Bỏ qua nội dung chính
OpenAI
Danh mục
Dữ liệu
Nhà phát triển
Amazon Web Services

Cách thức hoạt động

Các quy trình hồ dữ liệu, phân tích và ETL với S3 Tables, AWS Glue và Athena. Bao gồm các bảng Iceberg được quản lý trên S3 Tables; nhập dữ liệu từ cơ sở dữ liệu JDBC, Amazon Redshift, Snowflake, BigQuery và DynamoDB; kiểm kê và khám phá tài sản trong AWS Glue Data Catalog; truy vấn liên kết bằng Athena; cũng như lưu trữ vectơ và tìm kiếm ngữ nghĩa trên Amazon S3 Vectors.

Bạn còn có thể làm gì khác?

  • Tìm dữ liệu phân tích

    AWS Data Analytics Tìm các bảng trong Glue Data Catalog ở [region] có thể giải đáp [business question]. Tóm tắt lược đồ và vị trí của các bảng, đề xuất nguồn phù hợp nhất và chỉ ra dữ liệu còn thiếu.

  • Phân tích xu hướng doanh số

    AWS Data Analytics Dùng Athena để phân tích doanh số hằng tháng trong [table] của quý vừa qua. So sánh các khu vực, xác định những thay đổi lớn nhất, đồng thời trả về câu lệnh SQL và bản tóm tắt ngắn gọn về kết quả.

  • Lập kế hoạch nhập dữ liệu vào hồ dữ liệu

    AWS Data Analytics Lập kế hoạch nhập [source table] vào S3 Tables tại [region]. Kiểm tra lược đồ nguồn, đề xuất phương thức nhập, đồng thời liệt kê các điều kiện tiên quyết và bước kiểm tra xác thực trước khi di chuyển dữ liệu.

Gồm có những gì

Ứng dụng

  • AWS Data Analytics

Kỹ năng

  • 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 thêm

Tài nguyên

Thêm tiện ích AWS Data Analytics chỉ với vài cú nhấp chuột

Khả năng cung cấp phụ thuộc vào tiện ích, gói của bạn và cài đặt không gian làm việc. Một số kết nối yêu cầu quản trị viên thiết lập hoặc phê duyệt. Hãy liên hệ với quản trị viên không gian làm việc của bạn nếu quyền truy cập bị chặn.

Bắt đầu với các plugin

Đưa dữ liệu và công cụ của tổ chức của bạn vào các sản phẩm của OpenAI và tăng tốc độ làm việc cho đội ngũ của bạn.