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AWS Analytics 고객
신생 스타트업부터 대기업까지, AWS에서는 다른 어디보다도 많은 분석 솔루션을 구축하고 있습니다.
왜 AWS 애널리틱스인가?
고객들은 AWS Analytics를 자사 데이터에서 답변을 얻어 사용자에게 전달할 가장 빠른 방법으로 활용합니다. AWS 기반 분석 서비스는 범위와 전문성이 뛰어나기 때문에 적절한 리소스를 구동하여 특정 요구 사항에 가장 적합한 분석이라면 어떤 것이든지 실행할 수 있습니다. AWS 분석 스택의 모든 계층은 긴밀하게 통합되어 있으므로 구축업체는 어떤 방식을 사용하든 데이터를 신속하게 분석할 수 있습니다.
동영상
Equinox에서는 AWS 데이터 레이크 아키텍처로 맞춤형 고객 경험을 도출합니다. (1:58)
OLX에서는 Amazon Redshift의 성능과 혁신을 활용하여 동급 최고의 고객 경험을 제공합니다. (2:07)
Nasdaq에서는 증가하는 데이터 웨어하우스를 더욱 현대적인 데이터 레이크 아키텍처로 이동했습니다. (2:25)
Nielsen은 AWS에 혁신적인 클라우드 네이티브 데이터 보고 플랫폼을 구축했습니다. (2:07)
WB Games: The Art of Data-Driven Storytelling (4:05)
INVISTA Innovates Production Processes with AWS Data Lakes (2:18)
Amazon Kinesis Data Streams는 매일 테라바이트급의 로그 데이터를 처리하고 있지만, 분석 기능에 이벤트를 표시하는 데는 몇 초밖에 걸리지 않습니다. 문제를 실시간으로 발견해 대응할 수 있어서 고가용성은 물론 우수한 고객 경험까지 보장됩니다."
John Bennett
넷플릭스 선임 소프트웨어 엔지니어
Redshift가 제공하는 성능과 규모 덕분에 제조 효율성이 향상되고 규제 기관 제출을 위한 데이터 수집 및 준비에 필요한 시간이 5배 단축되었습니다.
짐 실바
Pfizer Inc.의 비즈니스 파트너 담당 이사
AWS Lake Formation이 없었다면 Amazon S3의 모든 데이터에 대한 확장 가능하고 편리한 보안 계층이라는 목적을 달성할 수 없었을 겁니다. 사용자 페르소나를 기반으로 세분화된 액세스 제어를 쉽게 설정하고 적용할 수 있었습니다.
조 수퍼
뉴스킨 엔터프라이즈의 엔터프라이즈 아키텍처, 글로벌 기술 담당 부사장사례 연구
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블로그
Woot에서는 관계형 데이터베이스 기반이던 레거시 데이터 웨어하우스를 대신할 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스를 고안했습니다. 그 결과 운영 비용을 90%나 절약할 수 있었습니다. 더 보기
Innovid에서는 여러 가지 선택지를 검토해본 끝에 자사 데이터 웨어하우스를 확장하기 위해 Redshift를 선택했습니다. 덕분에 데이터 분석 비용을 예측하면서도 예산 범위를 넘기지 않는 수준으로 유지하고, Amazon S3에서 데이터 레이크에 간편하게 액세스하여 데이터 분석 업무의 유연성을 극대화할 수 있었습니다. 더 보기
Innovaccer는 의료 서비스 기업들이 자사에서 보유한 의료 서비스 데이터를 활성화하도록 돕고 있습니다. 이들은 Amazon Redshift를 이용하여 데이터를 분석으로 변환하는 데 최고 등급을 받은 가치 창출 시간(Time-to-Value, TTV)을 달성하고, 동시에 ROI 목표도 달성할 수 있었습니다. Innovaccer의 플랫폼은 여러 출처에서 데이터를 통합하는 시간이 업계 표준에 비해 약 절반밖에 걸리지 않으며, 비용도 70%나 적게 듭니다. 더 보기
Amazon에서는 데이터 레이크로 여러 가지 빅 데이터 관련 문제를 해결하고 있습니다. 데이터 레이크는 데이터를 개방형 표준 기반 데이터 형식으로, 하나로 통일된 리포지토리에 저장함으로써 사일로를 분해하고 다양한 분석 서비스를 이용하여 데이터로부터 최대한의 인사이트 정보를 얻어내며, 시간의 흐름에 따라 스토리지와 데이터 처리 요구사항이 늘어나더라도 비용 효율적인 방식의 성장을 도모하도록 돕습니다. 더 보기
Siemens Cyber Defense Center(CDC)에서는 Siemens를 사이버 범죄로부터 보호하기 위해 끊임없이 Siemens 네트워크와 자산을 모니터링합니다. 그 결과 발생하는 엄청난 데이터 부담을 처리하기 위해 CDC에서는 일명 ARGOS라고 하는 차세대 위협 탐지 및 분석 플랫폼을 만들었습니다. ARGOS는 하이브리드 클라우드 솔루션의 일종으로, 완전 관리형 AWS 서비스에 크게 의존하여 스트리밍, 빅 데이터 처리 및 기계 학습 등의 기능을 수행합니다. 더 보기
참조 아키텍처
Innovaccer: 의료 서비스 데이터에서 통찰력을 끌어내 의료 팀에 권한 부여
JD Power:AWS에 데이터 레이크와 기계 학습을 포함한 순위 지정 및 인사이트 엔진 구축
Pason Systems: AWS의 페타바이트급 드릴링 데이터마트
Zalando: 고도로 확장 가능한 데이터 처리 파이프라인
Epsagon: 수십억 개의 AWS 서버리스 이벤트를 자동으로 추적하고 분석
Haptik: 대화형 AI용 데이터 레이크
AWS Analytics로 혁신을 이루는 고객 소개