Прескокни до главната содржина
OpenAI

Како функционира

Податочно езеро, аналитика и ETL-работни текови со S3 Tables, AWS Glue и Athena. Опфаќа управувани Iceberg-табели во S3 Tables, внесување податоци од JDBC-бази на податоци, Amazon Redshift, Snowflake, BigQuery и DynamoDB, попис и откривање ресурси во AWS Glue Data Catalog, федеративни пребарувања со Athena, како и векторско складирање и семантичко пребарување во Amazon S3 Vectors.

Што друго можете да направите?

  • Најди податоци за анализа

    AWS Data Analytics Најди табели во Glue Data Catalog во [region] што може да одговорат на [business question]. Сумирај ги нивните шеми и локации, препорачај ги најдобрите извори и означи кои податоци недостигаат.

  • Анализирај ги продажните трендови

    AWS Data Analytics Користи Athena за да ја анализираш месечната продажба во [table] за последниот квартал. Спореди ги регионите, утврди ги најголемите промени и врати го SQL-кодот со краток преглед на наодите.

  • Испланирај внесување во податочно езеро

    AWS Data Analytics Испланирај го внесувањето на [source table] во S3 Tables во [region]. Провери ја изворната шема, препорачај пристап за внесување и наведи ги предусловите и проверките пред преносот на податоците.

Што е вклучено

Апликација

  • AWS Data Analytics

Вештини

  • 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 повеќе

Ресурси

Додајте го приклучокот AWS Data Analytics со неколку кликнувања

Достапноста зависи од приклучокот, вашиот план и поставките на работниот простор. За некои врски е потребно администраторско поставување или одобрување. Контактирајте со администраторот на работниот простор ако пристапот е блокиран.

Започнете со приклучоци

Донеси ги податоците и алатките на твојата организација во производите на OpenAI и забрзај го она што твоите тимови можат да го направат.