AWS 기반 분석

AWS를 사용하면 여러 데이터 스토어와 데이터 레이크에서 데이터를 손쉽게 결합, 이동, 복제할 수 있습니다.

확장성

여러 소스에서 데이터를 수집, 저장, 구성 및 분석하고 형식화화며 어떤 크기로든 조정합니다. AWS Lake Formation을 사용하여 데이터 구조, 스키마 및 변환을 정의하는 데 드는 시간을 줄이는 동시에, 데이터 레이크를 설정하는 데 필요한 태스크를 자동화합니다.

보다 빠른 데이터 통합

AWS는 데이터베이스, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스와 같은 다양한 데이터 원본에서 데이터를 쿼리하는 기능을 제공합니다. 예를 들어 Amazon Athena에서 SQL을 사용하여 데이터 레이크를 쿼리할 수 있고 연동된 쿼리를 통해 관계형 데이터베이스에서 실시간 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

유연하고 빠름

Amazon Kinesis, AWS Import/Export Snowball, AWS Direct Connect 등의 활용을 포함하여 다양한 방식으로 데이터를 손쉽게 수집합니다. Amazon Simple Storage Service(S3)를 사용하여 볼륨이나 형식에 상관없이 모든 데이터를 저장합니다. 또한 데이터베이스, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스와 같은 다양한 데이터 소스에서 데이터를 쿼리할 수 있습니다.

AWS는 예측 분석 사용 사례와 관련하여 AWS 기반 데이터 레이크에서 실행되는 광범위한 기계 학습 서비스 및 도구를 제공합니다.

보다 빠르고 심층적인 인사이트

AWS 분석 서비스는 입증된 기계 학습(ML) 및 자연어 기능을 활용하여 데이터에서 보다 빠르게 심층적인 인사이트를 얻을 수 있도록 지원합니다.

플랫폼 통합

AWS는 목적별 데이터 스토어 및 분석 서비스의 일부로 기계 학습의 기본 통합을 제공하면서 SQL과 같은 친숙한 언어를 사용하여 기계 학습 모델을 생성, 훈련 및 배포할 수 있습니다.

경험

AWS는 모든 분석 서비스에서 최저 비용으로 최고 성능을 제공하기 위해 최선을 다하고 있으며, 서비스의 가격 대비 성능을 개선하기 위해 계속해서 혁신하고 있습니다.