為您的 Amazon 銷售合作夥伴資料實作分析策略

本節提供詳細策略，說明 Amazon 廠商和賣方如何對從 Amazon Selling Partner API (SP-API) 擷取的資料執行進階分析。這些分析功能可提供：

• 對銷售績效、庫存管理、品牌分析和其他關鍵指標的洞察。

• 能夠建立自訂計算、篩選條件和視覺化，以滿足您的特定需求。

下列架構圖顯示如何使用 AWS Glue 來探索、準備、移動和整合資料湖中的資料，以便將其用於分析和洞見。

架構圖包含下列元件：

1. AWS Lake Formation 用來建置可擴展的資料湖，並集中管理安全性、存取控制和稽核線索。

2. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 用作資料湖儲存。

3. AWS Glue 用於編目、轉換、擴充、移動和複寫跨多個資料存放區和資料湖的資料。 AWS Glue 簡化了複雜、手動和昂貴的傳統資料整合程序，並支援增加的資料磁碟區和資料多樣性。

4. Amazon DataZone 可協助您編目、探索、共用和管理整個組織的資料。

5. Amazon Athena 提供互動式查詢、分析和處理功能。

6. Amazon Redshift 用作雲端資料倉儲。透過零 ETL 整合，您可以對 PB 的交易資料執行近乎即時的分析，也可以使用 Amazon Redshift ML 功能衍生即時洞見。

7. Amazon QuickSight 提供採用 ML 技術的商業智慧。QuickSight Q 採用機器學習技術，使用自然語言處理來快速回答業務問題。

8. Amazon EMR 是受管叢集平台，可簡化執行大數據架構，以處理和分析其上的大量資料 AWS。使用這些架構和相關的開放原始碼專案，可以處理用於分析用途和商業智慧工作負載的資料。

9. Amazon OpenSearch Service 可用於操作分析。它還提供向量資料庫搜尋功能。

10. Amazon SageMaker AI 可用於建置、訓練和部署 ML 模型，以及將人工智慧新增至您的應用程式。