AWS Data Exchange

輕鬆尋找、訂閱及使用雲端中的第三方資料

瀏覽超過 3,500 個第三方資料集

廣泛的資料集型錄

與 AWS 整合的出色資料技術

簡化資料採購和治理

輕鬆使用資料檔案、資料表和 API

AWS Data Exchange 優勢

AWS Data Exchange 的使命是提高速度，充分利用雲端中第三方資料集的價值。

沒有任何其他地方能讓客戶從大量第三方資料集中尋找資料檔案、資料表和資料 API。我們不斷創新，讓全球第三方資料輕鬆地在一個資料型錄中找到，易於訂閱且具有一致的定價選項，並可與 AWS 資料、分析和機器學習服務無縫搭配使用。

了解為何這麼多人選擇 AWS Data Exchange

AWS Data Exchange 簡介 | (2:57)

近期 AWS Data Exchange 事件

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Total results: 33
  • 發佈日期
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AWS Data Exchange 資料集型錄類別

汽車

ESG 與永續發展

遊戲

位置

生產製造

公共部門

電信

沒有任何其他地方可以讓客戶在一處尋找資料檔案、資料表和 API。以下是您可以在 AWS Data Exchange 型錄中找到的 300 多個資料供應商中的幾個。

ovation 標誌
探索所有第三方資料集  

讓我們協助您找到所需的資料

與 AWS Data Exchange 專家交談，他們可協助您找到做出更明智決策所需的解決方案。

與 AWS Data Exchange 專家交談 

AWS Data Exchange 產業資料解決方案

依產業瀏覽 AWS Data Exchange 型錄，以尋找領先資料供應商提供的第三方資料集。

廣告和行銷
最佳化庫存
快速消費品與零售
金融服務資料集
金融服務
醫療保健資料集
醫療保健與生命科學
媒體與娛樂資料集
媒體與娛樂
技術資料集
技術
觀光旅遊業資料集
旅遊與酒店

AWS Data Exchange 客戶

跨多個產業的組織使用 AWS Data Exchange，透過第三方資料集進行創新。 

Accenture 標誌
Capgemini 標誌
ConvergeHEALTH 標誌
CSRHub
Demyst 標誌
Flixed
Goldman Sachs 標誌
Huron Consulting 標誌
KKR 標誌
Investics 標誌
Merck Research Laboratories
Netflix 標誌
Neuravest 標誌
Nextdoor
PG Ventures
Tata Consultancy Services 標誌
德州大學奧斯汀分校電機工程系標誌
Vyaire
Wine-Access 標誌
Yum-Brands 標誌

成為資料供應商

透過 AWS Data Exchange 型錄上的資料檔案、資料表和 API，輕鬆接觸 AWS 客戶。

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AWS Data Exchange 學習資源

使用第三方資料做出更明智決策的 101 種方法
電子書

使用第三方資料做出更明智決策的 101 種方法

這一創新資源旨在廣泛彙編 AWS Marketplace 資料供應商提交的使用案例。每個貢獻者講述其如何透過可靠的第三方資料解決方案，來解決特定業務挑戰的簡明而獨特的故事。

進一步了解 
藉助第三方資料增強客戶的行動體驗
隨需網路研討會
藉助第三方資料增強客戶的行動體驗
了解技術公司如何充分利用第三方資料，來增強個人化並改善本地化。
進一步了解 
How Yum! 品牌商使用 Foursquare 的位置資料做出更明智的決策
隨需網路研討會
How Yum! 品牌商使用 Foursquare 做出更明智的決策
查看 How Yum! 品牌上充分利用以位置為基礎的資料，來提高應用程式內位置的準確性。
進一步了解 
在接種疫苗後的世界中使用外部資料來加速業務發展
隨需網路研討會
在接種疫苗後的世界中使用外部資料來加速業務發展
了解房地產、零售和觀光旅遊業公司如何使用資料為成功做好準備。
進一步了解 

AWS Data Exchange 事件和資源

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Total results: 111
  • 發佈日期

  • Machine Learning

    Workshop

    Perform inference on an ML model

    In this lab, you will learn how to use data from AWS Data Exchange to perform inference on an ML model from AWS Marketplace. A pre-trained ML(machine learning) model is an entity that accepts an input payload and returns you a prediction. It’s a mathematical model that generates predictions by finding patterns in your data.

  • Data & Analytics

    Workshop

    Use Athena directly with AWS Data Exchange for Amazon S3 data sets

    In this lab, you will use the AWS Console to access Amazon Athena to run queries on Amazon S3 data sets with AWS Data Exchange for Amazon S3.

  • Data & Analytics

    Workshop

    Join and transform data with Amazon Redshift Spectrum

    In this lab, you will learn how to create an external schema based on the AWS Glue Data Catalog. You will also learn how to join an external table with your data from your Redshift cluster.

  • Provider Resources

    Workshop

    Build a data set (AWS Lake Formation (Preview) delivery method)

    In this lab, you will create a data set with AWS Data Exchange for AWS Lake Formation (Preview). The following shows an overall view of the workflow for sharing data with AWS Data Exchange for AWS Lake Formation (Preview). This lab focuses on the first two tasks in the diagram.

  • Provider Resources

    Workshop

    Build a data set (Amazon Redshift delivery method)

    Providers can license data in Amazon Redshift at a granular level, such as schemas, tables, views, and user-defined functions. You can use the same AWS Data Exchange datashare across multiple AWS Data Exchange products.

  • Provider Resources

    Workshop

    Create a data set

    Now that you have registered as a data provider, you are ready to create a data set and list a data product in AWS Data Exchange.

    Before you dive deep into how to create a data set and list a product, please review terminology.

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