AWS Data Analytics
AWS Data Analytics Plugin
გამოყენების შემთხვევა: Data & Research
შექმნილია- მიერ: Amazon Web Services
ვებსაიტი: aws.amazon.com(იხსნება ახალ ფანჯარაში)
როგორ მუშაობს
Data lake, analytics, and ETL workflows with S3 Tables, AWS Glue, and Athena. Covers managed Iceberg tables on S3 Tables, ingestion from JDBC databases, Amazon Redshift, Snowflake, BigQuery, and DynamoDB, AWS Glue Data Catalog inventory and asset discovery, federated Athena queries, and vector storage and semantic search on Amazon S3 Vectors.
Find analytics data
Identify catalog tables that can support a business question and explain the available fields.
Analyze sales trends
Summarize monthly sales from Athena queries and identify the largest changes.
Plan data lake ingestion
Produce an ingestion plan for moving a source table into managed Iceberg storage.
მოთხოვნების ნიმუშები
რესურსები
დაიწყეთ დანამატების გამოყენება
შემოიტანეთ თქვენი ორგანიზაციის მონაცემები და ინსტრუმენტები OpenAI-ის პროდუქტებში და დააჩქარეთ ის, რისი გაკეთებაც თქვენს გუნდებს შეუძლიათ.