為什麼選擇 AWS 分析?
客戶充分利用 AWS Analytics,以最快的方式從其所有資料及其使用者的所有資料中獲取答案。AWS 上兼具廣度與深度的分析服務,能夠輕鬆啟動適當的資源,根據特定需求執行最適當的分析。深度整合 AWS 分析堆疊的各個層,為建置者提供採用各種方法快速分析資料的工具。
影片
Equinox 透過 AWS 資料湖架構推動個人化的客戶體驗。(1:58)
OLX 充分利用 Amazon Redshift 的效能和創新打造最佳客戶體驗。(2:07)
Nasdaq 將其日益增長的資料倉儲遷移至更現代的資料湖架構。(2:25)
Nielsen 在 AWS 上建置創新的雲端原生資料報告平台。(2:07)
WB Games:資料驅動的敘事藝術 (4:05)
INVISTA 利用 AWS 資料湖創新生產程序 (2:18)
Amazon Kinesis Data Streams 每天處理數 TB 的日誌資料,但只需幾秒鐘,即可在我們的分析中顯示事件。我們可以即時發現和回應問題,確保高可用性和出色的客戶體驗。」
John Bennett
Netflix 高級軟件工程師
由於 Redshift 提供的效能和規模,我們提高了製造效率,並縮短了五倍以上收集和準備資料以供法規提交的時間。
吉姆·席爾瓦
輝瑞公司董事業務合作夥伴
沒有 AWS Lake Formation,就不可能實現 Amazon S3 上所有資料可擴展且易於使用的安全層目標。根據用戶角色設置和應用細微的訪問控制項非常容易。
喬·蘇珀
Nu Skin 企業全球技術企業架構副總裁案例研究
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部落格
在評估多個選項之後,Innovid 選擇了 Redshift 來擴展其資料倉儲。該服務讓他們能夠預測其資料分析成本,同時保持在預算範圍內,並輕鬆存取 Amazon S3 上的資料湖,從而最大程度地提高分析資料的靈活性。 閱讀詳細內容
Innovaccer 致力於協助醫療保健組織啟動其醫療保健資料。藉助 Amazon Redshift,他們能夠在將資料轉換為分析資料並實現投資回報率 (ROI) 方面獲得最佳時間價值。相較於產業標準,Innovaccer 平台只需約一半時間,即可跨多個來源整合資料,而成本則降低 70%。 閱讀詳細內容
Amazon 透過資料湖解決大數據方面的挑戰。透過以開放標準資料格式將資料儲存在統一儲存庫中,資料湖讓您能夠分解孤島,使用各種分析服務從資料中獲得最佳洞見,並以經濟高效的方式滿足隨時間不斷增長的儲存和資料處理需求。 閱讀詳細內容
為了保護 Siemens 免受網路犯罪的侵害,Siemens Cyber Defense Center (CDC) 需要持續監控 Siemens 的網路和資產。為了處理由此產生的巨型資料負載,CDC 建置了稱為 ARGOS 的新一代威脅偵測和分析平台。ARGOS 是一種混合雲端解決方案,其利用全受管 AWS 服務執行串流、大數據處理和機器學習。 閱讀詳細內容
參考架構
Innovaccer:從醫療保健資料中獲取洞見以增強照護團隊的能力
JD Power:利用 AWS 上的資料湖和 Machine Learning 建置排名和洞見引擎
Pason Systems:AWS 上的 PB 規模鑽研資料市集
Zalando:高度可擴展的資料處理管道
Epsagon:自動追蹤和分析數十億個 AWS 無伺服器事件
Haptik:對話式 AI 資料湖
客戶使用 AWS Analytics 進行創新