AWS Data Analytics
Complemento AWS Data Analytics
- Categoría
- Datos
- Desarrollador
- Amazon Web Services
- Sitio web
- (se abre en una nueva ventana)
Cómo funciona
Lago de datos, análisis y flujos de trabajo de ETL con S3 Tables, AWS Glue y Athena. Incluye tablas Iceberg administradas en S3 Tables; ingesta desde bases de datos JDBC, Amazon Redshift, Snowflake, BigQuery y DynamoDB; inventario y descubrimiento de activos en AWS Glue Data Catalog; consultas federadas de Athena; y almacenamiento vectorial y búsqueda semántica en Amazon S3 Vectors.
¿Qué más puedes hacer?
Buscar datos de análisis
AWS Data Analytics Busca en Glue Data Catalog tablas de [region] que puedan responder [business question]. Resume sus esquemas y ubicaciones, recomienda las mejores fuentes y señala los datos faltantes.
Analizar tendencias de ventas
AWS Data Analytics Usa Athena para analizar las ventas mensuales de [table] durante el último trimestre. Compara regiones, identifica los cambios más importantes y entrega el SQL con un resumen conciso de los hallazgos.
Planificar la ingesta en el lago de datos
AWS Data Analytics Planifica la ingesta de [source table] en S3 Tables en [region]. Revisa el esquema de origen, recomienda un método de ingesta y enumera los requisitos y controles de validación antes de mover los datos.
Qué incluye
Aplicación
AWS Data Analytics
Skills
- 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 más
Recursos
Agrega el complemento AWS Data Analytics en unos pocos clics
La disponibilidad depende del complemento, tu plan y la configuración del espacio de trabajo. Algunas conexiones requieren configuración o aprobación del administrador. Ponte en contacto con el administrador de tu espacio de trabajo si el acceso está bloqueado.
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