは困難です。しかし、フルマネージドなグラフデータベースであるAmazon Neptuneはリレーションシップの格納とナビゲートを目的として構築されたデータベースで、ナレッジグラフ、IDグラフや不正検出といった代表的なグラフアプリケーションを構築することができます。最近では、ナレッジグラフを利用したチャットボットアプリケーションのサンプルをAWS CloudFormation templateとしてリリースしました。 AWS Amplifyはウェブアプリケーション開発するデベロッパー向けのサービスで、グラフアプリケーションの機能をウェブアプリケーションに容易に組み込むことができます。 AWS AppSync はGraphQL APIを簡単に実装することが可能で、例えば、データへのアクセスレイヤーを提供し、AWS Lambdaを利用してNeptuneに接続するフレキシブルなバックエンド実装が可能です。 本ブログでは、AWS Amplifyで作成したアプリケーションからNeptuneの接続する方法をご紹介します。

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