איך זה עובד
תהליכי עבודה לאגמי נתונים, לניתוח נתונים ול-ETL עם S3 Tables, AWS Glue ו-Athena. כולל טבלאות Iceberg מנוהלות ב-S3 Tables, קליטת נתונים ממסדי נתונים בחיבור JDBC, מ-Amazon Redshift, מ-Snowflake, מ-BigQuery ומ-DynamoDB, סקירת מצאי וגילוי נכסים ב-AWS Glue Data Catalog, שאילתות Athena מאוחדות על פני מקורות נתונים, ואחסון וקטורים וחיפוש סמנטי ב-Amazon S3 Vectors.
מה עוד אפשר לעשות?
איתור נתונים לניתוח
AWS Data Analytics מצא ב-Glue Data Catalog באזור [region] טבלאות שיכולות לענות על [business question]. סכם את הסכמות והמיקומים שלהן, המלץ על המקורות המתאימים ביותר וציין אילו נתונים חסרים.
ניתוח מגמות במכירות
AWS Data Analytics השתמש ב-Athena כדי לנתח את המכירות החודשיות בטבלה [table] ברבעון האחרון. השווה בין אזורים, זהה את השינויים הגדולים ביותר והחזר את קוד ה-SQL עם סיכום ממצאים תמציתי.
תכנון קליטה באגם נתונים
AWS Data Analytics תכנן את קליטת [source table] ב-S3 Tables באזור [region]. בחן את סכמת המקור, המלץ על שיטת קליטה ופרט את הדרישות המקדימות ואת בדיקות האימות לפני כל העברת נתונים.
מה כלול
אפליקציה
AWS Data Analytics
מיומנויות
- 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 נוספים
משאבים
הוספת התוסף AWS Data Analytics בכמה לחיצות
הזמינות תלויה בתוסף, בתוכנית שלכם ובהגדרות ה-workspace. חלק מהחיבורים דורשים הגדרה או אישור של מנהל מערכת. אם הגישה חסומה, פנו למנהל ה-workspace שלכם.
