AWS Data Analytics
AWS डेटा विश्लेषण प्लगइन
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ये कैसे काम करता है
S3 Tables, AWS Glue और Athena के साथ डेटा लेक, विश्लेषण और ETL कार्यप्रवाह. इसमें S3 Tables पर प्रबंधित Iceberg तालिकाएँ, JDBC डेटाबेस, Amazon Redshift, Snowflake, BigQuery और DynamoDB से डेटा अंतर्ग्रहण, AWS Glue Data Catalog की सूची व परिसंपत्ति खोज, संघबद्ध Athena क्वेरी और Amazon S3 Vectors पर वेक्टर भंडारण व अर्थ-आधारित खोज शामिल हैं.
आप और क्या कर सकते हैं?
विश्लेषण डेटा खोजें
AWS डेटा विश्लेषण Glue Data Catalog में [region] की वे तालिकाएँ खोजें जो [business question] का उत्तर दे सकें. उनके स्कीमा और स्थानों का सार दें, सर्वोत्तम स्रोत सुझाएँ और अनुपलब्ध डेटा बताएँ.
बिक्री रुझानों का विश्लेषण करें
AWS डेटा विश्लेषण Athena से पिछली तिमाही के लिए [table] की मासिक बिक्री का विश्लेषण करें. क्षेत्रों की तुलना करें, सबसे बड़े बदलाव पहचानें और संक्षिप्त निष्कर्षों के साथ SQL दें.
डेटा लेक अंतर्ग्रहण की योजना बनाएँ
AWS डेटा विश्लेषण [region] में [source table] को S3 Tables में अंतर्ग्रहण करने की योजना बनाएँ. स्रोत स्कीमा जाँचें, अंतर्ग्रहण का तरीका सुझाएँ और डेटा स्थानांतरण से पहले आवश्यक शर्तें व सत्यापन जाँचें सूचीबद्ध करें.
क्या-क्या शामिल है
ऐप
AWS Data Analytics
स्किल्स
- 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 और
संसाधन
कुछ ही क्लिक में AWS Data Analytics प्लगइन जोड़ें
उपलब्धता प्लगइन, आपके प्लान और वर्कस्पेस सेटिंग्स पर निर्भर करती है. कुछ कनेक्शन के लिए एडमिन सेटअप या मंज़ूरी की आवश्यकता होती है. अगर एक्सेस ब्लॉक है, तो अपने वर्कस्पेस एडमिन से संपर्क करें.
संबंधित प्लगइन देखें
Data
डेटा को स्पष्ट फ़ैसलों में बदलें.
Snowflake
Snowflake के डेटा से नियमों के तहत एनालिटिक्स के सवाल पूछें.
BigQuery
BigQuery का डेटा समझें और आसान भाषा में SQL तैयार करें.
Databricks Genie
नेचुरल लैंग्वेज का इस्तेमाल करके लेकहाउस डेटा और डैशबोर्ड का विश्लेषण करें.
DBT
dbt प्रोजेक्ट पर काम करें
Alation
अभिशासित ज्ञान परत
