Pourquoi Amazon Redshift ?

Amazon Redshift offre des solutions d’analytique des données modernes à grande échelle, avec des performances tarifaires allant jusqu’à 3 fois supérieures et un débit 7 fois supérieur à celui des autres entrepôts de données dans le cloud. Redshift sans serveur vous aide à sans mettre à l’échelle les charges de travail analytiques sans effort et sans avoir à gérer l’infrastructure d’entrepôt de données. Les intégrations zéro ETL permettent l’analytique en temps quasi réel en connectant facilement les données provenant de services de streaming, de bases de données opérationnelles et d’applications d’entreprise tierces sans avoir besoin de pipelines de données complexes. Amazon Q dans Redshift améliore la productivité en simplifiant la création SQL grâce au langage naturel. Obtenez des résultats plus précis à partir de vos applications d’IA générative en utilisant Redshift comme base de connaissances structurée dans Amazon Bedrock. Redshift s’intègre parfaitement à la nouvelle génération d’Amazon SageMaker, ce qui vous permet de tirer parti de ses puissantes fonctionnalités d’analytique SQL sur des données unifiées dans Amazon SageMaker Lakehouse.

Avantages

Bénéficiez d’un rapport qualité/prix jusqu’à trois fois supérieur et d’un débit sept fois supérieur à celui des autres entrepôts de données cloud en mettant à l’échelle vos charges de travail d’analytique de données dans Redshift. Réduisez les coûts et respectez les SLA critiques en isolant les charges de travail grâce à des architectures d’entrepôts multidonnées pouvant être mises à échelle au sein de votre organisation. Grâce à des fonctionnalités de sécurité complètes telles que l’isolation du réseau et à des contrôles d’accès ultraprécis tels que des autorisations au niveau des lignes et des colonnes, vous pouvez protéger vos données sans frais supplémentaires.
Exploitez les puissantes fonctionnalités d’analytique SQL de Redshift pour l’ensemble de vos données unifiées grâce à son intégration parfaite à Amazon SageMaker Lakehouse. Interrogez vos données dans des formats ouverts stockées sur Amazon S3 avec des performances élevées, évitant ainsi de déplacer ou de dupliquer des données entre vos lacs de données et votre entrepôt de données. Intégrez facilement vos données Redshift dans SageMaker Lakehouse, afin de les rendre accessibles à un large éventail de moteurs d’analytique et d’outils de machine learning compatibles avec AWS et Apache Iceberg.
Innovez plus rapidement en mettant à disposition des pétaoctets de données pour l’analytique sans avoir à créer et à gérer des pipelines complexes, ce qui permet un accès en temps quasi réel pour les cas d’utilisation de l’analytique. Tirez parti des intégrations zéro ETL pour transférer en toute simplicité les données transactionnelles de bases de données telles qu’Amazon Aurora, RDS et DynamoDB vers Redshift, sans impact sur les performances. Ingérez de gros volumes de données en temps réel provenant d’Amazon Kinesis et d’Amazon MSK grâce à des intégrations de services de streaming natifs. Avec toutes vos données au même endroit, activez l’analytique en temps quasi réel et créez des modèles de machine learning prédictifs dans Redshift pour obtenir des informations commerciales puissantes.
Commencez à analyser vos données en quelques secondes avec Amazon Redshift sans serveur. Redshift sans serveur apprend de vos charges de travail et met automatiquement à échelle l’informatique pour répondre à l’évolution de vos besoins d’analytique, afin que vous puissiez vous concentrer sur la découverte d’informations sans gérer l’infrastructure. Il vous suffit de vous connecter à vos sources de données et de commencer à analyser vos données, sans avoir à configurer ni à maintenir l’infrastructure.
Créez des applications personnalisées avec des pétaoctets de données de votre entreprise grâce à l’intégration fluide de Redshift à Amazon Bedrock. Boostez la productivité en permettant aux utilisateurs de données d’écrire plus rapidement des requêtes SQL en langage naturel grâce au SQL génératif Amazon Q dans l’éditeur de requêtes Redshift. Invoquez de grands modèles de langage d’Amazon Bedrock et de SageMaker pour des tâches avancées de traitement du langage naturel telles que la synthèse de texte, l’extraction d’entités et l’analyse des sentiments, afin d’obtenir des informations plus approfondies avec vos données à l’aide de SQL.

Fonctionnalités critiques Gartner 2025 pour les systèmes de gestion de bases de données dans le cloud

AWS se classe parmi les deux fournisseurs les mieux notés pour tous les cas d'utilisation d'analyses

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1er en analyse d'événements

2nd dans l’entrepôt de données Enterprise

2nd dans Lakehouse

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Cas d'utilisation

Ingère des centaines de mégaoctets de données par seconde afin que vous puissiez interroger les données en temps quasi-réel et créer des applications d'analyse à faible latence pour la détection des fraudes, les classements en direct et l'IoT.

Créez des rapports et des tableaux de bord basés sur les informations à l'aide d'Amazon Redshift et d'outils BI comme Amazon QuickSight, Tableau, Microsoft PowerBI ou d'autres outils.

Utilisez SQL pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning pour de nombreux cas d'utilisation, notamment l'analyse prédictive, la classification, la régression, et bien plus encore, afin de prendre en charge des analyses avancées sur de grandes quantités de données.

Créez des applications en plus de toutes vos données sur plusieurs bases de données, entrepôts de données et lacs de données. Partagez et collaborez de manière fluide et sécurisée pour créer plus de valeur pour vos clients, monétiser vos données en tant que service et débloquer de nouvelles sources de revenus.

Qu'il s'agisse de données du marché, d'analyses des réseaux sociaux, de données météorologiques ou autres, abonnez-vous aux données tierces d'AWS Data Exchange et combinez-les avec vos données dans Amazon Redshift, sans vous soucier des processus de licence et d'intégration et du transfert des données vers l'entrepôt.

Amazon Redshift sans serveur

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