Implementierung einer Analysestrategie für Ihre Amazon-Verkaufspartnerdaten - AWS Präskriptive Leitlinien

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Implementierung einer Analysestrategie für Ihre Amazon-Verkaufspartnerdaten

Dieser Abschnitt enthält eine detaillierte Strategie, wie Amazon-Anbieter und -Verkäufer erweiterte Analysen der von der Amazon Selling Partner API (SP-API) aufgenommenen Daten durchführen können. Diese Analysefunktionen können Folgendes bieten:

  • Einblicke in Vertriebsleistung, Bestandsmanagement, Markenanalysen und andere wichtige Kennzahlen.

  • Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Berechnungen, Filter und Visualisierungen zu erstellen, um Ihren spezifischen Anforderungen gerecht zu werden.

Das folgende Architekturdiagramm zeigt, wie Sie AWS Glue die Daten im Data Lake ermitteln, vorbereiten, verschieben und integrieren, sodass Sie sie für Analysen und Erkenntnisse verwenden können.

Nutzung von Analysediensten und AWS Glue Gewinnung von Erkenntnissen aus den API-Daten der Amazon-Verkaufspartner

Das Architekturdiagramm umfasst die folgenden Komponenten:

  1. AWS Lake Formationwird verwendet, um den skalierbaren Data Lake aufzubauen und die Sicherheit, Zugriffskontrolle und Prüfpfade zentral zu verwalten.

  2. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) wird als Data-Lake-Speicher verwendet.

  3. AWS Gluewird verwendet, um Daten über mehrere Datenspeicher und den Data Lake hinweg zu katalogisieren, zu transformieren, anzureichern, zu verschieben und zu replizieren. AWS Glue vereinfacht komplexe, manuelle und teure traditionelle Datenintegrationsprozesse und unterstützt größere Datenmengen und Datenvielfalt.

  4. Amazon DataZone hilft Ihnen dabei, Daten unternehmensweit zu katalogisieren, zu entdecken, gemeinsam zu nutzen und zu verwalten.

  5. Amazon Athena bietet interaktive Abfrage-, Analyse- und Verarbeitungsfunktionen.

  6. Amazon Redshift wird als Cloud-Data Warehouse verwendet. Mit der Zero-ETL-Integration können Sie Analysen von Petabytes von Transaktionsdaten nahezu in Echtzeit durchführen oder die ML-Funktionen von Amazon Redshift nutzen, um Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen.

  7. Amazon QuickSight bietet ML-gestützte Business Intelligence. QuickSight Q, unterstützt durch maschinelles Lernen, verwendet natürliche Sprachverarbeitung, um Ihre Geschäftsfragen schnell zu beantworten.

  8. Amazon EMR ist eine verwaltete Cluster-Plattform, die den Betrieb von Big-Data-Frameworks zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen vereinfacht. AWS Die Verwendung dieser Frameworks und verwandter Open-Source-Projekte, können Sie Daten zu Analysezwecken und Business-Intelligence-Workloads verarbeiten.

  9. Amazon OpenSearch Service kann für Betriebsanalysen verwendet werden. Es bietet auch Funktionen zur Suche nach Vektordatenbanken.

  10. Amazon SageMaker AI kann verwendet werden, um ML-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen und Ihren Anwendungen künstliche Intelligenz hinzuzufügen.