นี่คือโพสต์รับเชิญที่เขียนร่วมโดย Alex Naumov สถาปนิกข้อมูลหลักที่ smava
สมาวา GmbH เป็นหนึ่งในบริษัทผู้ให้บริการทางการเงินชั้นนำในประเทศเยอรมนี ที่ทำให้สินเชื่อส่วนบุคคลมีความโปร่งใส ยุติธรรม และราคาไม่แพงสำหรับผู้บริโภค ตามกระบวนการดิจิทัล smava เปรียบเทียบข้อเสนอสินเชื่อจากธนาคารมากกว่า 20 แห่ง ด้วยวิธีนี้ ผู้กู้สามารถเลือกข้อเสนอที่เป็นประโยชน์ต่อพวกเขามากที่สุดได้อย่างรวดเร็ว เป็นระบบดิจิทัล และมีประสิทธิภาพ
smava เชื่อและใช้ประโยชน์จากการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อที่จะเป็นผู้นำตลาด ทีม Data Platform มีหน้าที่รับผิดชอบในการสนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ sava โดยการจัดหาผลิตภัณฑ์ข้อมูลในทุกแผนกและสาขาของบริษัท แผนกต่างๆ ประกอบด้วยทีมงานตั้งแต่วิศวกรไปจนถึงฝ่ายขายและการตลาด สาขาแบ่งตามผลิตภัณฑ์ ได้แก่ สินเชื่อ B2C สินเชื่อ B2B และเดิมเรียกว่าสินเชื่อ B2C ผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่ใช้ภายในบริษัทประกอบด้วยข้อมูลเชิงลึกจากเส้นทางของผู้ใช้ รายงานการปฏิบัติงาน และผลลัพธ์ของแคมเปญการตลาด และอื่นๆ อีกมากมาย แพลตฟอร์มข้อมูลให้บริการแบบสอบถามโดยเฉลี่ย 60 ครั้งต่อวัน ปริมาณข้อมูลอยู่ในหน่วย TB สองหลัก โดยมีการเติบโตอย่างต่อเนื่องตามการเปลี่ยนแปลงของธุรกิจและแหล่งข้อมูล
ทีมแพลตฟอร์มข้อมูลของ smava เผชิญกับความท้าทายในการส่งข้อมูลไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้วย SLA ที่แตกต่างกัน ขณะเดียวกันก็รักษาความยืดหยุ่นในการขยายขนาดขึ้นและลงในขณะที่ยังคงความคุ้มค่า การสร้างการรายงานรายวันใช้เวลาสูงสุด 3 ชั่วโมง ซึ่งส่งผลต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ เมื่อจำเป็นต้องคำนวณใหม่ในระหว่างวัน เพื่อเร่งความเร็วในการวิเคราะห์แบบบริการตนเองและส่งเสริมนวัตกรรมตามข้อมูล จำเป็นต้องมีโซลูชันเพื่อให้ทีมต่างๆ สามารถสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลได้ด้วยตนเองในลักษณะแบบกระจายอำนาจ ในการสร้างและจัดการผลิตภัณฑ์ข้อมูล sava ใช้ อเมซอน Redshiftซึ่งเป็นคลังข้อมูลบนคลาวด์
ในโพสต์นี้ เราจะแสดงให้เห็นว่า sava เพิ่มประสิทธิภาพแพลตฟอร์มข้อมูลของตนได้อย่างไรโดยใช้ Amazon Redshift แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ และ การแชร์ข้อมูล Amazon Redshift เพื่อเอาชนะความท้าทายในการกำหนดขนาดที่เหมาะสมสำหรับปริมาณงานที่คาดเดาไม่ได้ และปรับปรุงประสิทธิภาพด้านราคาให้ดียิ่งขึ้น ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ smava สามารถประหยัดต้นทุนได้มากถึง 50% และการสร้างรายงานเร็วขึ้นถึงสามเท่า เมื่อเทียบกับโครงสร้างพื้นฐานการวิเคราะห์ก่อนหน้า
ภาพรวมของโซลูชัน
ในฐานะบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล smava อาศัย AWS Cloud เพื่อขับเคลื่อนกรณีการใช้งานด้านการวิเคราะห์ เพื่อนำเสนอข้อเสนอและประสบการณ์การใช้งานที่ดีที่สุดแก่ลูกค้า smava จึงปฏิบัติตาม สถาปัตยกรรมข้อมูลที่ทันสมัย หลักการที่มี Data Lake เป็นที่จัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้และทนทาน และที่เก็บข้อมูลที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์สำหรับการประมวลผลเชิงวิเคราะห์และการใช้ข้อมูล
smava นำเข้าข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายนอกและภายในต่างๆ เข้าสู่ขั้นตอนการลงจอดบน Data Lake โดยอิงตาม บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (อเมซอน S3). ในการนำเข้าข้อมูล smava ใช้ชุดแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้าบุคคลที่สามยอดนิยมที่เสริมด้วยสคริปต์ที่กำหนดเอง
หลังจากที่ข้อมูลเข้าสู่ Amazon S3 แล้ว smava จะใช้ไฟล์ AWS กาว แค็ตตาล็อกข้อมูลและโปรแกรมรวบรวมข้อมูล เพื่อจัดทำแคตตาล็อกข้อมูลที่มีอยู่โดยอัตโนมัติ บันทึกข้อมูลเมตา และจัดเตรียมอินเทอร์เฟซที่ช่วยให้สามารถสืบค้นเนื้อหาข้อมูลทั้งหมดได้
นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการเข้าถึงสินทรัพย์ดิบในการใช้งาน Data Lake อเมซอน อาเธน่าซึ่งเป็นบริการวิเคราะห์เชิงโต้ตอบแบบไร้เซิร์ฟเวอร์สำหรับการสำรวจด้วยการสืบค้นเฉพาะกิจ สำหรับการใช้ดาวน์สตรีมโดยทุกแผนกทั่วทั้งองค์กร ทีม Data Platform ของ sava เตรียมผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่รวบรวมไว้ตาม แยก โหลด และแปลง (ELT) รูปแบบ smava ใช้ Amazon RedShift เป็นคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์เพื่อแปลง จัดเก็บ วิเคราะห์ข้อมูล และใช้งาน อเมซอน Redshift Spectrum เพื่อสืบค้นและดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างจาก Data Lake อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ SQL
smava ตามมา การสร้างแบบจำลองห้องเก็บข้อมูล วิธีการที่มีขั้นตอน Raw Vault, Business Vault และ Data Mart เพื่อเตรียมผลิตภัณฑ์ข้อมูลสำหรับผู้บริโภคปลายทาง Raw Vault อธิบายออบเจ็กต์ที่โหลดโดยตรงจากแหล่งข้อมูล และแสดงถึงสำเนาของขั้นตอนการลงจอดใน Data Lake Business Vault เต็มไปด้วยข้อมูลที่มาจาก Raw Vault และถูกแปลงตามกฎเกณฑ์ทางธุรกิจ สุดท้าย ข้อมูลจะถูกรวบรวมเป็นผลิตภัณฑ์ข้อมูลเฉพาะที่มุ่งเน้นไปที่สายธุรกิจเฉพาะ นี้เป็น ข้อมูลมาร์ท เวที. ผลิตภัณฑ์ข้อมูลจากขั้นตอน Business Vault และ Data Mart พร้อมให้บริการสำหรับผู้บริโภคแล้ว smava ตัดสินใจใช้ Tableau สำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะ การแสดงข้อมูล และการวิเคราะห์เพิ่มเติม การแปลงข้อมูลได้รับการจัดการด้วย DBT เพื่อลดความซับซ้อนของการกำกับดูแลเวิร์กโฟลว์และการทำงานร่วมกันเป็นทีม
แผนภาพต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมแพลตฟอร์มข้อมูลระดับสูงก่อนการปรับให้เหมาะสม
วิวัฒนาการของข้อกำหนดแพลตฟอร์มข้อมูล
smava เริ่มต้นด้วยคลัสเตอร์ Redshift เดียวเพื่อโฮสต์ขั้นตอนข้อมูลทั้งสามขั้นตอน พวกเขาเลือกโหนดคลัสเตอร์ที่จัดเตรียมไว้ของ ประเภท RA3 กับ อินสแตนซ์แบบเหมาจ่าย (RI) เพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน เนื่องจากปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น 53% เมื่อเทียบเป็นรายปี ความซับซ้อนและข้อกำหนดจากปริมาณงานการวิเคราะห์ต่างๆ ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน
smava จัดการกับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วโดยปรับขนาดคลัสเตอร์ให้เหมาะสมและใช้งาน การปรับขนาดการทำงานพร้อมกันของ Amazon Redshift สำหรับปริมาณงานสูงสุด นอกจากนี้ smava ยังต้องการให้ทุกทีมมีทางเลือกในการสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลของตนเองในลักษณะบริการตนเองเพื่อเพิ่มความเร็วของนวัตกรรม เพื่อหลีกเลี่ยงการรบกวนใดๆ กับผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่ได้รับการจัดการจากส่วนกลาง สภาพแวดล้อมการพัฒนาผลิตภัณฑ์แบบกระจายอำนาจจำเป็นต้องได้รับการแยกออกอย่างเคร่งครัด ข้อกำหนดเดียวกันนี้ยังนำไปใช้กับการแยกขั้นตอนผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่ดูแลโดยทีมแพลตฟอร์มข้อมูล
การเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมด้วยการแชร์ข้อมูลและ Redshift Serverless
เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดที่พัฒนาขึ้น smava จึงตัดสินใจแยกปริมาณงานโดยแยกคลัสเตอร์ Redshift ที่จัดเตรียมไว้เดี่ยวๆ ออกเป็นคลังข้อมูลหลายแห่ง โดยแต่ละคลังจะให้บริการในขั้นตอนที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ smava ยังเพิ่มสภาพแวดล้อมการจัดเตรียมใหม่ใน Business Vault เพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ข้อมูลใหม่โดยไม่มีความเสี่ยงที่จะรบกวนไปป์ไลน์ผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ เพื่อหลีกเลี่ยงการรบกวนผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่ได้รับการจัดการจากส่วนกลางของทีม Data Platform smava ได้เปิดตัวคลัสเตอร์ Redshift เพิ่มเติม โดยแยกปริมาณงานแบบกระจายอำนาจออก
smava กำลังมองหาโซลูชันที่พร้อมใช้งานทันทีเพื่อให้บรรลุการแยกภาระงานโดยไม่ต้องจัดการไปป์ไลน์การจำลองข้อมูลที่ซับซ้อน
หลังจากเปิดตัว การแชร์ข้อมูล RedShift ความสามารถในปี 2021 ทีม Data Platform ตระหนักดีว่านี่คือโซลูชันที่พวกเขามองหา smava ใช้คุณสมบัติการแบ่งปันข้อมูลเพื่อให้ข้อมูลจากคลัสเตอร์ผู้ผลิตพร้อมสำหรับการเข้าถึงเพื่ออ่านบนคลัสเตอร์ผู้บริโภคที่แตกต่างกัน โดยแต่ละคลัสเตอร์ผู้บริโภคเหล่านั้นให้บริการในขั้นตอนที่แตกต่างกัน
การแบ่งปันข้อมูล RedShift ช่วยให้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ทันที ละเอียด และรวดเร็วทั่วทั้งคลัสเตอร์ RedShift โดยไม่จำเป็นต้องคัดลอกข้อมูล ให้การเข้าถึงข้อมูลแบบสดเพื่อให้ผู้ใช้เห็นข้อมูลล่าสุดและสอดคล้องกันมากที่สุดเมื่อมีการอัปเดตในคลังข้อมูล ด้วยการแชร์ข้อมูล คุณสามารถแชร์ข้อมูลสดกับคลัสเตอร์ Redshift ในบัญชี AWS เดียวกันหรือต่างกันและข้ามภูมิภาคได้อย่างปลอดภัย
ด้วยการแบ่งปันข้อมูล Redshift smava สามารถเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมข้อมูลได้โดยการแยกปริมาณงานข้อมูลออกเป็นคลัสเตอร์ผู้บริโภคแต่ละกลุ่ม โดยไม่ต้องจำลองข้อมูล แผนภาพต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมแพลตฟอร์มข้อมูลระดับสูงหลังจากแยกคลัสเตอร์ Redshift เดียวออกเป็นหลายคลัสเตอร์
ด้วยการให้บริการดาต้ามาร์ทแบบบริการตนเอง Smava ได้เพิ่มความเป็นประชาธิปไตยของข้อมูลด้วยการให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลทุกด้าน พวกเขายังจัดเตรียมชุดเครื่องมือแบบกำหนดเองให้กับทีมสำหรับการค้นหาข้อมูล การวิเคราะห์เฉพาะกิจ การสร้างต้นแบบ และการดำเนินงานตลอดวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่ครบถ้วนสมบูรณ์
หลังจากรวบรวมข้อมูลการปฏิบัติงานจากแต่ละคลัสเตอร์ ทีม Data Platform ก็ได้ระบุถึงการเพิ่มประสิทธิภาพที่เป็นไปได้เพิ่มเติม: คลัสเตอร์ Raw Vault อยู่ภายใต้การโหลดที่มั่นคงตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน แต่คลัสเตอร์ Business Vault ได้รับการอัปเดตทุกคืนเท่านั้น เพื่อปรับต้นทุนให้เหมาะสม smava ใช้ หยุดชั่วคราวและดำเนินการต่อความสามารถ ของคลัสเตอร์ที่จัดเตรียม RedShift ความสามารถเหล่านี้มีประโยชน์สำหรับคลัสเตอร์ที่ต้องพร้อมใช้งานในเวลาที่กำหนด ขณะที่คลัสเตอร์หยุดชั่วคราว การเรียกเก็บเงินตามความต้องการจะถูกระงับ เฉพาะพื้นที่เก็บข้อมูลของคลัสเตอร์เท่านั้นที่ต้องเสียค่าธรรมเนียม
คุณลักษณะหยุดชั่วคราวและดำเนินการต่อช่วยให้ Smava ปรับต้นทุนให้เหมาะสม แต่จำเป็นต้องมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินการเพิ่มเติมเพื่อกระตุ้นการทำงานของคลัสเตอร์ นอกจากนี้ กลุ่มการพัฒนายังคงมีเวลาว่างในระหว่างชั่วโมงทำงาน ในที่สุดความท้าทายเหล่านี้ก็ได้รับการแก้ไขด้วยการนำ Redshift Serverless มาใช้ในปี 2022 ทีม Data Platform ตัดสินใจย้ายคลัสเตอร์ขั้นตอน Business Data Vault ไปยัง Redshift Serverless ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถชำระค่าคลังข้อมูลเฉพาะเมื่อมีการใช้งานเท่านั้น เชื่อถือได้ และมีประสิทธิภาพ
Redshift Serverless เหมาะอย่างยิ่งสำหรับกรณีที่คาดการณ์ความต้องการการประมวลผลได้ยาก เช่น ปริมาณงานที่เปลี่ยนแปลง ปริมาณงานเป็นระยะที่มีเวลาว่าง และปริมาณงานในสถานะคงที่ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ เนื่องจากความต้องการใช้งานเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกับปริมาณงานใหม่และผู้ใช้ที่ทำงานพร้อมกันมากขึ้น Redshift Serverless จะจัดเตรียมทรัพยากรการประมวลผลที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ และคลังข้อมูลจะปรับขนาดได้อย่างราบรื่นและอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง การแชร์ข้อมูลได้รับการสนับสนุนทั้งสองทิศทางระหว่าง Redshift Serverless และคลัสเตอร์ Redshift ที่จัดเตรียมไว้ด้วยโหนด RA3 ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรม smava แผนภาพต่อไปนี้แสดงการตั้งค่าสถาปัตยกรรมระดับสูงหลังจากย้ายไปยัง Redshift Serverless
smava ผสมผสานคุณประโยชน์ของ Redshift Serverless และ dbt ผ่านไปป์ไลน์ CI/CD ที่ราบรื่น โดยใช้วิธีการพัฒนาแบบ Trunk-based การเปลี่ยนแปลงในพื้นที่เก็บข้อมูล Git จะถูกปรับใช้ในขั้นตอนการทดสอบโดยอัตโนมัติ และตรวจสอบความถูกต้องโดยใช้การทดสอบการรวมระบบอัตโนมัติ แนวทางนี้เพิ่มประสิทธิภาพของนักพัฒนาและลดเวลาเฉลี่ยในการผลิตจากวันเหลือเพียงนาที
smava ใช้สถาปัตยกรรมที่ใช้คลังข้อมูล Redshift ทั้งแบบจัดเตรียมและแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ร่วมกับความสามารถในการแบ่งปันข้อมูลเพื่อแยกปริมาณงาน ด้วยการเลือกรูปแบบสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมกับความต้องการ Smava สามารถบรรลุผลดังต่อไปนี้:
- ลดความซับซ้อนของไปป์ไลน์ข้อมูลและลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน
- ลดเวลาการเปิดตัวฟีเจอร์จากวันเหลือเป็นนาที
- เพิ่มประสิทธิภาพด้านราคาโดยการลดเวลาว่างและปรับขนาดปริมาณงานให้เหมาะสม
- สร้างรายงานได้เร็วขึ้นสูงสุดสามเท่า (การคำนวณเร็วขึ้นและการทำงานแบบขนานที่สูงขึ้น) ที่ 50% ของต้นทุนการตั้งค่าดั้งเดิม
- เพิ่มความคล่องตัวของทุกแผนกและสนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นประชาธิปไตย
- เพิ่มความเร็วของนวัตกรรมด้วยการเปิดเผยความสามารถด้านข้อมูลการบริการตนเองสำหรับทีมในทุกแผนก และเสริมสร้างความสามารถในการทดสอบ A/B เพื่อให้ครอบคลุมการเดินทางของลูกค้าโดยสมบูรณ์
ปัจจุบัน ทุกแผนกใน smava ใช้ผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล แม่นยำ และคล่องตัว
วิสัยทัศน์ในอนาคต
สำหรับอนาคต smava วางแผนที่จะเพิ่มประสิทธิภาพแพลตฟอร์มข้อมูลต่อไปตามตัวชี้วัดการปฏิบัติงาน พวกเขากำลังพิจารณาที่จะเปลี่ยนคลัสเตอร์ที่มีการจัดเตรียมเพิ่มเติม เช่น คลัสเตอร์ Self-Service Data Mart เป็นแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ นอกจากนี้ smava กำลังเพิ่มประสิทธิภาพ Toolchain Orchestration ELT เพื่อเพิ่มจำนวนไปป์ไลน์ข้อมูลแบบขนานที่จะรัน ซึ่งจะช่วยเพิ่มการใช้ทรัพยากร RedShift ที่จัดเตรียมไว้และช่วยลดต้นทุนได้
ด้วยการเปิดตัวบริการตนเองแบบกระจายอำนาจสำหรับการสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูล smava ได้ก้าวไปข้างหน้าสู่ a สถาปัตยกรรมดาต้าเมช. ในอนาคต ทีม Data Platform วางแผนที่จะประเมินความต้องการของผู้ใช้บริการเพิ่มเติม และสร้างหลักการ Data Mesh เพิ่มเติม เช่น การกำกับดูแลข้อมูลแบบรวมศูนย์
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้แสดงให้เห็นว่า Smava เพิ่มประสิทธิภาพแพลตฟอร์มข้อมูลอย่างไรโดยการแยกสภาพแวดล้อมและปริมาณงานโดยใช้ Redshift Serverless และคุณสมบัติการแบ่งปันข้อมูล สภาพแวดล้อม RedShift เหล่านั้นได้รับการบูรณาการอย่างดีกับโครงสร้างพื้นฐาน มีความยืดหยุ่นในการปรับขนาดตามความต้องการ และมีความพร้อมใช้งานสูง และจำเป็นต้องมีความพยายามในการดูแลระบบขั้นต่ำ โดยรวมแล้ว smava มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นสามเท่าในขณะที่ลดต้นทุนแพลตฟอร์มทั้งหมดลง 50% นอกจากนี้ ยังลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานให้เหลือน้อยที่สุดในขณะที่ยังคงรักษา SLA ที่มีอยู่สำหรับเวลาในการสร้างรายงาน นอกจากนี้ smava ยังได้เสริมสร้างวัฒนธรรมแห่งนวัตกรรมด้วยการมอบความสามารถด้านผลิตภัณฑ์ข้อมูลแบบบริการตนเองเพื่อเร่งเวลาออกสู่ตลาด
หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถของ Amazon RedShift เราขอแนะนำให้รับชมรายการล่าสุด มีอะไรใหม่ในเซสชัน Amazon RedShift ในช่องทาง AWS Events เพื่อดูภาพรวมของฟีเจอร์ที่เพิ่งเพิ่มเข้ามาในบริการ คุณยังสามารถสำรวจ ห้องปฏิบัติการ Amazon RedShift แบบบริการตนเองและลงมือปฏิบัติจริง เพื่อทดลองใช้ฟังก์ชันหลักของ Amazon RedShift ในลักษณะที่ได้รับคำแนะนำ
คุณยังสามารถดำดิ่งลึกลงไปได้ กรณีการใช้งาน RedShift Serverless และ กรณีการใช้งานการแบ่งปันข้อมูล. นอกจากนี้โปรดตรวจสอบ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการแบ่งปันข้อมูล และค้นพบวิธีการ ลูกค้ารายอื่นๆ ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับต้นทุนและประสิทธิภาพด้วยการแบ่งปันข้อมูล RedShift เพื่อรับแรงบันดาลใจสำหรับภาระงานของคุณเอง
หากคุณชอบหนังสือลองดู Amazon RedShift: คู่มือขั้นสุดท้ายโดย O'Reillyโดยที่ผู้เขียนให้รายละเอียดเกี่ยวกับความสามารถของ Amazon RedShift และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบและเทคนิคที่เกี่ยวข้อง
เกี่ยวกับผู้เขียน
อเล็กซ์ นอมอฟ เป็น Principal Data Architect ที่ smava GmbH และเป็นผู้นำโครงการการเปลี่ยนแปลงที่แผนกข้อมูล ก่อนหน้านี้ Alex ทำงานเป็นเวลา 10 ปีในตำแหน่งที่ปรึกษาและสถาปนิกข้อมูล/โซลูชันในหลากหลายสาขา เช่น โทรคมนาคม การธนาคาร พลังงาน และการเงิน โดยใช้กลุ่มเทคโนโลยีต่างๆ และในประเทศต่างๆ มากมาย เขามีความหลงใหลอย่างมากต่อข้อมูลและเปลี่ยนแปลงองค์กรให้กลายเป็นที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและสิ่งที่ดีที่สุดในสิ่งที่พวกเขาทำ
หลิงลี่ เจิ้ง ทำงานเป็นผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจในองค์กรผู้เชี่ยวชาญ AWS ทั่วโลก ซึ่งสนับสนุนลูกค้าในภูมิภาค DACH เพื่อรับประโยชน์สูงสุดจากบริการวิเคราะห์ของ Amazon ด้วยประสบการณ์กว่า 12 ปีในอุตสาหกรรมพลังงาน ระบบอัตโนมัติ และซอฟต์แวร์โดยมุ่งเน้นที่การวิเคราะห์ข้อมูล AI และ ML เธอทุ่มเทเพื่อช่วยให้ลูกค้าบรรลุผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล
อเล็กซานเดอร์ สปิวัก เป็นสถาปนิกโซลูชันสตาร์ทอัพอาวุโสที่ AWS โดยมุ่งเน้นที่ลูกค้า B2B ISV ทั่ว EMEA North ก่อนที่จะมาร่วมงานกับ AWS Alexander เคยทำงานเป็นที่ปรึกษาด้านบริการทางการเงิน รวมถึงบทบาทต่างๆ ในด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์และสถาปัตยกรรม เขาหลงใหลเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล สถาปัตยกรรมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ และการสร้างองค์กรที่มีประสิทธิภาพ
โพสต์นี้ได้รับการตรวจสอบความถูกต้องทางเทคนิคโดย David Greenshtein สถาปนิกอาวุโสด้านโซลูชันการวิเคราะห์
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-smava-makes-loans-transparent-and-affordable-using-amazon-redshift-serverless/
- :มี
- :เป็น
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 10
- 100
- 12
- 125
- 20
- 2021
- 2022
- 60
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- การเข้าถึงข้อมูล
- บรรลุผล
- ตาม
- บัญชี
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- บรรลุ
- ประสบความสำเร็จ
- ข้าม
- Ad
- ที่เพิ่ม
- นอกจากนี้
- เพิ่มเติม
- นอกจากนี้
- จ่าหน้า
- การบริหาร
- บุญธรรม
- การนำ
- ความได้เปรียบ
- ราคาไม่แพง
- หลังจาก
- เปรียว
- AI
- อเล็กซ์
- อเล็กซานเด
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- ช่วยให้
- ด้วย
- เสมอ
- อเมซอน
- Amazon Web Services
- ในหมู่
- an
- การวิเคราะห์
- นักวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- วิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- ใด
- ประยุกต์
- เข้าใกล้
- ในเชิงสถาปัตยกรรม
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AS
- ด้าน
- สินทรัพย์
- At
- ผู้เขียน
- ผู้เขียน
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- เฉลี่ย
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- B2B
- B2C
- การธนาคาร
- ธนาคาร
- ตาม
- BE
- กลายเป็น
- รับ
- ก่อน
- เชื่อ
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ที่ดีที่สุด
- ระหว่าง
- การเรียกเก็บเงิน
- บล็อก
- ร้านหนังสือเกาหลี
- ผู้กู้
- ทั้งสอง
- สาขา
- นำมาซึ่ง
- ธุรกิจ
- การพัฒนาธุรกิจ
- ระบบธุรกิจอัจฉริยะ
- แต่
- by
- รณรงค์
- CAN
- ความสามารถในการ
- ความสามารถ
- จับ
- กรณี
- แค็ตตาล็อก
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- การเปลี่ยนแปลง
- โหลด
- ตรวจสอบ
- Choose
- เลือก
- เลือก
- เมฆ
- Cluster
- การทำงานร่วมกัน
- การเก็บรวบรวม
- รวม
- บริษัท
- บริษัท
- เมื่อเทียบกับ
- สมบูรณ์
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- คำนวณ
- พร้อมกัน
- พิจารณา
- คงเส้นคงวา
- ผู้ให้คำปรึกษา
- ผู้บริโภค
- ผู้บริโภค
- การบริโภค
- ต่อ
- ตรงกัน
- ราคา
- ประหยัดค่าใช้จ่าย
- ค่าใช้จ่าย
- ประเทศ
- หน้าปก
- สร้าง
- การสร้าง
- การสร้าง
- วัฒนธรรม
- curated
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ข้อมูลลูกค้า
- ลูกค้า
- ประจำวัน
- ข้อมูล
- การเข้าถึงข้อมูล
- วิเคราะห์ข้อมูล
- ดาต้าเลค
- แพลตฟอร์มข้อมูล
- การแชร์ข้อมูล
- การสร้างภาพข้อมูล
- คลังข้อมูล
- คลังข้อมูล
- ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- เดวิด
- วัน
- วัน
- ข้อเสนอ
- ซึ่งกระจายอำนาจ
- ตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- ลดลง
- ทุ่มเท
- ลึก
- แตกหัก
- ส่งมอบ
- ความต้องการ
- การทำให้เป็นประชาธิปไตย
- democratizing
- แผนก
- หน่วยงาน
- นำไปใช้
- รายละเอียด
- พัฒนา
- นักพัฒนา
- พัฒนาการ
- DID
- ต่าง
- ยาก
- ดิจิตอล
- แปลงดิจิตอล
- คำสั่ง
- โดยตรง
- ค้นพบ
- การค้นพบ
- การดำน้ำ
- do
- โดเมน
- ลง
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- EMEA
- ช่วยให้
- ปลาย
- พลังงาน
- การนัดหมาย
- ชั้นเยี่ยม
- สภาพแวดล้อม
- สร้าง
- อีเธอร์ (ETH)
- ประเมินค่า
- เหตุการณ์
- คาย
- วิวัฒน์
- วิวัฒนาการ
- ที่มีอยู่
- ประสบการณ์
- การทดลอง
- การสำรวจ
- สำรวจ
- ภายนอก
- ต้องเผชิญกับ
- ธรรม
- FAST
- เร็วขึ้น
- อย่างดี
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- ในที่สุด
- เงินทุน
- ทางการเงิน
- บริการทางการเงิน
- ความยืดหยุ่น
- มีความยืดหยุ่น
- โฟกัส
- โดยมุ่งเน้น
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- สำหรับผู้บริโภค
- สมัยก่อน
- ข้างหน้า
- อุปถัมภ์
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- ฟังก์ชันการทำงาน
- ต่อไป
- นอกจากนี้
- อนาคต
- สร้าง
- รุ่น
- ประเทศเยอรมัน
- ได้รับ
- ไป
- ให้
- จีเอ็มบีเอช
- การกำกับดูแล
- ยิ่งใหญ่
- เพิ่มขึ้น
- การเจริญเติบโต
- การเจริญเติบโต
- แขก
- โพสต์ของผู้เข้าพัก
- ให้คำแนะนำ
- แนะนำ
- มี
- มือบน
- เกิดขึ้น
- มี
- มี
- he
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- ระดับสูง
- สูงกว่า
- อย่างสูง
- เจ้าภาพ
- ชั่วโมง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTML
- HTTPS
- ในอุดมคติ
- ระบุ
- Idle
- แสดงให้เห็นถึง
- ที่กระทบ
- ปรับปรุง
- in
- ประกอบด้วย
- รวมทั้ง
- เพิ่ม
- เพิ่มขึ้น
- เป็นรายบุคคล
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- ภายใน
- ข้อมูลเชิงลึก
- แรงบันดาลใจ
- อินสแตนซ์
- ด่วน
- แบบบูรณาการ
- บูรณาการ
- Intelligence
- การโต้ตอบ
- สนใจ
- อินเตอร์เฟซ
- การรบกวน
- รบกวน
- ภายใน
- การแทรกแซง
- เข้าไป
- แนะนำ
- แนะนำ
- บทนำ
- เปลี่ยว
- ความเหงา
- ไอเอสวี
- IT
- เส้นทางท่องเที่ยว
- คีย์
- ทะเลสาบ
- เชื่อมโยงไปถึง
- ดินแดน
- เปิดตัว
- ผู้นำ
- ชั้นนำ
- นำไปสู่
- การเรียนรู้
- วงจรชีวิต
- กดไลก์
- Line
- สด
- ข้อมูลสด
- โหลด
- เงินกู้
- เงินให้กู้ยืม
- ที่ต้องการหา
- ทำ
- การบำรุงรักษา
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- ผู้จัดการ
- การจัดการ
- ลักษณะ
- คู่มือ
- หลาย
- ตลาด
- ผู้นำตลาด
- การตลาด
- เป็นผู้ใหญ่
- พบ
- ตาข่าย
- เมตาดาต้า
- ระเบียบวิธี
- ตัวชี้วัด
- ขั้นต่ำ
- นาที
- ML
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- ยิ่งไปกว่านั้น
- การจำนอง
- มากที่สุด
- ย้าย
- หลาย
- คือ
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- ใหม่
- ไม่
- โหนด
- ทางทิศเหนือ
- ตอนนี้
- จำนวน
- วัตถุ
- of
- เสนอ
- on
- ตามความต้องการ
- ONE
- เพียง
- การดำเนินงาน
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- การปรับให้เหมาะสม
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- or
- ประสาน
- ใบสั่ง
- organizacja
- องค์กร
- เป็นต้นฉบับ
- อื่นๆ
- ผลิตภัณฑ์อื่นๆ
- ออก
- เกิน
- ทั้งหมด
- เอาชนะ
- ภาพรวม
- ของตนเอง
- ก้าว
- Parallel
- กิเลส
- หลงใหล
- แบบแผน
- รูปแบบ
- หยุดชั่วคราว
- หยุดชั่วคราว
- ชำระ
- จุดสูงสุด
- ต่อ
- การปฏิบัติ
- เป็นระยะ
- ส่วนบุคคล
- สินเชื่อส่วนบุคคล
- ท่อ
- แผน
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- ยอดนิยม
- ประชากร
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- อำนาจ
- คาดการณ์
- ชอบ
- เตรียมการ
- เตรียมความพร้อม
- ก่อน
- ก่อนหน้านี้
- หลัก
- หลักการ
- ก่อน
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผู้ผลิต
- ผลิตภัณฑ์
- การพัฒนาผลิตภัณฑ์
- การผลิต
- ผลิตภัณฑ์
- โครงการ
- การสร้างต้นแบบ
- ให้
- ให้
- ให้
- การให้
- คำสั่ง
- อย่างรวดเร็ว
- พิสัย
- ดิบ
- อ่าน
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- ได้รับการยอมรับ
- แนะนำ
- ลด
- ลดลง
- ลด
- ลด
- ภูมิภาค
- ภูมิภาค
- ปล่อย
- ยังคงอยู่
- การทำซ้ำ
- รายงาน
- การรายงาน
- รายงาน
- กรุ
- แสดงให้เห็นถึง
- ต้องการ
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- ความต้องการ
- แหล่งข้อมูล
- รับผิดชอบ
- ผลสอบ
- เรซูเม่
- สุดท้าย
- ขวา
- ความเสี่ยง
- บทบาท
- กฎระเบียบ
- วิ่ง
- ขาย
- ขายและการตลาด
- เดียวกัน
- เงินออม
- ที่ปรับขนาดได้
- ขนาด
- ตาชั่ง
- ปรับ
- สคริปต์
- ไร้รอยต่อ
- ได้อย่างลงตัว
- อย่างปลอดภัย
- เห็น
- บริการตัวเอง
- ระดับอาวุโส
- แยก
- การพลัดพราก
- serverless
- ให้บริการอาหาร
- บริการ
- บริการ
- การให้บริการ
- เซสชั่น
- ชุด
- การติดตั้ง
- Share
- ใช้งานร่วมกัน
- เธอ
- โชว์
- แสดงให้เห็นว่า
- แสดงให้เห็นว่า
- ง่าย
- ลดความซับซ้อน
- เดียว
- So
- ซอฟต์แวร์
- การพัฒนาซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- แก้ไข
- ที่มา
- แหล่งที่มา
- ผู้เชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- ความเร็ว
- แหลม
- SQL
- สแต็ค
- ระยะ
- ขั้นตอน
- การแสดงละคร
- ผู้มีส่วนได้เสีย
- ข้อความที่เริ่ม
- การเริ่มต้น
- การเข้าพัก
- คงที่
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- ร้านค้า
- ความเข้มแข็ง
- เสริมสร้างความเข้มแข็ง
- โครงสร้าง
- หรือ
- อย่างเช่น
- สนับสนุน
- ที่สนับสนุน
- ที่สนับสนุน
- ที่ถูกระงับ
- ฉาก
- ใช้เวลา
- แน่ชัด
- ทีม
- ทีม
- เทคโนโลยี
- วิชาการ
- เทคนิค
- โทรคมนาคม
- ทดสอบ
- การทดสอบ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ก้าวสู่อนาคต
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- ของบุคคลที่สาม
- นี้
- เหล่านั้น
- พัน
- สาม
- ตลอด
- เวลา
- ครั้ง
- ไปยัง
- ร่วมกัน
- เอา
- เครื่องมือ
- รวม
- ไปทาง
- แปลง
- การแปลง
- การแปลง
- เปลี่ยน
- การเปลี่ยนแปลง
- โปร่งใส
- เรียก
- ภายใต้
- ทายไม่ถูก
- ทันเหตุการณ์
- ให้กับคุณ
- การใช้
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ประสบการณ์ของผู้ใช้
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- ใช้ประโยชน์
- การตรวจสอบ
- ความคุ้มค่า
- ตัวแปร
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- หกคะเมน
- การสร้างภาพ
- ปริมาณ
- ไดรฟ์
- อยาก
- คลังสินค้า
- คือ
- ชม
- ทาง..
- วิธี
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- คือ
- อะไร
- เมื่อ
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- กว้าง
- วิกิพีเดีย
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- ทำงาน
- เวิร์กโฟลว์
- การทำงาน
- เวลาทำการ
- โรงงาน
- การประชุมเชิงปฏิบัติการ
- ทั่วโลก
- ปี
- ปี
- เธอ
- ของคุณ
- YouTube
- ลมทะเล