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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特定服務，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。
使用 AWS 啟用多雲端策略
AWS 提供全面的強大分析服務集合，可在多雲和混合環境中進行無縫存取和處理資料。您可以透過聯合查詢、資料整合、安全資料移動以及與開放標準相容性來實現這種靈活性，讓您無論資料位於何處，都能從所有資料中獲得見解。
Amazon Athena 可讓您從儲存在各種外部資料來源中的資料查詢和獲取洞察，包括 Azure 資料湖儲存、Google 雲端儲存裝置、Microsoft SQL Server 等，而無需複製或轉換資料。
AWS Glue 透過連接器，涵蓋雲端儲存、資料庫和分析服務的 100 多種不同資料來源，簡化了任何規模的所有資料的探索、準備和整合。Glue 的零 ETL 整合使您可以輕鬆地從第三方應用程式（例如 Salesforce、SAP、Facebook 廣告和 Instagram 廣告）直接擷取資料並複製到 AWS 湖泊、資料湖和資料倉儲中。AWS Glue 還透過支援開放標準，例如 Apache Hive、阿帕奇帕奇帕克和阿帕奇冰山等開放標準，提供資料互通性。
下一代 Amazon SageMaker 建立在開放資料湖泊架構上，提供對 AWS 上的資料湖和資料倉儲，以及 Google BigQuery 和 Snowflake 等聯合資料來源的統一存取權。這個湖房屋架構與 Apache Iceberg 完全兼容，讓您可以靈活地使用任何與 Iceberg 相容的工具和引擎在地訪問和查詢數據。
從全面的專門分析服務集中進行選擇
憑藉全面的專用分析服務選擇，增加資料驅動的影響力。從快速且經濟高效的資料倉儲，到 PB 規模的資料處理、現代商業智慧和即時串流，AWS 提供多種針對價格效能和規模最佳化的分析功能。
服務
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Analytics category
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Description
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AWS service and capabilities
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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、排版精緻的報告、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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