Implementazione di una strategia di analisi per i dati dei tuoi partner di vendita Amazon - AWS Guida prescrittiva

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Implementazione di una strategia di analisi per i dati dei tuoi partner di vendita Amazon

Questa sezione fornisce una strategia dettagliata su come i fornitori e i venditori Amazon possono eseguire analisi avanzate sui dati acquisiti dall'API Amazon Selling Partner (SP-API). Queste funzionalità di analisi possono fornire:

  • Informazioni sulle prestazioni di vendita, sulla gestione dell'inventario, sull'analisi del marchio e su altre metriche chiave.

  • La capacità di creare calcoli, filtri e visualizzazioni personalizzati per soddisfare esigenze specifiche.

Il seguente diagramma di architettura mostra come vengono utilizzati AWS Glue per scoprire, preparare, spostare e integrare i dati nel data lake in modo da poterli utilizzare per analisi e approfondimenti.

Utilizzo di servizi di analisi e AWS Glue accesso a informazioni dettagliate dai dati dell'API Amazon Selling Partner

Il diagramma dell'architettura include i seguenti componenti:

  1. AWS Lake Formationviene utilizzato per creare il data lake scalabile e per gestire centralmente la sicurezza, il controllo degli accessi e gli audit trail.

  2. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Simple Storage Service (Amazon S3) viene utilizzato come storage per data lake.

  3. AWS Glueviene utilizzato per catalogare, trasformare, arricchire, spostare e replicare i dati su più data store e nel data lake. AWS Glue semplifica i processi tradizionali di integrazione dei dati complessi, manuali e costosi e supporta un aumento dei volumi di dati e della diversità dei dati.

  4. Amazon ti DataZone aiuta a catalogare, scoprire, condividere e gestire i dati all'interno dell'organizzazione.

  5. Amazon Athena offre funzionalità interattive di interrogazione, analisi ed elaborazione.

  6. Amazon Redshift viene utilizzato come data warehouse nel cloud. Con l'integrazione zero-ETL, puoi eseguire analisi quasi in tempo reale su petabyte di dati transazionali oppure puoi utilizzare le funzionalità di Amazon Redshift ML per ricavare informazioni in tempo reale.

  7. Amazon QuickSight fornisce business intelligence basata sul machine learning. QuickSight Q, basato sull'apprendimento automatico, utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per rispondere rapidamente alle domande aziendali.

  8. Amazon EMR è una piattaforma di cluster gestita che semplifica l'esecuzione di framework di big data per elaborare e analizzare grandi quantità di dati. AWS Utilizzando questi framework e i relativi progetti open source, è possibile elaborare i dati per scopi di analisi e carichi di lavoro di business intelligence.

  9. Amazon OpenSearch Service può essere utilizzato per l'analisi operativa. Fornisce inoltre funzionalità di ricerca in database vettoriali.

  10. Amazon SageMaker AI può essere usato per creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning e per aggiungere intelligenza artificiale alle tue applicazioni.