最も影響力のあるデータ駆動型の洞察は、部門、サービス、オンプレミス ツール、サードパーティ アプリケーションにまたがるすべてのデータ ソース間の点と点を結びつけることで得られます。 ただし、通常、データの接続には複雑な抽出、変換、読み込み (ETL) パイプラインが必要で、数時間から数日かかります。 それは意思決定のスピードとしては遅すぎます。 ETL はもっと簡単にする必要があり、場合によっては廃止する必要もあります。
AWS は、いくつかの方法でこの問題に対処するために投資しています。 まず、付加価値がほとんどなく ETL が繰り返される一般的なユースケースに対して、ETL の必要性を減らすか排除するためにサービスを統合しています。 第 XNUMX に、組織はクレンジング、重複排除、分析や機械学習 (ML) 用のデータセットの結合などの変換を依然として必要としています。 これらについては、 AWSグルー 高速でスケーラブルなデータ変換を提供します。 第三に、AWS は、組織がデータに基づいて行動できるように、SaaS (Software as a Service) アプリケーション、オンプレミス アプリケーション、その他のクラウドへの接続を含む、より多くのデータ ソースのサポートを追加し続けています。
この投稿では、AWS データベース、分析、ビジネス インテリジェンス (BI)、ML サービスにわたる数多くのデータ統合イノベーションによって、これらの投資をどのように実現しているかについて説明します。
Amazon Aurora MySQL の Amazon Redshift とのゼロ ETL 統合が一般提供になりました
2023 年 XNUMX 月に、 パブリックプレビュー of AmazonAuroraMySQL-互換性のあるエディション ゼロETL統合 Amazonレッドシフト。 このゼロ ETL 統合が実現したことを発表できることを嬉しく思います。 一般に入手可能。 Amazon Aurora MySQL と Amazon Redshift のゼロ ETL 統合は、1 分あたり XNUMX 万を超えるトランザクションを処理し、ほぼリアルタイムの分析を可能にします。 新しいデータが Amazon Aurora MySQL に受信されてから数秒以内に、データは Amazon Redshift にレプリケートされます。 Amazon Aurora MySQL の更新は、自動的かつ継続的に Amazon Redshift に伝達されます。 顧客とパートナーは、従来の ETL ボトルネックを軽減することで、大幅な時間を節約できます。 ビジネス指標をほぼリアルタイムで分析し、これまでよりも迅速にデータに基づいた意思決定を行うことができるようになりました。
たとえば小売業界では、Infosys は店舗管理システムのトランザクションに基づいて、ベストセラー製品や高収益店舗などのビジネスに関する洞察をより迅速に得たいと考えていました。 これを達成するために、Amazon Aurora MySQL のゼロ ETL 統合と Amazon Redshift を使用しました。 この統合により、Infosys は Aurora データを Amazon Redshift に複製し、製品マネージャーやチャネルリーダー向けの Amazon QuickSight ダッシュボードを数時間ではなくわずか数秒で作成しました。 Infosys Cobalt および Infosys Topaz ブループリントの一部として、企業はトランザクション データをほぼリアルタイムで分析できるようになり、店舗管理に関連する情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
– Infosys 社シニア バイス プレジデント兼データ、分析、AI 担当グローバル責任者、Sunil Senan 氏
Amazon SageMaker Canvas と Amazon QuickSight の統合
ビジネス アナリストが接続することで、予測的でインタラクティブなダッシュボードを作成できるようにします。 Amazon SageMaker キャンバス、ノーコード ML サービス、 アマゾンクイックサイト、当社のBIサービス。 ビジネス アナリストは SageMaker Canvas を使用して、コードを記述することなく ML モデルを構築し、予測を生成します。 その後、これらの予測を QuickSight にシームレスに統合して、組織全体で共有できるインタラクティブなダッシュボードを作成できます。 これにより、より良い意思決定のための予測的洞察の民主化が可能になります。
さらに、SageMaker Canvas と QuickSight の間の緊密な双方向統合が可能になりました。 ビジネスアナリストは、 ML モデルを送信する SageMaker Canvas から QuickSight に移行し、QuickSight 内から予測を実行します。 アナリストはデータを直接送信できるようになりました QuickSight から SageMaker Canvas へ XNUMX つのサービス間の複雑なデータ パイプラインを作成または維持する必要がなく、シンプルなポイント アンド クリック インターフェイスを使用して、数回クリックするだけで ML モデルを迅速に構築できます。 この統合により、ユーザーはこれまでよりも迅速にデータから予測や視覚化に移行できるようになります。
SaaS アプリケーションへの接続
AWS のサービスはすでに数百の AWS およびサードパーティのデータ ソースに接続しています。 データエンジニアは次のようなサービスを利用できます。 アマゾンアプリフロー & AWSグルー さまざまなソースからデータに迅速にアクセスできるようにします。 これにより、組織はサイロ化されたデータセット全体で統一された洞察を得ることができます。 最近、新しい Amazon AppFlow と AWS Glue の統合を既存のポートフォリオに追加しました。
Amazon AppFlow が SAP アプリケーションからのデータ転送の同時処理をサポートするようになりました
Amazon AppFlow は、AWS サービスと SaaS アプリケーション間でデータを安全に転送するのに役立つフルマネージド統合サービスで、同時処理と設定可能なページ サイズをサポートするようになりました。 SAP からのより高速なデータ転送。 これにより、SAP データを AWS データおよび人工知能 (AI) サービスに移行するのにかかる時間が短縮されます。
AWS Glue for Apache Spark の Google BigQuery 接続が一般提供になりました
Apache Spark 用 AWS Glue が追加されました Google BigQueryへのネイティブ接続により、ライブラリのインストールや管理を必要とせずに、BigQuery データを直接読み書きできるようになります。 AWS Glue Studio のビジュアル インターフェイスで、または AWS Glue ETL スクリプトで直接 BigQuery をソースまたはターゲットとして追加できるようになりました。
まとめ
私たちが強調したデータ統合イノベーションは、組織がデータを簡単に接続できるようにするという私たちの取り組みを示しています。 ほぼリアルタイムの洞察の実現、予測分析の民主化、多様なデータソースの接続など、当社はお客様がデータからより多くの価値を引き出せるよう支援することに重点を置いています。 Amazon Aurora MySQL、Amazon Redshift、SageMaker Canvas、QuickSight、Amazon AppFlow、AWS Glue の新機能を使用すると、データ エンジニアやビジネス アナリストはデータ サイロを打破して洞察を明らかにできます。
訪問 AWSとのデータ統合 to learn more.
著者について
ラーフル・パタク リレーショナル データベース エンジン担当副社長であり、Amazon Aurora、Amazon Redshift、Amazon QLDB を主導しています。 現在の役職に就く前は、AWS で分析担当副社長を務め、AWS データベース ポートフォリオ全体に携わっていました。 彼は XNUMX つの会社を共同設立しました。XNUMX つはデジタル メディア分析に、もう XNUMX つは IP 地理位置情報に重点を置いています。
G2 クリシュナモージー AWS データレイク サービス、データ統合、Amazon OpenSearch Service、Amazon QuickSight をリードする分析担当副社長です。 現在の役割に就く前は、G2 は Facebook/Meta で Analytics および ML プラットフォームを構築して実行し、Microsoft で SQL Server データベース、Azure Analytics、および Azure ML のさまざまな部分を構築しました。
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- 情報源： https://aws.amazon.com/blogs/big-data/connect-your-data-for-faster-decisions-with-aws/
