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ユースカジノ 出金できないデータと非ユースカジノ 出金できないデータをAWSデータレイクに統合し、AWS分析、人工知能、および機械学習サービスを使用してビジネスイノベーションをサポートする新しい洞察を得ています。

AWS では、ユースカジノ 出金できない のデータ抽出パターンと、ユースカジノ 出金できない およびその他の主要なエンタープライズデータソースをサポートする一般的なユースケースについて説明するセッションに参加しました。

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AIとMLで新しいビジネス洞察力を発揮し、夜間でもリアルタイムに近いスピードで加速します。さらに、革新的なソリューションの構築と新しいビジネスモデルの実験が可能になり、規制と監査の遵守を簡素化できます。

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実際に使用するお客様の事例です。

データアーキテクチャとデータドメインの説明。

ユースカジノ 出金できない データとビジネスロジックの抽出方法を示す図である。

Appflow による CDC 統合の導入は、5 つ以上の AWS サービスを呼び出して導入を進めます。(Glue、CloudWatch、Lambda、EventBridge、PrivateLink)

SageMAker & Redshift & QuickSight の流れに進むようです。

ユースカジノ 出金できないデータとビジネスロジックの抽出には、次のような利点があります。

  • 柔軟なデータ調整
  • アプリケーションレベルのコンテキストの維持
  • ビジネスロジックを備えた事前に構築されたユースカジノ 出金できない Extractorを活用して、価値創出時間を短縮

このアーキテクチャは参考アーキテクチャです。

ユースカジノ 出金できないデータを含むAWSのクラウドデータウェアハウスの場合は、次のように進みます。

  • ユースカジノ 出金できない ODP&OdataをAWS AppFlowとPrivateLinkを介して接続してS3を介してデータを抽出する
  • AWS Glueによるデータの精製、AWS Redshift MLによる他のNon ユースカジノ 出金できないデータとのモデリングの進行
  • QuickSightによるダッシュボードの実装とSageMakerによる追加の構築

そのセッションを聞きながら、データが重要になるにつれて、AWSを介したユースカジノ 出金できないデータの精製技術を確認できました。

オンプレミスからAWSに移行し、運用中の顧客に提案したいと感じました。

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引用元

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