Streaming-Aufnahme von Amazon Redshift

Generieren Sie Erkenntnisse nahezu in Echtzeit, indem Sie Datenerfassungen per Streaming in Ihr Data Warehouse aufnehmen und Daten visualisieren.

Vorteile

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.

Funktionsweise

Beschrieben unter dem Link „Vergrößern und Bildbeschreibung lesen.“

Anwendungsfälle

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.

Kundenzitate

„LiveMe ist eine App für die Live-Übertragung, die mehr als 1 Million Moderatoren aus über 220 Ländern ansprechend finden. Unsere App betreibt täglich mehr als 100 000 Stunden von Live-Übertragungen. Wir verwenden die Streaming-Aufnahme von Amazon Redshift und andere Amazon-Services, um die finanziellen Tätigkeiten der Benutzer zu kontrollieren, wie Aufladung, Erstattung und Belohnungen. Mit Amazon Redshift können wir Berichte zur Risiko-Kontrolle und Daten nahezu in Echtzeit anzeigen, statt auf Stundenbasis. Dadurch wird unsere geschäftliche Effizienz deutlich verbessert.“

PengBo Yang, CTO, Joyme (Muttergesellschaft von LiveMe)

„Wir fanden, dass Amazon Redshift-Streaming extrem einfach zu verwenden ist, da alles in SQL ist. Indem wir die Leistungsfähigkeit von Redshift nutzen, um Eventdaten nahezu in Echtzeit zu analysieren, können wir die Komplexität reduzieren und Kosten sparen.“

Ben Shin, Direktor, Match Group