– Analyze all your data.

Ningún otro almacén de datos facilita la obtención de nuevos conocimientos sobre todos sus datos. Con Redshift, puede consultar y combinar exabytes de datos estructurados y semiestructurados en almacenes de datos, bases de datos operativas y su lago de datos utilizando SQL estándar. Redshift le permite guardar fácilmente los resultados de sus consultas en el lago de datos S3 utilizando formatos abiertos como Apache Parquet para que pueda realizar análisis adicionales de otros servicios de análisis como Amazon EMR, Amazon Athena y Amazon SageMaker.

– Rendimiento a cualquier escala.

Amazon Redshift es hasta 3 veces mejor precio-rendimiento que otros almacenes de datos en la nube, y esa ventaja precio-rendimiento aumenta a medida que su almacén de datos crece de gigabytes a hexabytes. Amazon Redshift aprovecha el hardware de AWS y el aprendizaje automático (ML) para ofrecer el mejor rendimiento de precio a cualquier escala. Esto incluye el uso del sistema AWS Nitro para acelerar la compresión y el cifrado de datos, técnicas de aprendizaje automático para analizar consultas y algoritmos de optimización de gráficos para organizar y almacenar datos automáticamente para obtener resultados de consultas más rápidos.

– Descubra la próxima generación de Redshift con AQUA (Advanced Query Accelerator).

AQUA es un nuevo caché distribuido y acelerado por hardware que le permite ejecutar consultas de Redshift hasta 10 veces más rápido que cualquier otro almacén de datos empresarial en la nube al escalar automáticamente ciertas operaciones. AQUA acelera las operaciones de escaneo, filtrado y agregación hoy y acelerará más operaciones en el futuro.- Casos de uso:

• Business Intelligence.

Redshift le permite ejecutar consultas de alto rendimiento en petabytes de datos estructurados y semiestructurados de manera fácil y rentable para que pueda crear informes y cuadros de mando avanzados utilizando QuickSight y otras herramientas de inteligencia empresarial.

• Análisis operativo de eventos.

Reúna datos estructurados de un almacén de datos y datos semiestructurados, como registros de aplicaciones de un lago de datos S3, para obtener información operativa en tiempo real sobre aplicaciones y sistemas.

• Datos como servicio.

Comparta datos dentro y fuera de su organización para una colaboración de datos en vivo segura y controlada con Redshift Data Sharing.

• Análisis predictivo.

Utilice SQL para crear, entrenar e implementar automáticamente modelos de Amazon SageMaker en los datos de su almacén de datos con Redshift Machine Learning (upstream).