AWS에서 엔드-투-엔드 데이터 전략 수립

• 데이터베이스

  AWS는 비교 불가능한 성능의 서버리스 옵션을 비롯한 관계형 데이터베이스를 엔터프라이즈급 상용 데이터베이스의 1/10 비용으로 8개의 목적별 데이터베이스 엔진과 함께 제공합니다. 각 엔진은 관련 사용 사례에 최적화된 성능을 제공하도록 고유한 방식으로 설계되었기 때문에 타협할 필요가 없습니다. AWS의 데이터베이스를 살펴보세요. 

• 데이터 통합

  AWS는 서비스를 통합하여 ETL의 필요성을 최소화하고 제거합니다. ETL이 필요한 경우 AWS Glue를 사용하면 더 쉽게 수행할 수 있습니다. AWS 서비스는 SaaS, 온프레미스 및 기타 클라우드를 비롯한 수백 개의 데이터 소스에 연결됩니다. AWS와의 데이터 통합에 대해 자세히 알아보세요.

• 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스

  AWS는 수년간 Amazon S3, AWS Glue, AWS Lake Formation 및 Amazon Redshift와 같은 서비스로 고객이 데이터 레이크 및 웨어하우스를 위한 강력한 기반을 구축하도록 지원해 왔습니다. Amazon Simple Storage Service(S3)는 처음부터 99.999999999%(9가 11개)의 내구성을 제공하도록 구축되었으며, 전 세계 기업의 수백만 애플리케이션을 위해 데이터를 저장합니다. Amazon Redshift는 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 5배 우수한 가격 성능을 제공하는 빠른 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스입니다. AWS에서 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 구축을 살펴보세요.
  

• 모든 사용 사례를 위한 분석 서비스

  AWS는 서버리스 옵션을 비롯하여 모든 데이터 분석 요구 사항에 적합한 가장 광범위하고 심층적인 분석 서비스 세트를 제공합니다. 데이터 이동, 빅 데이터 분석, 로그 분석 및 스트리밍 분석에서 AWS는 목적별 서비스를 가장 뛰어난 요금 대비 성능, 확장성 및 가장 저렴한 비용으로 제공합니다. AWS의 분석 서비스를 살펴보세요.

• 기계 학습 및 AI 서비스

  AWS는 데이터를 보다 쉽고 빠르게 사용하여 혁신을 이뤄낼 수 있는 가장 포괄적인 인공 지능 및 기계 학습 서비스 세트를 제공합니다. Amazon Bedrock은 파운데이션 모델(FM)을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장하는 가장 쉬운 방법입니다. 또한 간단한 API 호출을 통해 이미지 인식, 예측 및 지능형 검색과 같은 AI 기능을 애플리케이션에 추가할 수 있는 다양한 서비스를 사용할 수 있습니다. Amazon SageMaker는 자체 기계 학습 모델을 구축하기 위해 대규모로 ML 모델을 쉽게 구축, 교육 및 배포하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. AWS의 기계 학습 및 AI를 살펴보세요.
  

• 비즈니스 인텔리전스

  AWS에서 제공하는 도구를 통해 비즈니스 사용자는 대화형 대시보드를 쉽게 생성 및 탐색하거나, 코드를 한 줄도 작성하지 않고 자연어로 질문하거나, ML로 구동되는 패턴과 이상값을 자동으로 찾아 데이터를 이해할 수 있습니다. Amazon SageMaker Canvas를 사용하여 비즈니스 분석가는 사전 ML 경험 없이도 정확한 ML 예측을 생성할 수 있습니다. Amazon QuickSight의 비즈니스 인텔리전스에 대해 자세히 알아보세요.
  

• 엔드-투-엔드 데이터 거버넌스

  조직은 AWS를 통해 제어와 액세스의 균형을 유지할 수 있는 올바른 거버넌스를 수립하여 사용자가 필요할 때 언제 어디서나 데이터에 액세스할 수 있도록 지원할 수 있습니다. Amazon DataZone을 비롯한 AWS 데이터 서비스를 사용하면 조직 전체에서 데이터를 분류, 검색, 공유, 관리할 수 있습니다. AWS의 엔드투엔드 데이터 거버넌스에 대해 자세히 알아보세요.