運作方式
使用 S3 Tables、AWS Glue 與 Athena 建置資料湖、分析及 ETL 工作流程。涵蓋 S3 Tables 上的受管 Iceberg 資料表、從 JDBC 資料庫、Amazon Redshift、Snowflake、BigQuery 與 DynamoDB 擷取資料、AWS Glue Data Catalog 清查與資產探索、Athena 聯合查詢，以及 Amazon S3 Vectors 的向量儲存與語意搜尋。
你還能做些什麼？
尋找分析資料
AWS Data Analytics：在 [region] 的 Glue Data Catalog 中，找出可回答 [business question] 的資料表。摘要說明其結構描述與位置、推薦最佳資料來源，並標示缺少的資料。
分析銷售趨勢
AWS Data Analytics：使用 Athena 分析 [table] 上一季的每月銷售額。比較各區域、找出最大變動，並傳回 SQL 及精簡的分析結果摘要。
規劃資料湖擷取作業
AWS Data Analytics：規劃將 [source table] 擷取至 [region] 的 S3 Tables。檢查來源結構描述、建議擷取方式，並列出移動任何資料前的必要條件與驗證檢查。
方案內容
應用程式
AWS Data Analytics
技能
- 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 更多
資源
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可用性取決於特定外掛程式、你的訂閱方案及工作區設定。部分連線需要管理員進行設定或批准。若存取權限遭封鎖，請聯絡你的工作區管理員。
