In wenigen Schritten zum Data Lake in AWS
Modern Data Platform Services
Ihre Cloud wird zum effizienten Datenlager
Im Zeitalter der beinah vollständigen Vernetzung werden Sekunde für Sekunde massenhaft Daten produziert. Die Herausforderung liegt in der Komplexität sich diese Massendaten zu Nutze zu machen, daraus Erkenntnisse zu gewinnen und Handlungen abzuleiten, um nachhaltigen Geschäftswert zu generieren. Die gute Nachricht: Diese Herausforderung ist lösbar.
In der Cloud finden Unternehmen einen Speicherort, der kostenattraktiv, flexibel und parallel zum Zuwachs der Datenmassen skalieren kann. Ein Data Lake in der Public Cloud, als zentralisiertes, verwaltetes und gesichertes Repository kann Daten kostengünstig speichern, ob in ihrer ursprünglichen Form als auch zur weiteren Analyse und Verwendung vorbereitet. Dieses zentrale Datenlager löst dezentrale Datensilos ab und ermöglicht die Daten für verschiedene Arten von Analysen zu kombinieren, um so Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.
Wissensvorsprung durch Daten
Gewinnen Sie Wissen aus mehr Daten unterschiedlichster Quellen in kürzester Zeit und ermöglichen Sie so eine bessere und schnellere Entscheidungsfindung.
Verbesserte Kundeninteraktion
Kombinieren Sie durch Ihren Data Lake Kundendaten aus Ihrem CRM mit beispielsweise Social Media Analytics und entdecken Sie dadurch profitabelste Kundencluster, die Ursache von Kundenabwanderungen und erlangen Sie Einblicke in die Effektivität von Werbeaktionen.
Forschungsvorsprung
Hypothesen im Bereich Forschung und Entwicklung können getestet, Annahmen verfeinert und Ergebnisse bewertet werden.
Steigerung der betrieblichen Effizienz
Ein Data Lake macht es einfach, maschinell generierte IoT-Daten zu speichern und zu analysieren, um Wege zur Senkung der Betriebskosten und zur Qualitätssteigerung zu finden.
Schnell und unkompliziert starten.
Profitieren Sie von unserer Erfahrungen und erprobten Best Practices bei der Implementierung von Modernen Datenmanagement und dem Aufbau von Data Lakes in AWS. Wir unterstützen Sie Ihre Daten mithilfe von AWS-Services wie Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose und Amazon S3 zu sammeln, zu speichern und für weitere Verwendungszwecke in Amazon Redshift, dem Data Warehouse in AWS, vorzubereiten und befähigen Sie verschiedene Arten von Analysen wie SQL-Abfragen, Big Data Analytics, Volltextsuche, Echtzeitanalysen und Machine Learning anzuwenden.
- On-Premise Data Movements
- Real-time Data Movements
- Implementierung von ETL-Prozessen
- Aufbau eines RedShift Data-Warehouse Clusters
- Modellierung von Data-Warehouse Datenmodellen nach Best Practices
- Aufbau und Implementierung von Kinesis / Data-pipeline
- Implementierung von Machine Learning Services
Vorteile
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