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法學如何利用 AWS 分析工具來發展您的業務？
AWS 提供全面的分析服務，以滿足您的資料分析需求，並讓各種規模和行業的企業都能有機會利用資料驅動需求。AWS 提供的服務包括運營分析、儀表盤和視覺化、大資料處理、資料倉庫、互動式分析和大資料處理。AWS 分析工具包含具有最佳價格效能、可擴充套件性和最低成本的定製服務。
互動式分析
藉助Amazon Athena（一種互動式查詢工具），您可以使用標準 SQL 輕鬆分析 Amazon S3 中的資料。由於 Athena 是無伺服器的，您只需為執行的查詢付費，無需維護伺服器基礎設施。
在 Amazon Web Services 上，Amazon S3 用於資料的線上備份和存檔以及應用程式（AWS）。這對於研究、日誌分析和聯機分析處理都很有用。Athena 是一種無伺服器查詢服務，分析師無需維護任何底層計算基礎設施即可使用它。他們無需將 S3 資料轉換為 Amazon Athena 或匯入 Amazon Athena 進行分析，因此獲取見解更加輕鬆快捷。資料分析師可以透過 AWS 管理控制檯、API 或 Java 資料庫連線驅動程式訪問 Athena。定義模式後，分析師可以使用內建查詢編輯器對 S3 資料執行 SQL 查詢。
使用Amazon Kinesis，可以輕鬆地收集、處理和分析即時流資料，從而使您能夠快速響應新資訊並快速獲得及時的見解。Amazon Kinesis 提供了以經濟高效的方式處理任何規模的流資料的關鍵功能，並能夠自由選擇最適合您的應用程式需求的工具。您可以使用 Amazon Kinesis 攝取即時資料，用於機器學習、分析和其他應用程式，包括影片、音訊、應用程式日誌、網站點選流和物聯網遙測資料。Amazon Kinesis 允許您在資料進入時處理和分析資料並立即做出響應，而不是等到所有資料都收集完畢後才能開始處理。
資料倉庫
Amazon Redshift 利用機器學習和 AWS 設計的硬體來分析來自資料倉庫、運營資料庫和資料湖的結構化和半結構化資料，從而在任何規模下提供最佳價格效能。Amazon Redshift 提供一種完全託管的雲端資料倉庫服務。資料集大小從幾百 GB 到 PB 不等。建立資料倉庫的第一步是啟動稱為節點的計算資源集合，這些資源組合在一起形成叢集。然後，您可以繼續處理您的請求。Amazon Redshift 還具有能夠進行近乎即時分析的出色優勢，透過即時執行查詢來實現。此功能使您可以快速解決分析問題。
運營分析
Amazon 建立的 OpenSearch 專案的基礎是 Elasticsearch 和 Kibana 的早期版本。這些專案主要旨在推廣 Amazon OpenSearch Service（以前稱為 Amazon Elasticsearch Service）。藉助 Amazon OpenSearch Service，您可以輕鬆執行互動式日誌分析、即時應用程式監控、網路搜尋以及其他任務。AWS 負責軟體安裝、更新、修補、可擴充套件性（高達 3 PB）和跨區域複製，無需任何停機時間。
Amazon OpenSearch Service 還包括一個名為 OpenSearch Dashboards 的儀表板視覺化工具，該工具有助於顯示日誌和跟蹤資料以及來自機器學習驅動的異常檢測和搜尋相關性排序的結果。它們監控和排查基礎設施和應用程式問題，處理安全事件資料，提供流暢的個性化搜尋，並解決可觀察性問題。
視覺化資料準備
藉助全新的視覺化資料準備工具 AWS Glue DataBrew，資料科學家和分析師可以快速輕鬆地清理和規範資料，使其準備好進行分析和機器學習。這可以透過從 250 多個預構建轉換中進行選擇來自動化與資料準備相關的流程。
可以過濾掉異常值，將資料轉換為標準格式，修復錯誤值，以及自動化其他操作。資料準備完成後，您可以立即開始進行分析和機器學習專案。無需前期財務投入；您只需支付您使用的費用。
資料湖
Amazon DynamoDB 是一種經濟高效的 NoSQL 文件型資料庫服務，用於儲存和檢索大型資料集。使用者可以使用它進行處理和分析，建立類似 SQL 的查詢以及跨 AWS 儲存大型資料集。DynamoDB 使用者可以建立高可用性表，並修改資料庫模式或表模式。
資料探索
您可以在共享的可搜尋 Amazon Memory Bin 中儲存所需數量的資料。它可以是 Amazon S3 中非結構化資料、生產資料和元資料的儲存位置。開發人員可以使用 Amazon DynamoDB 近乎即時地快速編寫快速、可擴充套件的查詢。Amazon ElastiCache 是一個替代方案；它是一個記憶體中快取，可以儲存大量的小型專案，並使它們快速且幾乎可以立即訪問。Amazon 的規模化雲服務（包括 Amazon RDS 和 Amazon S3）透過 AWS HANA 提供資料庫解決方案。使用 Amazon Snowball 將資料從相對較小、控制良好的集合移動到可以變得更大的位置既簡單又安全。Amazon Snowball 與 Amazon S3 和 Amazon Glacier 配合使用。
結論
這些是 AWS 制定和應用的策略，用於增強公司的資料分析部門。企業利用 AWS 的功能、服務和分析工具來改進其運營。企業使用 AWS 分析工具的最佳方法是將這些平臺作為一種技術來提高生產力、盈利能力和績效。透過這樣做，企業可以開發創新的營銷策略，從而增加銷售額並獲得必要的資訊，以跟上競爭對手的步伐。
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