Streaming-Aufnahme von Amazon Redshift

Verarbeiten Sie große Mengen an Streaming-Daten mit geringer Latenz und hohem Durchsatz, um in Sekundenschnelle Erkenntnisse zu gewinnen.

Nehmen Sie Streaming-Daten direkt von Kinesis Data Streams und MSK in Ihr Data Warehouse auf, ohne sie dafür in Amazon S3 bereitstellen zu müssen.

Führen Sie Rich Analytics auf Streaming-Daten in Amazon Redshift mit vertrautem SQL durch. Definieren und erstellen Sie materialisierte Ansichten direkt über die Streams. Erstellen und verwalten Sie nachgelagerte ELT-Pipelines durch Erstellung von MV auf MVs mit benutzerdefinierten Funktionen und gespeicherten Vorgängen in Amazon Redshift.

Generieren Sie Erkenntnisse, indem Sie Ihre Streaming-Daten in einer Business-Intelligence-Lösung Ihrer Wahl visualisieren. Erstellen Sie Diagramme und andere visuelle Elemente in einer Lösung wie Amazon QuickSight, einer einheitlichen Serverless-Business-Intelligence-Lösung mit nativen ML-Integrationen, um datengesteuerte Entscheidungen in Ihrem Unternehmen zu ermöglichen. Verwenden Sie Amazon QuickSight Q, das auf Machine Learning basiert, um Konversationsfragen zu Ihren Daten zu stellen und mithilfe relevanter Visualisierungen Antworten zu erhalten.

Erhöhte Spielekonversion, Spielerbindung, und Optimierung des Gaming-Erlebnisses durch Analyse von Echtzeit-Daten von Spielern.

Analysieren Sie Daten von Tausenden von IoT-Geräten und verwenden Sie Machine Learning (ML) in Amazon Redshift, um den Betrieb zu verbessern, Kundenabwanderung zu prognostizieren und um Ihr Geschäft auszubauen.

Der durchschnittliche Kunde besucht dutzende Websites in einer einzelnen Sitzung. Jedoch analysieren Vermarkter üblicherweise nur die eigene Website. Analysieren Sie die in das Data Warehouse aufgenommenen Click-Stream-Daten, um die Präsenz und das Verhalten Ihrer Kunden zu bewerten.

Durch Zugriff auf und Analyse von Streaming-Daten aus Anwendungsprotokoll-Dateien und Netzwerk-Protokollen können Entwickler und Ingenieure eine Fehlerbehebung in Echtzeit durchführen, bessere Produkte liefern und Systeme warnen, um Präventivmaßnahmen durchzuführen.

Zugriff und Visualisierung nahezu in Echtzeit von allen POS-Transaktionsdaten beim Einzelhandelsumsatz für Echtzeit-Analytik, Berichterstattung und Visualisierung.