Amazon 판매 파트너 데이터에 대한 분석 전략 구현

이 섹션에서는 Amazon 공급업체 및 판매자가 Amazon Selling Partner API(SP-API)에서 수집된 데이터에 대해 고급 분석을 수행하는 방법에 대한 자세한 전략을 제공합니다. 이러한 분석 기능은 다음을 제공할 수 있습니다.

• 판매 성과, 인벤토리 관리, 브랜드 분석 및 기타 주요 지표에 대한 인사이트.

• 사용자 지정 계산, 필터 및 시각화를 생성하여 특정 요구 사항을 해결하는 기능입니다.

다음 아키텍처 다이어그램은 분석 및 인사이트 AWS Glue 에 사용할 수 있도록를 사용하여 데이터 레이크의 데이터를 검색, 준비, 이동 및 통합하는 방법을 보여줍니다.

아키텍처 다이어그램에는 다음 구성 요소가 포함되어 있습니다.

1. AWS Lake Formation는 확장 가능한 데이터 레이크를 구축하고 보안, 액세스 제어 및 감사 추적을 중앙에서 관리하는 데 사용됩니다.

2. Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 데이터 레이크 스토리지로 사용됩니다.

3. AWS Glue는 여러 데이터 스토어와 데이터 레이크에서 데이터를 카탈로그화, 변환, 보강, 이동 및 복제하는 데 사용됩니다.는 복잡하고 수동적이며 비용이 많이 드는 기존 데이터 통합 프로세스를 AWS Glue 간소화하고 데이터 볼륨 및 데이터 다양성 증가를 지원합니다.

4. Amazon DataZone은 조직 전체의 데이터를 카탈로그화, 검색, 공유 및 관리하는 데 도움이 됩니다.

5. Amazon Athena는 대화형 쿼리, 분석 및 처리 기능을 제공합니다.

6. Amazon Redshift는 클라우드 데이터 웨어하우스로 사용됩니다. 제로 ETL 통합을 사용하면 페타바이트 단위의 트랜잭션 데이터에 대한 실시간에 가까운 분석을 수행하거나 Amazon Redshift ML 기능을 사용하여 실시간 인사이트를 도출할 수 있습니다.

7. Amazon QuickSight는 ML 기반 비즈니스 인텔리전스를 제공합니다. 기계 학습으로 구동되는 QuickSight Q는 자연어 처리를 사용하여 비즈니스 질문에 신속하게 답변합니다.

8. Amazon EMR은 빅 데이터 프레임워크 실행을 간소화하여 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하는 관리형 클러스터 플랫폼입니다 AWS. 이러한 프레임워크와 함께 관련 오픈 소스 프로젝트를 사용하여 분석용 데이터와 비즈니스 인텔리전스 워크로드를 처리할 수 있습니다.

9. Amazon OpenSearch Service는 운영 분석에 사용할 수 있습니다. 또한 벡터 데이터베이스 검색 기능도 제공합니다.

10. Amazon SageMaker AI를 사용하여 ML 모델을 빌드, 훈련 및 배포하고 애플리케이션에 인공 지능을 추가할 수 있습니다.