AWS Data Analytics
مكوّن AWS لتحليلات البيانات الإضافي
- الفئة
- البيانات
- المطور
- Amazon Web Services
- موقع إلكتروني
- (يفتح في نافذة جديدة)
كيف تعمل هذه الميزة
بحيرة بيانات وتحليلات ومسارات عمل ETL باستخدام S3 Tables وAWS Glue وAthena. يشمل جداول Iceberg المُدارة في S3 Tables، واستيعاب البيانات من قواعد بيانات JDBC وAmazon Redshift وSnowflake وBigQuery وDynamoDB، وجرد AWS Glue Data Catalog واكتشاف الأصول، واستعلامات Athena الاتحادية، وتخزين المتجهات والبحث الدلالي عبر Amazon S3 Vectors.
ما الذي يمكنك فعله أيضًا؟
العثور على بيانات التحليلات
AWS Data Analytics: ابحث في Glue Data Catalog عن جداول في [region] يمكنها الإجابة عن [business question]. لخّص مخططاتها ومواقعها، وأوصِ بأفضل المصادر، وحدد البيانات المفقودة.
تحليل اتجاهات المبيعات
AWS Data Analytics: استخدم Athena لتحليل المبيعات الشهرية في [table] خلال الربع الأخير. قارن بين المناطق، وحدد أكبر التغيّرات، وقدّم استعلام SQL مع ملخص موجز للنتائج.
تخطيط استيعاب البيانات في البحيرة
AWS Data Analytics: خطط لاستيعاب [source table] في S3 Tables ضمن [region]. افحص مخطط المصدر، وأوصِ بنهج للاستيعاب، واسرد المتطلبات الأساسية وفحوص التحقق قبل نقل أي بيانات.
ما الذي يتضمنه
تطبيق
AWS Data Analytics
مهارات
- amazon-opensearch-service
- connecting-to-data-source
- creating-data-lake-table
- exploring-data-catalog
- finding-data-lake-assets
- ingesting-into-data-lake
- querying-data-lake
- redshift-guide
- 1 المزيد
الموارد
إضافة المكوّن الإضافي AWS Data Analytics ببضع نقرات
يعتمد التوفر على المكوّن الإضافي وخطتك وإعدادات مساحة العمل المشتركة. تتطلب بعض الاتصالات إعدادًا أو موافقة من المسؤول. تواصل مع مسؤول مساحة العمل المشتركة إذا كان الوصول محظورًا.
استكشف المكونات الإضافية ذات الصلة
Data
حوّل البيانات إلى قرارات واضحة.
Snowflake
اطرح أسئلة تحليلية خاضعة للحوكمة حول بيانات Snowflake.
BigQuery
استكشف بيانات BigQuery وأنشئ استعلامات SQL باستخدام اللغة الطبيعية.
Databricks Genie
حلّل بيانات Lakehouse ولوحات المعلومات باستخدام اللغة الطبيعية.
DBT
العمل على مشاريع dbt
Alation
طبقة معرفة خاضعة للحوكمة
