AWS 데이터 및 분석 컴피턴시 파트너

데이터를 가치로 바꾸는 데 도움이 되는 솔루션

데이터 및 분석은 조직의 경쟁적 차별화 요소이자 가치 창출의 원천이 되었습니다. 그러나 데이터를 유용한 기업 자산으로 바꾸려면 다수의 기술, 도구 및 환경을 사용해야 하는 복잡한 과정을 거쳐야 합니다. AWS는 클라우드에서 거의 모든 데이터 및 분석 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 되는 가장 방대하고 세분화된 관리형 데이터 레이크 및 분석 서비스 세트와 최대 규모의 파트너 커뮤니티를 제공합니다.

AWS 데이터 및 분석 컴피턴시 파트너는 규모를 가리지 않고 고객이 평가를 실행, 도구와 모범 사례를 활용하여 데이터를 수집, 저장, 관리 및 분석하도록 돕는 데 우수한 성과를 입증하였습니다.

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AWS 데이터 및 분석 컴피턴시 카테고리

데이터 분석 플랫폼

이 카테고리의 파트너는 표준화된 프레임워크 내에서 긴밀하게 통합되어 데이터 분석과 관련된 과제를 해결하도록 설계된 도구 세트를 제공합니다. 데이터 분석 플랫폼에서는 다양한 기술 세트에 기반을 두는 리소스와 애플리케이션을 활용할 수 있습니다.

NoSQL/New SQL

이 카테고리의 파트너는 데이터를 기존의 RDBMS가 아닌 구조로 분류하는, 고도로 확장 가능한 데이터베이스를 제공합니다.

데이터 통합 및 준비

이 카테고리의 파트너는 개별 소스의 데이터를 이동 및 통합하고, 데이터를 변환하고, 분석에 적합한 형태로 준비하는 데 필요한 솔루션을 제공합니다. 여기에는 ETL(추출, 변환 및 로드), 데이터 품질, 프로파일링, 복제, 준비 및 관련 기술이 포함됩니다.

BI(비즈니스 인텔리전스) 및 데이터 시각화

이 카테고리의 파트너는 온라인 분석 처리 기술(예: 보고, 대시보드 및 데이터 시각화)을 사용하여 원시 데이터를 실행 가능한 비즈니스 정보로 변환할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

데이터 거버넌스 및 보안

이 카테고리의 파트너는 데이터 검색, 분류 및 제어에 도움이 되는 솔루션을 제공합니다. 여기에는 정책 정의 및 시행, 개인 정보 관리, 데이터 카탈로그 및 용어집 생성, 데이터 계보, 데이터 마스킹과 보안 데이터 페더레이션이 포함됩니다.

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추가 리소스

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  • 사용 사례 리소스
  • 성공 사례
  • 온디맨드 웨비나
  • 사용 사례 리소스
  • 소중한 기업 자산으로 데이터 변환

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    데이터 레이크 리소스

    방대한 양의 데이터를 중앙 위치에 저장하여 다양한 그룹에서 분류하고 분석하고 사용할 수 있도록 합니다.

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    데이터 웨어하우스 현대화 리소스

    Amazon Redshift와 파트너 솔루션을 통해 데이터 웨어하우스를 현대화하면 모든 데이터의 마이그레이션, 수집, 변환 및 시각화를 지원할 수 있습니다.

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    데이터 거버넌스 리소스

    식별 정보가 제거된 데이터 레이크를 통해 개인 식별 정보에서 야기되는 위험을 줄이면서 데이터에서 더 많은 비즈니스 가치를 끌어낼 수 있습니다.

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    실시간 분석 리소스

    스트리밍 데이터를 즉시 실행 가능한 인사이트로 바꿔 의사 결정을 가속화하세요.

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  • 성공 사례
  • Sling TV와 Pypestream

    Sling TV는 고객 셀프 서비스를 위한 예측 기반 대화형 메시징 플랫폼으로 CSAT를 지원합니다.

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    Dinosol과 3Hold Technologies

    3Hold Technologies는 Dinosol Supermercados가 중앙식 판매 시점(POS) 데이터 보기를 제공하는 AWS 기반 POS 데이터 레이크 솔루션을 생성 및 구현하도록 지원했습니다.

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    Horizon Power와 BryteFlow

    Horizon Power는 AWS 클라우드에서 해당 데이터를 통합하기 위해 BryteFlow와 협력하여 단일 소스를 지원하는 기능을 제공합니다.

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    Fastenal과 MachineMetrics

    북미의 가장 큰 잠금 장치 배포업체인 Fastenal은 MachineMetrics를 구현하여 효율성을 높이고 기계 활용도를 11% 높였습니다.

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  • 온디맨드 웨비나
  • 며칠 만에 AWS에 보안 데이터 레이크를 구축하는 방법

    AWS Lake Formation에서 자동화를 통해 데이터 분석을 단순화하는 도구 및 템플릿 모음을 제공하는 방법에 대해 알아보세요.

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    Tableau 및 Amazon Redshift에서 적극적 분석 활용

    Tableau를 Amazon Redshift에 연결하고 AWS에서 Tableau를 최적화하기 위한 모범 사례에 대해 알아보세요.

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    비즈니스 혁신을 촉진하기 위해 기계 학습 및 분석 사용

    최신 클라우드, 기계 학습 및 분석 플랫폼을 통해 회사가 수십 억 달러 규모의 분석 및 AI 앱 경제에서 활약하는 방법에 대해 알아보세요.

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    기계 학습 기능을 사용하여 White Ops에서 사이버 범죄에 맞선 방법

    White Ops가 AWS의 예측 기능과 함께 Snowflake의 다중 클러스터, 공유 데이터 아키텍처를 사용하여 수십 억 건의 트랜잭션에서 데이터를 분석 및 추출하고 조치를 수행하는 방법에 대해 알아보세요.

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