AWS 上的分析

從所有資料獲得解答並提供給所有使用者的最快方式
AWS 提供最廣泛的分析服務選擇,可滿足您的所有資料分析需求,且可讓各種規模和產業的組織利用資料重塑業務。從資料移動、資料儲存、資料湖、大數據分析和機器學習 (ML) 至介於兩者之間的任何內容,AWS 提供具有最佳價格效能、可擴展性和最低成本的專用服務。
以任何規模存放資料
AWS 分析服務旨在大規模處理大量資料,並自動執行許多手動且耗時的任務。採用 AWS 技術的資料湖受 Amazon Simple Storage Service (S3) 無與倫比的可用性支援,可以處理結合不同資料和分析方法所需的規模、敏捷性和靈活性。與傳統的資料孤島和資料倉儲相比,使用 AWS 分析服務可取得更深入的洞察。
專為效能和成本而打造
AWS 是存放和分析資料最快並最具成本效益的地方。AWS 分析工具專為協助您使用最適合工作的工具快速擷取資料洞察而打造,並經過最佳化,可提供滿足您需求的最佳效能、規模和成本。
統一的資料存取、安全和管控
AWS 提供了一套超越如加密和存取控制等標準安全功能的全面工具集,可提供統一安全政策管理和主動監控。集中定義和管理安全、管控和稽核政策,以滿足產業和地區特定的法規。
機器學習整合
AWS 提供內建的 ML 整合,作為我們專用分析服務的一部分。您可以使用 Amazon SageMaker 快速建置、訓練和部署 ML 模型,Amazon SageMaker 是一項全受管服務,能在單一整合式環境中提供 ML 開發生命週期的每一個步驟所需要的工具。
AWS 分析 – 現代化資料策略 (2:15)

10,000+

在 AWS 上執行的資料湖

3 倍

使用 Amazon EMR 比標準 Apache Spark 快

50%

相較於其他雲端資料倉儲,便宜

70%

節省資料湖中資料的儲存成本

3 PB

使用 Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service 的後繼者) 在單個叢集中儲存的資料量

AWS 分析服務

資料倉儲、互動式分析、大數據處理、營運分析、儀表板和視覺化

即時資料移動

資料湖:物件儲存、備份和封存、資料目錄和第三方資料

平台服務、架構和介面

使用案例

  • 分析和資料倉儲
  • 資料移動
  • 資料湖
  • 預測分析和機器學習

客戶

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  • data_sol_page_customer_logo_invista
  • data_sol_page_customer_logo_intuit
  • data_sol_page_customer_logo_pinterest
  • Moderna
  • Moderna 使用案例
    BMW Group

    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。

    閱讀使用案例 
  • Invista
  • Invista 使用案例
    Nielsen

    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。

    閱讀使用案例 
  • Intuit
  • Intuit 客戶影片
    data_sol_page_customer_logo_intuit

    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%。

    觀看影片 
  • Pinterest
  • Pinterest 使用案例
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    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。

    閱讀使用案例 
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「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

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在 AWS Data-Driven EVERYTHING (D2E) 計劃中,AWS 將與我們的客戶合作,以更快、更精確和更遠大的範圍快速啟動您自己的資料飛輪。

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AWS 資料實驗室在客戶和 AWS 技術資源之間提供加速、緊密的工程互動,以建立實際可交付的成果,以加快資料和分析現代化計劃的速度。

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了解 AWS 上雲端資料分析、資料倉儲和資料管理的架構最佳實務。

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