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작동 방식
S3 Tables, AWS Glue, Athena를 활용한 데이터 레이크, 분석 및 ETL 워크플로. S3 Tables의 관리형 Iceberg 테이블, JDBC 데이터베이스·Amazon Redshift·Snowflake·BigQuery·DynamoDB에서의 데이터 수집, AWS Glue Data Catalog 인벤토리 및 자산 검색, Athena 연합 쿼리, Amazon S3 Vectors의 벡터 저장 및 시맨틱 검색을 지원합니다.
그 밖에 어떤 작업을 할 수 있나요?
분석 데이터 찾기
AWS 데이터 분석: [business question]에 답하는 데 활용할 수 있는 [region]의 Glue Data Catalog 테이블을 찾아 주세요. 각 테이블의 스키마와 위치를 요약하고, 최적의 소스를 추천한 뒤 누락된 데이터를 표시해 주세요.
매출 추세 분석
AWS 데이터 분석: Athena를 사용해 [table]의 지난 분기 월별 매출을 분석해 주세요. 지역별로 비교하고 가장 큰 변화를 파악한 뒤, SQL과 간결한 분석 결과 요약을 제공해 주세요.
데이터 레이크 수집 계획
AWS 데이터 분석: [source table]을 [region]의 S3 Tables로 수집하기 위한 계획을 세워 주세요. 소스 스키마를 검토하고 수집 방식을 추천한 뒤, 데이터를 이동하기 전에 필요한 사전 요건과 검증 항목을 나열해 주세요.
포함된 기능
앱
AWS Data Analytics
스킬
- 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
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리소스
몇 번의 클릭으로 AWS Data Analytics 플러그인 추가하기
사용 가능 여부는 플러그인, 플랜 및 워크스페이스 설정에 따라 달라집니다. 일부 연결에는 관리자의 설정 또는 승인이 필요합니다. 액세스가 차단된 경우 워크스페이스 관리자에게 문의하세요.
