- カテゴリー
- データ
- 開発者
- Amazon Web Services
- Webサイト
- （新しいウィンドウで開く）
仕組み
S3 Tables、AWS Glue、Athena を活用したデータレイク、分析、ETL ワークフローです。S3 Tables 上のマネージド Iceberg テーブル、JDBC データベース、Amazon Redshift、Snowflake、BigQuery、DynamoDB からの取り込み、AWS Glue Data Catalog のインベントリとアセット検出、Athena のフェデレーションクエリ、Amazon S3 Vectors 上のベクトルストレージとセマンティック検索に対応しています。
ほかにできること
分析データの検索
AWS Data Analytics [region] の Glue Data Catalog から、[business question] への回答に使えるテーブルを探してください。各テーブルのスキーマと保存場所を要約し、最適なデータソースを推奨して、不足しているデータを指摘してください。
売上トレンドの分析
AWS Data Analytics Athena を使い、[table] の前四半期の月次売上を分析してください。地域別に比較して最大の変化を特定し、SQL と簡潔な分析結果の要約を返してください。
データレイク取り込み計画
AWS Data Analytics [region] の S3 Tables に [source table] を取り込む計画を作成してください。ソースのスキーマを確認して取り込み方法を提案し、データを移動する前に必要な前提条件と検証項目を一覧にしてください。
含まれる内容
アプリ
AWS Data Analytics
スキル
- 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もっと見る
リソース
数回のクリックでAWS Data Analyticsプラグインを追加
利用可否は、プラグイン、ご利用プラン、ワークスペースの設定によって異なります。一部の接続では、管理者による設定または承認が必要です。アクセスがブロックされている場合は、ワークスペースの管理者にお問い合わせください。
