すべてのデータを分析する
すべてのデータから新しいインサイトをこれほど簡単に手に入れられるデータウェアハウスは、他にありません。Redshift では、データウェアハウス、運用データベース、およびデータレイクにあるペタバイト規模の構造化データと半構造化データを、標準的な SQL を使用してクエリおよび組み合わせることができます。Redshift を使用すると、Apache Parquet のようなオープンフォーマットでクエリの結果を S3 データレイクに保存することも簡単です。そうすることで、Amazon EMR、Amazon Athena、Amazon SageMaker といった他の分析サービスを使ってさらに分析を実施できます。

Amazon S3 のデータレイクのデータに対して直接クエリを実行できる Redshift の機能を活用することにより、新しいデータソースを数日または数週間ではなく、数時間で簡単に統合できるようになりました。 これによりインサイトを得る時間を短縮できただけでなく、インフラストラクチャにかかるコストを管理することもできるようになりました」

3 倍
の速度を実現 (他のクラウドデータウェアハウスとの比較)
Redshift は、および数人のユーザーから数千のユーザーに、ギガバイトからペタバイトのデータの高速クエリパフォーマンスを提供します。また、ワークロードが時間の経過とともに増大するにつれて、一貫して高速な結果が得られます。
マネージドストレージで RA3 インスタンスを使用すると、他のクラウドデータウェアハウスよりも最大 3 倍優れたコストパフォーマンスが得られます。
AQUA は、特定のタイプのクエリを自動的にブーストすることで、Redshift クエリを他のクラウドデータウェアハウスよりも最大で 10 倍高速に実行できる新しい分散型のハードウェアアクセラレーションキャッシュです。

Redshift は、Fortune 500 の企業からスタートアップに至るまで、あらゆる企業の分析ワークロードを強化します。
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数万社
50%
1 時間あたり 0.25 USD で小規模に開始し、1 テラバイトあたり年間 1,000 USD 以下でペタバイト規模にスケールアップできます。支払いは実際に使用した分のみで、発生する費用を予測可能な月額コストとして把握できます。Amazon Redshift は他のクラウドデータウェアハウスプロバイダーより 50% 以上安価です。
ストレージとコンピューティングのスケールと支払いを分離することで、さまざまなワークロードに最適化されたストレージ容量とコンピューティング性能を手に入れられます。パフォーマンス要件を基づいて Redshift クラスターのサイズを選択し、実際に使用した分だけを支払います。新しいマネージドストレージでは、データウェアハウスのストレージ容量が自動的にスケールされます。コンピューティングインスタンスを追加するために作業や支払いを行う必要はありません。
オンプレミスのデータウェアハウスを Amazon Redshift に移行する
データウェアハウスを最新化する方法についての詳細はこちらをご覧ください。
Jack in the Box は Oracle と Microsoft SQL Server から Amazon Relational Database Service (RDS) と Amazon Redshift に移行
Equinox Fitness はオンプレミスのデータウェアハウスを Amazon Redshift に移行しました。
21st Century Fox はオンプレミスの IBM Netezza データウェアハウスを Amazon Redshift に移行しました。
ユースケース

ビジネスインテリジェンス
Redshift を使用すると、ペタバイト規模の半構造化および構造化データに対する高性能のクエリをシンプルかつコスト効率よく実行できるため、QuickSight やその他のビジネスインテリジェンスツールを使って高機能のレポートやダッシュボードを作成できます。
Intuit はビジネスインテリジェンスを得るために Redshift を活用しています。

イベントの運用分析
データウェアハウスからの構造化データと、S3 データレイクからの半構造化データ (アプリケーションログなど) をまとめて、アプリケーションとシステムに対する運用面のインサイトをリアルタイムで得られます。
Euclid は Redshift を分析に活用しています。

予測分析
SQL を利用して、Redshift Machine Learning (プレビュー) により、データウェアハウス内のデータで Amazon SageMaker モデルを自動的に作成、トレーニング、デプロイします。