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Implementando uma estratégia de análise para os dados do seu parceiro de vendas da Amazon
Esta seção fornece uma estratégia detalhada de como os fornecedores e vendedores da Amazon podem realizar análises avançadas sobre os dados ingeridos da Amazon Selling Partner API (SP-API). Esses recursos de análise podem fornecer:
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Insights sobre desempenho de vendas, gerenciamento de inventário, análise de marca e outras métricas importantes.
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A capacidade de criar cálculos, filtros e visualizações personalizados para atender às suas necessidades específicas.
O diagrama de arquitetura a seguir mostra como você usa AWS Glue para descobrir, preparar, mover e integrar os dados no data lake para que você possa usá-los para análises e insights.
O diagrama de arquitetura inclui os seguintes componentes:
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AWS Lake Formationé usado para criar o data lake escalável e gerenciar centralmente a segurança, o controle de acesso e as trilhas de auditoria.
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O Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) é usado como armazenamento de data lake.
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AWS Glueé usado para catalogar, transformar, enriquecer, mover e replicar dados em vários armazenamentos de dados e no data lake. AWS Glue simplifica os processos tradicionais de integração de dados complexos, manuais e caros, além de oferecer suporte ao aumento dos volumes e da diversidade de dados.
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DataZoneA Amazon ajuda você a catalogar, descobrir, compartilhar e controlar dados em toda a organização.
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O Amazon Athena fornece recursos interativos de consulta, análise e processamento.
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O Amazon Redshift é usado como um armazém de dados na nuvem. Com a integração sem ETL, você pode realizar análises quase em tempo real em petabytes de dados transacionais ou usar os recursos de ML do Amazon Redshift para obter insights em tempo real.
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A Amazon QuickSight fornece inteligência de negócios baseada em ML. QuickSight O Q, baseado em aprendizado de máquina, usa processamento de linguagem natural para responder rapidamente às suas perguntas comerciais.
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O Amazon EMR é uma plataforma de cluster gerenciada que simplifica a execução de estruturas de big data para processar e analisar grandes quantidades de dados. AWS Ao usar essas estruturas e projetos de código aberto relacionados, é possível processar dados para finalidades de analytics e workloads de inteligência de negócios.
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O Amazon OpenSearch Service pode ser usado para análises operacionais. Ele também fornece recursos de pesquisa em bancos de dados vetoriais.
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O Amazon SageMaker AI pode ser usado para criar, treinar e implantar modelos de ML e adicionar inteligência artificial aos seus aplicativos.
