Analytics on AWS
針對每種分析工作負載的全面功能集，在價格、效能和規模方面進行了最佳化
概觀
AWS 為每個分析工作負載提供全面的功能集。從資料處理和 SQL 分析到串流、搜尋和商業智慧，AWS 提供無與倫比的價格效能和可擴展性，內建治理功能。選擇針對特定工作負載最佳化的專門打造服務，或使用 Amazon SageMaker 簡化和管理資料和 AI 工作流程。 無論您是開始資料旅程，還是尋求整合體驗，AWS 都能為您提供合適的分析功能，以協助您利用資料重塑業務。
利用 AWS 上的分析來實現實的業務成果
透過整合體驗加速資料、分析和 AI
下一代 Amazon SageMaker 結合廣泛採用的 AWS 機器學習 (ML) 和分析功能，提供分析和 AI 的整合式體驗，並統一存取您的所有資料。使用熟悉的 AWS 工具進行模型開發、生成式 AI 應用程式開發、資料處理和 SQL 分析，從統一的工作室加快協作和建置，這些工具由 Amazon Q Developer 加速，這是對於軟體開發最有能力的生成式 AI 助理。無論是儲存在資料湖、資料倉儲或第三方或聯合資料來源中，都可以存取所有資料，內建的治理功能可滿足企業安全需求。進一步了解 SageMaker。
藉助 AWS 支援多重雲端策略
AWS 提供一系列強大的分析服務，可實現跨多雲端與混合環境順暢進行資料存取與處理。您可藉由聯合查詢、資料整合、安全資料傳輸，以及與開放標準的相容性來實現此靈活性，從而在您的所有資料中取得洞察，無論這些資料位於何處。
藉助 Amazon Athena，您無需複製或轉換資料，即可查詢存放於各種外部資料來源 (包括 Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage、Microsoft SQL Server 等) 中的資料，並從中取得洞察。
新一代 Amazon SageMaker 在一個開放式資料湖倉架構基礎上建置，從而支援統一存取 AWS 上的資料湖與資料倉儲，以及 Google BigQuery 與 Snowflake 等聯合資料來源。此資料湖倉架構與 Apache Iceberg 完全相容，讓您能夠靈活地使用任何與 Iceberg 相容的工具與引擎，就地存取及查詢資料。
充分利用人類與 AI 的分析
藉助針對存放、查詢、串流、處理與管理資料專門建置的服務，實現強大的大規模分析能力。從開放式資料表格式 (OTF) 到代理式基礎結構，AWS 正不斷演進分析引擎與應用程式，以便適應快速變化的分析格局。在本專題講座中，您將了解 AWS 如何針對人類使用者與代理程式工作流程，交付專門建置的最佳化解決方案。
服務
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分析類別
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描述
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AWS 服務與功能
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串流
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建置、擴展和營運即時資料管道和應用程式，而無需承受基礎設施管理負擔。 |
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資料湖倉儲、資料倉儲、資料湖
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在資料湖倉儲、資料倉儲和資料湖中存取並分析所有資料。 |
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資料處理
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使用開放原始碼架構來分析、準備及整合資料以進行分析和 AI 實作。 |
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商業智慧
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透過現代互動式儀表板、完美像素報告、自然語言查詢和嵌入式分析，來建置、探索和共用有意義的洞察。 |
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搜尋分析
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安全解鎖業務和營運資料的即時搜尋、監控與分析。 |
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資料與 AI 管控
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記載、探索、共用和控管儲存在 AWS、內部部署與第三方來源之間的資料。 |
AWS 現代化資料策略的總體經濟影響
根據 Forrester 報告，Amazon Web Services 現代化資料策略帶來了成本節省和商業優勢。
統計資料
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