AWS データと分析コンピテンシーパートナー
深い技術的知識を備え、お客様を成功に導いてきた実績を持つ AWS スペシャライゼーションパートナーを活用して、イノベーションを推進し、より大きなビジネス価値を引き出しましょう
データと分析は、競争力のある差別化要因であり、組織の価値創出の主要なソースとなっています。しかし、データを価値ある企業資産に転換することは複雑なテーマであり、相当数のテクノロジー、ツール、および環境の使用を必要とします。AWS には、幅広さと奥深さを兼ね備えた、データレイクと分析向けのマネージドサービスが用意されているほか、事実上どのようなデータおよび分析のアプリケーションでもクラウド内に構築できる、最大級のパートナーコミュニティも存在します。
AWS データと分析コンピテンシーパートナーは、その規模にかかわらず、お客様がデータの収集、保存、統制、分析に役立つツールとベストプラクティスを評価および使用するのを成功裏にサポートしてきました。
AWS データと分析コンピテンシーパートナーをカテゴリ別に検索
このカテゴリのパートナーは、緊密に統合されたツールのセットを提供します。このセットは、標準化されたフレームワーク内において、データ分析の課題を解決することを目的として連携するように設計されています。データ分析プラットフォームでは、多様なテクノロジーセットを使用して、リソースと、その上にあるアプリケーションを調達できます。
このカテゴリのパートナーは、従来の RDBMS ではない構造にデータを編成する高度にスケーラブルなデータベースを提供します。
このカテゴリのパートナーは、お客様が異種のソースからデータを移動および統合し、変換して、分析のために準備することを可能にします。これには、抽出、変換、ロード (ETL)、データ品質、プロファイリング、レプリケーション、準備、および関連テクノロジーが含まれます。
このカテゴリのパートナーは、レポート、ダッシュボード、データの可視化などのオンライン分析処理テクノロジーを使用して、お客様が生データを実用的なビジネス情報に変換するのをサポートします。
このカテゴリのパートナーは、お客様がデータを発見、分類、制御するのをサポートします。これには、ポリシーの定義と適用、個人情報のセキュリティと管理、データカタログと用語集の作成、データリネージ、データマスキング、安全なデータフェデレーションが含まれます。
コンサルティングサービスを提供する AWS コンピテンシーパートナーは、AWS の技術的な専門知識を持っていることを証明し、業界、ユースケース、ワークロードのあらゆる専門分野でお客様を成功に導いた実績があります。
AWS データと分析コンピテンシーパートナーとつながる
技術的に検証された AWS パートナーと連携して、イノベーションを促進し、ビジネス目標を達成して、AWS サービスを最大限に活用しましょう。
その他のリソース
その他の AWS データと分析のコンピテンシーパートナーソリューションとリソースについてはさらに詳しく。
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ユースケースリソース
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成功事例
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オンデマンドウェビナー
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APN TV
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ブログ
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ユースケースリソース
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データを企業の価値あるアセットに変える
AWS データと分析コンピテンシーパートナーの eBook、ウェビナー、お客様の成功事例などをご覧ください。
データレイクリソース
大量のデータを中央の一元的な場所に保存し、さまざまなグループで分類、分析、使用できるようにします。
データウェアハウスの近代化に関するリソース
Amazon Redshift とパートナーソリューションを使用してデータウェアハウスを最新化し、すべてのデータの移行、収集、変換、可視化を支援します。
データガバナンスリソース
匿名化されたデータレイクにより、データからビジネス価値を引き出し、個人を識別できる情報によるリスクを軽減します。
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成功事例
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Media & Entertainment
Cloudar Helps Ladrokes.live Transform The Sports Fan Experience With Cloud-Native Scalability
BelgiumLadbrokes.live, a provider of streaming sports entertainment content operating in Belgium, was grappling with critical challenges that hindered their ability to attract and retain users. Partnering with AWS Partner, Cloudar—also based in Belgium—the company transitioned to a cloud-native architecture powered by Amazon Web Services (AWS) technologies. This transformation enabled Ladbrokes.live to deliver a seamless, personalized user experience featuring avatars that can be customized to deliver information and statistics relevant to the viewers’ interests, in their language of choice. The solution also helped Ladbrokes.live optimize operational costs and set the stage for continuous innovation in a highly competitive industry.
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Financial Services
Crece Más Drives 45% Sales Growth for Small Businesses with Facele and AWS
ChileCrece Más, a company devoted to helping entrepreneurs thrive, wanted to develop a platform to give small businesses tools to automate operations and grow—but struggled to secure funding. With the help of AWS Partner Facele and Amazon Web Services (AWS) infrastructure, Crece Más secured funding to develop a platform to manage inventory, sales, deliveries, and more. With an impressive new application, Crece Más has grown its customer base by 45 percent in just six months. The platform allows small businesses to scale, increase sales by up to 45 percent, and reduce operational costs by 25 percent, helping them expand into new markets and contribute to regional economic growth.
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General Public Services
Accelerating Semantic and Similar Search Functions for a Leading Legal Publisher
AustriaMANZ, an Austrian company that provides information services for legal and tax professionals, sought to revolutionize how its registered users searched its vast repository of legal documents. With over 300 million documents in its database, MANZ aimed to implement a cutting-edge solution using vector embeddings to enhance similarity searches and uncover deeper connections between documents. In collaboration with AWS Partner tecRacer Consulting, MANZ developed and successfully deployed a powerful solution, which reduced deployment times and empowered MANZ to independently develop and refine its solution.
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オンデマンドウェビナー
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APN TV
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ブログ
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Kenji Hirai, 2025/05/14Amazon Redshift Serverless は、ワークロードの需要に合わせて自動的に計算能力をスケー [...]
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Masaki Murata, 2025/05/14消費財 (Consumer Packaged Goods) 企業が長期的な成功を収めるためには、考慮すべき点がたくさんあります。とりわけ、ブランドコントロールを維持し、利益率を改善し、顧客との良い関係を築く新しい方法を見つける必要があります。幸いなことに、生成 AI の出現により、消費財企業がこれらすべての課題に対処できるようになりました。。ただし、これは万能のアプローチではありません。AI を組織に導入するだけでは、最大のメリットは得られません。ビジネス目標に沿った戦略的アプリケーションを採用する必要があります。
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Shuhei Fukami, 2025/05/12Apache Iceberg は、データレイクで人気の選択肢となっています。ACID (原子性、一貫性、独立性、永続性) トランザクション、スキーマ進化、タイムトラベル機能を提供します。Iceberg テーブルは、Apache Spark や Trino などの様々な分散データ処理フレームワークからアクセスできるため、多様なデータ処理のニーズに対して柔軟なソリューションとなります。そのような Iceberg を扱うためのツールの中で、PyIceberg は分散コンピューティングリソースを必要とせずに、Python スクリプト上でテーブルのアクセスと管理を可能にします。 この投稿では、AWS Glue Data Catalog と AWS Lambda と統合された PyIceberg が、直感的な Python インターフェースを通じて Iceberg の強力な機能を活用するための軽量なアプローチを提供する方法を示します。この統合により、チームはほとんどセットアップやインフラストラクチャの依存関係の設定を行わずとも Iceberg テーブルの操作や利用を開始できることを説明します。
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Shuhei Fukami, 2025/05/12この記事では、Iceberg テーブルで信頼性の高い同時書き込み処理メカニズムを実装する方法を示します。Iceberg の同時実行モデルを探り、一般的な競合シナリオを検討し、自動再試行メカニズムと、カスタムの競合解決ロジックが必要な状況の両方の実用的な実装パターンを提供して、レジリエントなデータパイプラインを構築します。また、AWS Glue Data Catalog テーブル最適化による自動コンパクションのパターンについても説明します。
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Donnie Prakoso, 2025/05/084 月 28 日週、私は AWS Summit Bangkok に参加するためにタイに行きました。活気に満ちた [...]
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