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法学如何利用 AWS 分析工具来发展您的业务？
AWS 提供全面的分析服务，以满足您的数据分析需求，并让各种规模和行业的企业都能有机会利用数据驱动需求。AWS 提供的服务包括运营分析、仪表盘和可视化、大数据处理、数据仓库、交互式分析和大数据处理。AWS 分析工具包含具有最佳价格性能、可扩展性和最低成本的定制服务。
交互式分析
借助Amazon Athena（一种交互式查询工具），您可以使用标准 SQL 轻松分析 Amazon S3 中的数据。由于 Athena 是无服务器的，您只需为执行的查询付费，无需维护服务器基础设施。
在 Amazon Web Services 上，Amazon S3 用于数据的在线备份和存档以及应用程序（AWS）。这对于研究、日志分析和联机分析处理都很有用。Athena 是一种无服务器查询服务，分析师无需维护任何底层计算基础设施即可使用它。他们无需将 S3 数据转换为 Amazon Athena 或导入 Amazon Athena 进行分析，因此获取见解更加轻松快捷。数据分析师可以通过 AWS 管理控制台、API 或 Java 数据库连接驱动程序访问 Athena。定义模式后，分析师可以使用内置查询编辑器对 S3 数据运行 SQL 查询。
使用Amazon Kinesis，可以轻松地收集、处理和分析实时流数据，从而使您能够快速响应新信息并快速获得及时的见解。Amazon Kinesis 提供了以经济高效的方式处理任何规模的流数据的关键功能，并能够自由选择最适合您的应用程序需求的工具。您可以使用 Amazon Kinesis 摄取实时数据，用于机器学习、分析和其他应用程序，包括视频、音频、应用程序日志、网站点击流和物联网遥测数据。Amazon Kinesis 允许您在数据进入时处理和分析数据并立即做出响应，而不是等到所有数据都收集完毕后才能开始处理。
数据仓库
Amazon Redshift 利用机器学习和 AWS 设计的硬件来分析来自数据仓库、运营数据库和数据湖的结构化和半结构化数据，从而在任何规模下提供最佳价格性能。Amazon Redshift 提供一种完全托管的云端数据仓库服务。数据集大小从几百 GB 到 PB 不等。创建数据仓库的第一步是启动称为节点的计算资源集合，这些资源组合在一起形成集群。然后，您可以继续处理您的请求。Amazon Redshift 还具有能够进行近乎实时分析的出色优势，通过实时执行查询来实现。此功能使您可以快速解决分析问题。
运营分析
Amazon 创建的 OpenSearch 项目的基础是 Elasticsearch 和 Kibana 的早期版本。这些项目主要旨在推广 Amazon OpenSearch Service（以前称为 Amazon Elasticsearch Service）。借助 Amazon OpenSearch Service，您可以轻松执行交互式日志分析、实时应用程序监控、网络搜索以及其他任务。AWS 负责软件安装、更新、修补、可扩展性（高达 3 PB）和跨区域复制，无需任何停机时间。
Amazon OpenSearch Service 还包括一个名为 OpenSearch Dashboards 的仪表板可视化工具，该工具有助于显示日志和跟踪数据以及来自机器学习驱动的异常检测和搜索相关性排序的结果。它们监控和排查基础设施和应用程序问题，处理安全事件数据，提供流畅的个性化搜索，并解决可观察性问题。
可视化数据准备
借助全新的可视化数据准备工具 AWS Glue DataBrew，数据科学家和分析师可以快速轻松地清理和规范数据，使其准备好进行分析和机器学习。这可以通过从 250 多个预构建转换中进行选择来自动化与数据准备相关的流程。
可以过滤掉异常值，将数据转换为标准格式，修复错误值，以及自动化其他操作。数据准备完成后，您可以立即开始进行分析和机器学习项目。无需前期财务投入；您只需支付您使用的费用。
数据湖
Amazon DynamoDB 是一种经济高效的 NoSQL 文档型数据库服务，用于存储和检索大型数据集。用户可以使用它进行处理和分析，创建类似 SQL 的查询以及跨 AWS 存储大型数据集。DynamoDB 用户可以创建高可用性表，并修改数据库模式或表模式。
数据探索
您可以在共享的可搜索 Amazon Memory Bin 中存储所需数量的数据。它可以是 Amazon S3 中非结构化数据、生产数据和元数据的存储位置。开发人员可以使用 Amazon DynamoDB 近乎实时地快速编写快速、可扩展的查询。Amazon ElastiCache 是一个替代方案；它是一个内存中缓存，可以存储大量的小型项目，并使它们快速且几乎可以立即访问。Amazon 的规模化云服务（包括 Amazon RDS 和 Amazon S3）通过 AWS HANA 提供数据库解决方案。使用 Amazon Snowball 将数据从相对较小、控制良好的集合移动到可以变得更大的位置既简单又安全。Amazon Snowball 与 Amazon S3 和 Amazon Glacier 配合使用。
结论
这些是 AWS 制定和应用的策略，用于增强公司的数据分析部门。企业利用 AWS 的功能、服务和分析工具来改进其运营。企业使用 AWS 分析工具的最佳方法是将这些平台作为一种技术来提高生产力、盈利能力和绩效。通过这样做，企业可以开发创新的营销策略，从而增加销售额并获得必要的信息，以跟上竞争对手的步伐。
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