Category: Analytics

데이터는 비즈니스 성장을 가속화하는 원동력입니다. 그러나 데이터 분석에 대한 상당한 투자에도 불구하고 기업들은 데이터 기반 통찰력을 사용하여 비즈니스 의사 결정을 내리지 못합니다. 왜 그럴까요? 기존의 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 사용하면 인사이트를 발견하기 위해 시간이 많이 걸리는 프로세스와 전문 교육에 투자해야 합니다. 통찰력이 있는 경우, 비즈니스 사용자는 BI 시스템에서 데이터를 추출하고 다른 도구로 가져와 다른 사람들이 정보에 […]

오늘부터 AWS 계정에 엔드투엔드 솔루션을 배포하여 웹 및 모바일 애플리케이션(Android 및 iOS용) 내에서 고객의 클릭스트림을 캡처, 수집, 저장, 분석 및 시각화할 수 있습니다. 이 솔루션은 표준 AWS 서비스를 기반으로 구축되었습니다. Clickstream Analytics on AWS라는 이 새로운 솔루션을 사용하면 데이터를 AWS 계정의 보안 및 규정 준수 경계 내에 유지하고 필요에 따라 처리 및 분석을 사용자 지정할 […]

데이터는 전략적 자산입니다. 데이터에서 적시에 가치를 얻으려면 비용을 낮게 유지하면서 대규모로 성능을 제공할 수 있는 고성능 시스템이 필요합니다. Amazon Redshift는 수만 명의 고객이 매일 엑사바이트 규모의 데이터를 분석하는 데 사용하는 가장 인기 있는 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. Amazon Redshift 환경에 더 많은 데이터를 가져올 때 고객을 위해 가격 대비 성능을 개선하기 위해 새로운 기능을 계속 추가하고 […]

Amazon Athena 쿼리를 실행하기 위한 용량을 미리 프로비저닝하는 기능을 오늘 출시했습니다. Amazon Athena는 Amazon Simple Storage Service(S3) 데이터 레이크의 데이터와 온프레미스 데이터 소스 또는 기타 클라우드 시스템을 비롯한 30가지 데이터 소스의 데이터를 표준 SQL 쿼리를 사용하여 간단하게 분석할 수 있는 쿼리 서비스입니다. Athena는 서버리스 솔루션이므로 관리가 필요한 인프라가 없으며, 오늘까지는 실행한 쿼리에 대해서만 요금을 지불하면 […]

AWS Pi Day 2023이 3월 14일  Twitch의 AWS 온 에어 채널에서 개최되었습니다. 지금으로 부터 17년 전 오늘, 저희는 아주 단순한 객체 스토리지 서비스를 출시했습니다. 이를 통해 개발자는 개인 스토리지 공간(버킷이라고 함)을 생성, 나열 및 삭제하고, 파일을 업로드 및 다운로드하고, 액세스 권한을 관리할 수 있었습니다. 이 서비스는 REST 및 SOAP API를 통해서만 사용할 수 있었습니다. 99.99999999999%의 […]

데이터는 기계 학습의 원동력입니다. 기계 학습에서 데이터 준비는 원시 데이터를 추가 처리 및 분석에 적합한 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 데이터 준비를 위한 일반적인 프로세스는 데이터를 수집한 다음 정리하고 레이블을 지정하고 마지막으로 검증 및 시각화하는 것으로 시작됩니다. 고품질의 데이터를 올바로 얻는 프로세스는 보통 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 이것이 바로 AWS에서 기계 학습(ML) 워크로드를 구축하는 고객들이 […]

고객과 이야기를 나누다 보면 고객이 데이터에서 얻은 인사이트를 활용하여 시기 적절하고 영향력 있고 실행 가능한 비즈니스 결정을 내릴 수 있기를 원한다는 것을 알 수 있습니다. 데이터 기반 조직의 일반적인 패턴은 분석 시스템에 수집해야 하는 데이터 소스가 다양하다는 것입니다. 이를 위해서는 운영 데이터베이스, 데이터 레이크, 스트리밍 데이터 및 웨어하우스 내 데이터를 아우르는 수동 데이터 파이프라인을 구축해야 […]

Apache Spark는 빅 데이터 워크로드에 일반적으로 사용되는 오픈 소스 분산 처리 시스템입니다. Amazon EMR, Amazon SageMaker 및 AWS Glue에서 작업하는 Spark 애플리케이션 개발자는 Amazon Redshift로 데이터를 읽고 쓸 수 있는 타사 Apache Spark 커넥터를 사용하는 경우가 많습니다. 이러한 타사 커넥터는 다양한 버전의 Spark에서 정기적으로 유지 관리, 지원 또는 테스트되지 않습니다. 오늘 Apache Spark용 Amazon Redshift […]

1980년에 저는 두 번째 전문 프로그래밍 일을 하면서 미국 여러 주의 운전면허증 데이터를 분석하는 프로젝트를 진행하고 있었습니다. 당시 해당 유형의 데이터는 일반적으로 고정 길이 레코드에 저장되었으며 값은 각 필드에 신중하게(또는 인코딩되지 않은) 인코딩되었습니다. 데이터에 대한 스키마가 주어졌음에도 불구하고, 항상 개발자들이 미리 예상하지 못한 값을 나타내기 위해 트릭에 의존해야 한다는 것을 알게 되었습니다. 예를 들어, 서로 […]

2016년 Jeff Barr가 Amazon Athena를 처음 발표했을 때, 데이터와의 상호 작용에 대한 제 관점이 바뀌었습니다. Amazon Athena를 사용하면 Athena에서 테이블 생성, 커넥터를 사용하는 데이터 로드, ANSI SQL 표준을 사용하는 쿼리부터 시작하여 몇 단계만 거치면 데이터와 상호 작용할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 금융 서비스, 의료 및 소매업과 같은 다양한 산업에서는 다양한 형식과 크기의 데이터에 대해 […]