Amazon Redshift ストリーミングの取り込み

データウェアハウスへのストリーミングデータインジェストとデータの視覚化により、ほぼリアルタイムのインサイトを生成します
Amazon Redshift ストリーミングの取り込みの開始

利点

複数のソースからの大量のストリーミングデータを低レイテンシーと高スループットで処理し、数秒でインサイトを引き出すこともできます。
Amazon S3 でステージングすることなく、Kinesis Data Streams および MSK からデータウェアハウスにストリーミングデータを直接取り込みます。
使い慣れた SQL を使用して、Amazon Redshift 内のストリーミングデータのリッチな分析を実行します。ストリームの上にマテリアライズドビューを直接定義および構築します。Amazon Redshift でユーザー定義関数、およびストアドプロシージャを使用して、MV 上に MV を作成することでダウンストリーム ELT パイプラインを作成および管理します。
お好みのビジネスインテリジェンスソリューション内でストリーミングデータを視覚化してインサイトを生成します。ネイティブ ML 統合を備えた統合サーバーレスビジネスインテリジェンスソリューションである Amazon QuickSight のようなソリューション内でグラフやその他のビジュアルを作成して、組織内でデータ主導の意思決定を行えるようにします。機械学習を活用した Amazon QuickSight Q を使用して、データについて会話形式で質問し、関連する視覚化を通じて回答を得ることができます。

仕組み

「画像の説明を拡大して読む」リンクに記載。

ユースケース

ゲーマーのリアルタイムデータを分析することで、ゲーム内のコンバージョン、プレーヤーのリテンションを高め、ゲーミングエクスペリエンスを最適化します。

何千もの IoT デバイスからのデータを分析し、Amazon Redshift 内の機械学習 (ML) を使用して運用を改善し、顧客離れの予測を行い、ビジネスを成長させます。

平均的なお客様は、1 回のセッションで数十の Web サイトにアクセスします。一方で、マーケティング担当者様は、通常、ご自分の Web サイトのみを分析します。ウェアハウスに取り込まれた、承認済みのクリックストリームデータを分析して、お客様のフットプリントと行動を評価します。

アプリケーションログファイル、およびネットワークログのストリーミングデータにアクセスして、分析することで、開発者とエンジニアは、リアルタイムのトラブルシューティングを実施して、より優れた商品を提供し、予防策としてシステムに警アラートを送信できます。

リアルタイムの分析、レポート、および視覚化のために、すべての POS リテール販売トランザクションデータにほぼリアルタイムでアクセスして視覚化します。

お客様からの声

「LiveMe は、220 か国以上から 100 万人以上のアンカーを引き付けるライブブロードキャストアプリです。当社のアプリケーションは、毎日 100,000 時間以上のライブ配信放送に、電力を供給しています。Amazon Redshift のストリーミングの取り込みなどの Amazon サービスを通じて、リチャージ、返金、報酬などのユーザーの財務活動に対するリスク管理を行っています。Amazon Redshift を使用すると、リスク管理レポートとデータを、時間単位ではなく、ほぼリアルタイムで表示できます。結果として、ビジネス効率が大幅に向上しました」。

Joyme (LiveMe の親会社)、最高技術責任者、ペン・ボー・ヤン氏

「Amazon Redshift ストリーミングは、すべてが SQL で行われているため、非常に使いやすいことがわかりました。Redshift の機能を使用してイベントデータをほぼリアルタイムで分析することで、複雑さを軽減し、コストを削減できます。」

ベン・シン、マッチグループディレクター