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瑞安天气:AWS中国区域两大重磅产品亮相 数据湖完整拼图显现

03-27 科技

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日前,AWS中国举行在线发布会,介绍数据湖和数据分析的最新发展趋势,并且宣布在西云数据运营的AWS中国(宁夏)区域推出两个重磅的数据分析服务AWS Glue和Amazon Athena,完善其中国区域的数据湖解决方案拼图。前者可以简化数据提取、转换和加载过程;后者可以通过通用的结构化查询语言,直接在数据湖中进行交互式数据查询。




数据湖引领数据分析变革



数据湖在最几年越来越成为热门的话题。所谓数据湖,就是一个集中式的、安全的存储库,它依托云计算的技术和基础设施,允许企业或机构以任意规模,存储所有的结构化和非结构化数据。客户可以按原样存储数据,无需先对数据进行结构化处理;可以对这些数据运行不同类型的分析,从数据仪表板和可视化数据展现,到大数据处理、实时分析和机器学习,指导客户做出更好的决策。

 

在数据湖概念出现之前,传统分析方法多沿袭“数据库→数据仓库→BI”的路径,大量资源投入其中,建设周期长且产出见效慢。即便是技术和资源储备都非常丰富的大型企业,能够坚持下来并成功落地的也并不多。

 

如今,现代应用层出不穷,大数据分析近乎“无孔不入”,数据价值兑现的速度不断加快,成为可指导行动的洞察。这种情况下,数据库/数据仓库为核心的传统方法难以为继,一方面,其设计思路始于常见的企业级单体/核心应用,与大数据特征和环境不匹配;另一方面,无法有效应对数据的快速增长,支持各种数据类型和分析需求。

 

事实上,在你能想象到的各类大数据分析场景中,数据湖框架都是基础架构体系的“唯一正解”。从客户市场服务方面的消费者细分、商品门类分析、客户忠诚度/流失率分析,金融风控领域的异常交易/欺诈侦测、各种风险评估预警,企业市场活动中的价格分析、需求预测,到医疗领域的疾病传播模式、药物发现等,包罗万象。

 



云上数据湖:AWS不止“十年磨一剑”



无差别地从各种渠道捕获各类数据,处理并支持各类分析应用场景,数据湖本质上是一套“动态”的流程。作为一个集中式存储库,数据湖允许用户以任意规模存储所有结构化、非结构化和半结构化数据,既可以按原样存储数据(无需先对数据进行结构化处理),也可以运行不同类型的分析——从数据仪表板与可视化,到大数据处理、实时分析和机器学习,以指导做出更好的决策。

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