AWS Smart Analytics Implementierung

Schöpfen Sie den Wert Ihrer Daten aus und beschleunigen Sie die Zeit bis zu den Erkenntnissen mit einer AWS Smart Analytics-Implementierung, die von speziell entwickelten AWS-Services unterstützt wird.

In der heutigen Welt erkennen Unternehmen den wahren Wert ihrer Daten. Sie nutzen die Datenanalyse, um das Verhalten ihrer Kunden vorherzusagen, Trends aufzudecken, Fehler zu vermeiden und Prozesse zu optimieren. Angesichts der Vielzahl von Datenquellen benötigen Unternehmen jedoch Tools zur Analyse von Daten, die nicht nur aus Unternehmensanwendungen stammen, sondern auch von externen Parteien, Websites, sozialen Medien, E-Mails, Karten, Protokollen und mehr. Diese neuen Datenquellen bringen neue Herausforderungen mit sich: Wo können diese großen Datenmengen gespeichert werden, wie können die Daten schneller berechnet und verarbeitet werden und welche Tools können für eine effiziente und kostengünstige Datenanalyse verwendet werden?

Warum AWS Smart Analytics implementieren?

AWS Smart Analytical Services ist eine Reihe speziell entwickelter AWS-Services, die es Unternehmen ermöglichen, Daten auf sichere, skalierbare und kosteneffiziente Weise in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Adastra beherrscht AWS-Services wie Amazon Athena, Amazon S3, Amazon OpenSearch, Amazon Redshift, Amazon QuickSight und mehr, um branchenführende Unternehmen dabei zu unterstützen, schneller zu Erkenntnissen zu gelangen und geschäftliche Innovationen voranzutreiben.

Informierte Entscheidungen treffen

Businesses verwenden können AWS Smart Analytik, um Trends zu verstehen und rechnen Sie mit Änderungen in ihre Geschäftsmodell. Dieses Wissen kann genutzt werden, um Investitionen voranzutreiben und um erhalten. besser vorbereitet für diese Änderungen, statt zu reagieren auf Last-Minute Situationen. Nach dem Sammeln und Analysieren von Daten, Businesses können validieren eine Aktion überprüfen, bevor Sie sich ihr anschließen.

Kosten optimieren

Kostenoptimierung ist eines der Hauptanliegen der meisten Unternehmen. Unternehmen können ihre Kosten senken und gleichzeitig einen Mehrwert für ihre Produkte und Dienstleistungen schaffen. AWS Smart Analytics liefert die Erkenntnisse, welche Kosten reduziert oder eliminiert werden können, ohne das Wachstum zu beeinträchtigen.

Risiken abmildern

Je nach Art des Unternehmens und der Branche können Sier Organisation may Gesicht verschiedene Typen der Risiken. Ob sie sSicherheitsrisiken, Compliance Risiken, Ruf Risiken, operationelle Risiken oder rechtliche Risiken –alle Arten von Risiken kann sich potenziell auswirken Geschäft Vermögenswerte und beeinträchtigen die Zukunft des Unternehmens. AWS Smart Analytics kann helfen identifizieren und verhindern these Risikos.

Ausfälle verhindern

Mit AWS Smart Analytics können Unternehmen eine vorausschauende Überwachung des Gerätezustands nutzen, um einen optimierten Plan für die vorbeugende Wartung zu erstellen. Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen Zeitplan für die Wartung, gerade rechtzeitig, bevor eine Maschine oder ein Gerät sie benötigt. Diese Modelle können helfen, die Kosten zu senken, die Sicherheit am Arbeitsplatz zu erhöhen und die Kundenerfahrung zu verbessern.

Verbesserung der Sicherheit

Datensicherheit ist ein großes Anliegen für die heutigen Organisationen, Institutionen und Regierungen, die mit zahlreichen Bedrohungen der Datensicherheit konfrontiert sind. Mit den AWS Smart Analytics Services können Sie Protokolle analysieren, Datenschwachstellen erkennen, Bedrohungen vorbeugen und das Risiko potenzieller Datenverluste aufgrund von Cyberangriffen minimieren.

Kundenerlebnis personalisieren

Die AWS Smart Analytics Services helfen Unternehmen dabei, große Mengen an Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu integrieren und zu analysieren und schnell auf das sich ändernde Kundenverhalten zu reagieren. Diese Daten können Standort, Interaktion, Stimmung und andere Faktoren der Interaktion des Kunden mit Ihren Produkten und Dienstleistungen umfassen.

Modernisieren Sie Ihren Datenanalyseprozess mit AWS Smart Analytics

Mit den AWS Smart Analytics Services können Sie problemlos große Datenmengen sammeln, umwandeln und integrieren. Nachdem die Daten ordnungsgemäß für die Nutzung organisiert wurden, können die Benutzer sie mit wenigen Klicks zur Visualisierung von Erkenntnissen oder für erweiterte Analysen und maschinelle Lernmodelle verwenden.

AWS-Services, die uns helfen, AWS Smart Analytics zu meistern

Amazonas Athena

Ein serverloser und interaktiver Abfrageservice, der die Analyse von Daten direkt in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) mit Standard-SQL erleichtert.

Amazon OpenSearch

Eine vollständig quelloffene Such- und Analyse-Engine für Anwendungsfälle wie Protokollanalyse, Echtzeit-Anwendungsüberwachung und Clickstream-Analyse.

Amazon Redshift

Ein schnelles, vollständig verwaltetes Data Warehouse im Petabyte-Bereich, das die Analyse all Ihrer Daten mit Ihren vorhandenen BI-Tools einfach und kostengünstig macht.

Amazon QuickSight

Ein Cloud-basierter Business Intelligence (BI)-Service, mit dem Sie den Menschen, mit denen Sie zusammenarbeiten, leicht verständliche Einblicke geben können, egal wo sie sind.

Adastra’s Smart Analytics Handwerkskunst

Bewegung und Manipulation von Daten

Entdecken, bereiten Sie Daten auf und kombinieren Sie sie für Analysen, maschinelles Lernen und Anwendungsentwicklung – ganz einfach.

Datenspeicherung

Modernisieren Sie Ihr Data Warehouse und sorgen Sie dafür, dass es problemlos mit unvorhersehbaren Arbeitslasten zurechtkommt, ohne dass das Verhältnis von Zeit zu Erkenntnissen beeinträchtigt wird.

Datenvisualisierung

Nutzen Sie skalierbare Self-Service Business Intelligence, die Ihre Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandelt.

Ansatz für die Implementierung von AWS Smart Analytics

Adastra kann Sie bei Ihren analytischen Anwendungsfällen unterstützen. Unsere Methodik deckt die Phasen der Ermittlung, des Entwurfs und der Implementierung ab. Wenn es um die einzelnen Phasen der analytischen Reise geht (Datenbewegung, Datenspeicherung, Datenmanipulation und Datenverbrauch), verfügt das Adastra-Team über das Fachwissen, um ein modernes Architekturdesign für eine zukunftssichere End-to-End-Lösung zu empfehlen.

Wir identifizieren alle Beteiligten und führen eine Reihe von Sondierungsworkshops durch, um die aktuelle technologische Plattform, die Datenstrategie und die langfristigen Pläne des Unternehmens kennenzulernen, einschließlich der wichtigsten Geschäftsziele und Anwendungsfälle, die implementiert werden sollen.

Gemeinsam erstellen wir eine AWS Smart Analytics-Architektur und einen Implementierungsplan, der die erforderlichen Ressourcen, Fähigkeiten und die notwendige Integration in Ihre Anwendungen umreißt. Die Artefakte des Architekturdesigns umfassen eine detaillierte Beschreibung der Fähigkeiten, eine klare Definition der Rollen und Verantwortlichkeiten sowie eine Kostenschätzung für die AWS-Services, die zur Implementierung der Lösung erforderlich sind.

Unser erfahrenes Team von AWS-Experten führt die Aufgaben aus, um die im Architekturentwurf beschriebenen Prozesse und Services gemäß dem AWS Well-Architected Framework zu implementieren. Unser Ziel ist es, eine sichere, leistungsstarke, widerstandsfähige und effiziente AWS Smart Analytics-Lösung zu implementieren, die es Benutzern ermöglicht, über eine schnelle, benutzerfreundliche und kollaborative Cloud-Plattform Erkenntnisse zu gewinnen.

Wir erstellen die gesamte Dokumentation, die Ihr Team benötigt, um die End-to-End-Lösung vollständig zu bedienen und zu nutzen, einschließlich eines Runbooks. Wir führen Wissenstransfer-Sitzungen durch, in denen wir alle Fragen zur implementierten Lösung beantworten.

10x Greater Report Accuracy for AstraZeneca through DWH Modernization on AWS
Success Story

DWH-Modernisierung auf AWS für AstraZeneca

AstraZeneca musste eine modernisierte Plattform implementieren, die ein einziges Repository für vertrauenswürdige Informationen im gesamten Unternehmen schaffen würde.

Adastra hat ein unternehmensweites Data Warehouse entwickelt und implementiert, das Amazon Redshift nutzt, um die lokale Oracle- und Business Objects-Lösung von AstraZeneca zu ersetzen. Dabei wurden eine Reihe von Best Practices für die Governance und Beschleuniger eingeführt, um Vertrauen und Genauigkeit zu gewährleisten.

175

Eindeutige Probleme mit der Datenqualität wurden behoben.

200+

Berichte und Dashboards sind migriert worden

1000%

Erhöhung der Genauigkeit der Berichte

“Die Implementierung der AWS Cloud Analytics Platform ermöglichte uns komplexe Einblicke in unser Geschäft auf automatisierte Weise. Dies machte manuelle Datenmanipulationen überflüssig und ermöglichte es allen Geschäftsanwendern, sich auf unsere Hauptaufgabe zu konzentrieren – eine qualitativ hochwertige, erschwingliche Gesundheitsversorgung anzubieten und integrierte medizinische Dienstleistungen mit Mitgefühl und Sorgfalt zu erbringen.”

Chris Smith | VP Digital Health, Skylight Health Group

Häufig gestellte Fragen

Entdecken Sie

  • Identifizieren Sie alle Beteiligten.
  • Führen Sie eine Reihe von Sondierungsworkshops durch, um sich mit der End-to-End-Umgebung vertraut zu machen – identifizieren Sie Datenvolumen, Produzenten, Konsumenten, Analyseanforderungen usw.
  • Erstellen Sie eine Klassifizierung der Teams und Prozesse, die von den Analysediensten profitieren würden.
  • Identifizieren Sie die Zielsetzungen und Geschäftsziele der Lösung.

Entwurf und Planung

  • Erstellen Sie einen High-Level-Entwurf der Lösung und stellen Sie sicher, dass sie sich gut in bestehende Umgebungen integrieren lässt, während Sie gleichzeitig die Möglichkeit zukünftiger architektonischer Änderungen berücksichtigen.
  • Erstellen Sie einen durchgängigen Implementierungsplan, einschließlich Umfang, Zeitplan, Meilensteinen und Ergebnissen.
  • Definieren Sie die Strategie zur Datenaufnahme, Datenspeicherung und Datenumwandlung für jedes Datenquellsystem.

Implementieren Sie

  • Wenn dies Ihr erstes Cloud-Projekt ist – unser Team hilft Ihnen bei der Einrichtung aller notwendigen, Cloud-basierten Infrastrukturen und Sicherheitsmechanismen.
  • Im Falle einer Migration von einem On-Prem-System – führen Sie einen Schattentest durch, um die richtige Größe und Konfiguration der Analysedienste zu ermitteln. Das Ziel ist es, die gleiche oder eine bessere Leistung zu geringeren Kosten im Vergleich zu Ihrer On-Prem-Lösung zu erhalten.
    Implementieren Sie Datenpipelines zur Aufnahme von Daten aus den identifizierten Quellen.
  • Implementieren oder migrieren Sie Datenumwandlungs- und Analyse-Workloads.
  • Konfigurieren Sie CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Tests und Bereitstellung.
  • Erstellen Sie konsumfertige Berichte und Visualisierungen

Informieren Sie

  • Liefern Sie eine detaillierte technische Dokumentation, die es Ihrem Team ermöglicht, in der neuen Umgebung effizient zu arbeiten.
  • Führen Sie Wissenstransfer- und Schulungssitzungen durch und stellen Sie sicher, dass alle technischen und geschäftlichen Benutzer mit der gelieferten Lösung, ihren Funktionen und Möglichkeiten gut vertraut sind.

Modernisieren Sie Ihren Datenanalyseprozess mit AWS Smart Analytics