– Analise todos os seus dados.

Nenhum outro data warehouse facilita tanto a obtenção de novos insights sobre todos os seus dados. Com o Redshift, você pode consultar e combinar exabytes de dados estruturados e semiestruturados em data warehouses, bancos de dados operacionais e seu data lake usando o SQL padrão. O Redshift permite salvar facilmente os resultados de suas consultas de volta no data lake do S3 usando formatos abertos, como o Apache Parquet, para que você possa fazer análises adicionais a partir de outros serviços analíticos como o Amazon EMR, o Amazon Athena e o Amazon SageMaker.

– Performance em qualquer escala.

O Amazon Redshift tem uma relação preço-performance até 3x melhor do que outros data warehouses na nuvem, e a vantagem dessa relação preço-performance aumenta à medida que seu data warehouse cresce de gigabytes para hexabytes. O Amazon Redshift aproveita as vantagens do hardware desenvolvido pela AWS e do machine learning (ML) para oferecer a melhor performance de preço em qualquer escala. Isso inclui o uso do AWS Nitro System para acelerar a compactação e a criptografia de dados, técnicas de ML para analisar consultas e algoritmos de otimização de gráficos para organizar e armazenar dados automaticamente a fim de proporcionar resultados de consulta mais rápidos.

– Conheça a próxima geração do Redshift com AQUA (Advanced Query Accelerator).

O AQUA é um novo cache distribuído e acelerado por hardware que permite fazer consultas do Redshift até 10x mais rapidamente que qualquer outro data warehouse na nuvem corporativa pelo aumento automático de certas operações. O AQUA acelera as operações de verificação, filtragem e agregação hoje e acelerará mais operações no futuro.

– Casos de uso:

• Inteligência de negócios.

O Redshift permite fazer consultas de alta performance em petabytes de dados estruturados e semiestruturados com facilidade e economia para que você possa criar relatórios e painéis avançados usando o QuickSight e outras ferramentas de inteligência de negócios.

• Análises operacionais de eventos.

Reúna dados estruturados de um data warehouse e dados semiestruturados, como logs de aplicativos de um data lake do S3, para obter insights operacionais em tempo real sobre aplicações e sistemas.

• Dados como serviço.

Compartilhe dados dentro e fora de sua organização para ter uma colaboração segura e controlada de dados ao vivo com o compartilhamento de dados do Redshift.

• Análises preditivas.

Use o SQL para criar, treinar e implantar automaticamente modelos do Amazon SageMaker nos dados em seu data warehouse com o Redshift Machine Learning (prévia).