AWS 上的分析
10,000+
3 倍
使用 Amazon EMR 比標準 Apache Spark 快
50%
70%
3 PB
AWS 分析服務
| 類別 | 使用案例 | AWS 服務 |
|---|---|---|
| 分析 | 互動式分析 | Amazon Athena |
| 大數據處理 | Amazon EMR | |
| 資料倉儲 | Amazon Redshift | |
| 即時分析 | Amazon Kinesis Data Analytics | |
| 營運分析 | Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service 的後繼者) | |
| 儀表板和視覺化 | Amazon QuickSight | |
| 視覺化資料準備 | Amazon Glue DataBrew |
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| 資料移動 | 即時資料移動 | Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) | Amazon Kinesis Data Streams | Amazon Kinesis Data Firehose | Amazon Kinesis Video Streams | AWS Glue |
| 資料湖 | 物件儲存 | Amazon S3 | AWS Lake Formation |
| 備份和存檔 | Amazon S3 Glacier | AWS Backup | |
| 資料型錄 |
AWS Glue | AWS Lake Formation |
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| 第三方資料 | AWS Data Exchange | |
| 預測分析和機器學習 | 架構和界面 | AWS 深度學習 AMI |
| 平台服務 | Amazon SageMaker |
使用案例
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分析和資料倉儲
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資料移動
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資料湖
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預測分析和機器學習
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分析和資料倉儲
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分析和資料倉儲
AWS 提供最廣泛且最具成本效益的分析服務集，協助您更快地從所有資料中獲得洞察。
最廣泛的分析服務選擇
每個分析服務都是專為各種分析使用案例而建立，例如互動式分析、使大數據處理、資料倉儲、即時分析、營運分析，儀表板和視覺化。
服務
除了所有您期望從 AWS 獲得的認證和最佳實務之外，我們還設計了一些安全功能，協助您遵守最佳實務和產業規範。
性價比高
AWS 致力於在所有分析服務中以最低的成本提供最佳效能，並且我們不斷創新以提升服務的性價比。
相關 AWS 服務
資源
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資料移動
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資料移動
AWS 可讓您輕鬆地跨多個資料存放區和資料湖合併、移動和複寫資料。
簡單易用
AWS 允許您在資料湖和專用數據服務之間輕鬆移動資料。例如，AWS Glue 是一種無伺服器資料整合服務，可輕鬆準備資料，以進行分析、機器學習和應用程式開發。
更快的資料整合
AWS 使您能夠跨不同資料來源 (例如資料庫、資料湖和資料倉儲) 查詢資料。例如，Amazon Athena 可讓您使用 SQL 查詢資料湖，而聯合查詢可讓您從關聯式資料庫中查詢即時資料。
輕鬆移動
由於資料存放在許多不同的系統中，AWS 可讓您輕鬆地在所有服務和資料存放區之間移動這些資料：由內向外、由外向內和圍繞邊界移動。
相關 AWS 服務
資源
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資料湖
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資料湖
成千上萬的客戶在 AWS 上執行他們的資料湖。
可擴展性
收集、存放、組織和分析來自多種來源和格式的資料，並將其擴展至任何規模。使用 AWS Lake Formation 自動執行設定資料湖所需的任務，同時節省定義資料結構、架構和轉換的時間。
靈活
以多種方式輕鬆擷取資料，包括利用 Amazon Kinesis、AWS Import/Export Snowball、AWS Direct Connect 等。使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存放您的所有資料，無論其數量或格式如何。
敏捷
以近乎即時的速度部署所需的基礎設施。這意味著團隊可以更有效率、輕鬆嘗試新事物，並更快地推出項目。
相關 AWS 服務
資源
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預測分析和機器學習
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預測分析和機器學習
針對預測分析使用案例，AWS 提供一系列廣泛的機器學習服務，以及在 AWS 資料湖上執行的工具。
更深和更快的洞察
AWS 分析服務利用經過驗證的機器學習 (ML) 和自然語言功能來協助您從資料中獲得更深入、更快的洞察。
平台整合
AWS 提供內置的 ML 整合，作為其專用資料儲存和分析服務的一部分，允許您使用熟悉的語言 (如 SQL) 建立、訓練和部署 ML 模型。
經驗
AWS 致力於在所有分析服務中以最低的成本提供最佳效能，並且我們不斷創新以提升服務的性價比。
相關 AWS 服務
資源
客戶
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Moderna
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閱讀使用案例Moderna 在 AWS 上執行其所有 SAP S/4HANA 工作負載，包括製造、會計和庫存管理，這使公司能夠在其營運中達致更高的效率和可見性。Moderna 使用 Amazon Redshift 作為其擷取的所有資料的中央存儲庫並在 S3 中存放備份。
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Invista
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閱讀使用案例INVISTA 從孤立資料遷移到 AWS 上的資料湖——使用 AWS 分析服務建置現代資料架構，以釋放數位工廠的潛力，使用資料消除手動程序，並轉變其製造工作流程。該公司每年節省了超過 200 萬美元，並從全公司資料中創造了 3 億美元的價值。
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Intuit
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觀看影片Intuit 遷移至基於 Amazon Redshift 的解決方案。它以零努力將資料量擴展到 7 倍以上，並提供 20 倍的效能，從而將獲得洞察的時間縮短了 90%，並將成本降低了 66%。
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Pinterest
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閱讀使用案例Pinterest 透過使用 Amazon Elasticsearch Service 轉向受管分析，將每日日誌搜尋和分析擴展到 1.7TB，並將成本降低了 30%。這讓該公司能夠擴展其日誌分析能力，降低營運負擔，提升安全性和節省成本。
「我們在 Amazon S3 建立 120 TB 的資料湖，其中有 1500 種不同的結構，並廣泛使用 Glue、Redshift 和 Athena 等 AWS 分析服務。我們無法從眾多獨立的資料庫和倉儲取得這些洞見 – 我們需要一個 S3 規模的資料湖。」
– Bernardo Rodriguez
J.D. Power數位營運長
