Siirry pääsisältöön
OpenAI
Luokka
Data
Kehittäjä
Amazon Web Services

Miten se toimii

Datajärvi-, analytiikka- ja ETL-työnkulut S3 Tablesin, AWS Gluen ja Athenan avulla. Kattaa hallitut Iceberg-taulut S3 Tablesissa, tietojen tuonnin JDBC-tietokannoista, Amazon Redshiftistä, Snowflakesta, BigQuerystä ja DynamoDB:stä, AWS Glue Data Catalogin inventaarion ja resurssien haun, Athenan hajautetut kyselyt sekä vektoritallennuksen ja semanttisen haun Amazon S3 Vectorsissa.

Mitä muuta voit tehdä?

  • Etsi analytiikkatietoja

    AWS Data Analytics Etsi [region]-alueen Glue Data Catalogista taulut, joiden avulla voidaan vastata kysymykseen [business question]. Tee yhteenveto niiden skeemoista ja sijainneista, suosittele parhaita lähteitä ja ilmoita puuttuvista tiedoista.

  • Analysoi myyntitrendejä

    AWS Data Analytics Analysoi Athenalla taulun [table] kuukausimyynti viimeiseltä vuosineljännekseltä. Vertaile alueita, tunnista suurimmat muutokset ja palauta SQL sekä tiivis yhteenveto havainnoista.

  • Suunnittele tietojen tuonti datajärveen

    AWS Data Analytics Suunnittele taulun [source table] tuonti S3 Tablesiin alueella [region]. Tarkista lähteen skeema, suosittele tuontitapaa ja luettele esitiedot sekä tarkistukset ennen tietojen siirtämistä.

Sisältö

Sovellus

  • AWS Data Analytics

Taidot

  • 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 lisää

Resurssit

Lisää AWS Data Analytics -lisäosa muutamalla klikkauksella

Saatavuus riippuu lisäosasta, tilauksestasi ja työtilan asetuksista. Jotkin yhteydet edellyttävät ylläpitäjän määritystä tai hyväksyntää. Ota yhteyttä työtilasi ylläpitäjään, jos käyttöoikeus on estetty.

Aloita laajennusten käyttö

Tuo organisaatiosi tiedot ja työkalut OpenAI-tuotteisiin ja nopeuta tiimiesi toimintaa.