AWS Smart Analytics

Inteligentní analytika na AWS

End-to-end analytické řešení od příjmu dat po vizualizace a ML insights

Amazon QuickSight

Serverless BI s ML-powered insights a dotazy v přirozeném jazyce

Athena Analytics

Interaktivní SQL analytika nad daty v S3

EMR Spark

Big data zpracování pro komplexní analytické úkoly

OpenSearch

Real-time vyhledávání a log analytika

QuickSight Q

Dotazy v přirozeném jazyce pro business uživatele

Embedded Analytics

Integrace analytiky do vlastních aplikací

AWS Smart Analytics

Moderní analytika na AWS

AWS nabízí kompletní ekosystém analytických služeb – od serverless SQL dotazů po ML-powered dashboardy. Žádná infrastruktura k správě, platíte jen za to co používáte.

Serverless Analytics

Žádná infrastruktura k správě, platíte za využití

Pay-per-query

Self-Service BI

Demokratizace dat pro všechny uživatele

Natural language

Cost-Effective

Až 90% úspory oproti tradičním DWH

-70% TCO

ML-Powered

Automatické insights a predikce

Built-in ML

Evoluce analytiky

1

Tradiční BI

  • Fixní reporty
  • IT-driven
  • Batch processing
  • High TCO
Pomalé, rigidní, drahé
2

Self-Service BI

  • Ad-hoc analýzy
  • Business-driven
  • Interactive dashboards
  • Medium TCO
Data silos, governance gaps
3

Smart Analytics

  • ML-powered insights
  • Natural language
  • Real-time
  • Pay-per-use
Minimální – budoucnost analytiky
5x
Rychlejší time-to-insight
70%
Nižší TCO vs. on-prem
10x
Více uživatelů s přístupem k datům

AWS Analytics Services Portfolio

Kompletní ekosystém analytických služeb – od ingestion přes transformaci po vizualizaci. Vyberte služby podle vašich potřeb.

Amazon Athena

Serverless SQL

Serverless interactive query service pro analýzu dat v S3 pomocí standardního SQL.

Klíčové funkce

  • Serverless – žádná infrastruktura
  • Pay-per-query ($5/TB)
  • Presto/Trino engine
  • Federated queries
  • ACID transactions

Integrace

S3Glue CatalogQuickSightSageMaker
Pricing:$5/TB skenovaných dat (až 90% úspora s compression)

Typické use cases

  • Ad-hoc analýzy
  • Data exploration
  • Log analytics
  • Cost-effective querying

Kdy použít

Ad-hoc dotazy, explorativní analýza, nepředvídatelné workloady

Athena vs. Redshift – Kdy co použít?

Amazon Athena

  • ✓ Ad-hoc dotazy s nepředvídatelnou frekvencí
  • ✓ Data exploration a discovery
  • ✓ Pay-per-query model (nízké využití)
  • ✓ Federated queries přes více zdrojů
  • ✓ Jednoduchá integrace s data lake

Amazon Redshift

  • ✓ Pravidelné BI dashboardy a reporty
  • ✓ Vysoká konkurence uživatelů
  • ✓ Sub-sekundové dotazy
  • ✓ Komplexní analytické workloady
  • ✓ ML integrace (Redshift ML)

Smart Analytics v praxi

Jak pomáháme firmám transformovat data na actionable insights.

E-commerce

Self-Service Analytics Platform

Výzva

Legacy BI systém s jedním data analytikem jako bottleneck. Business čekal týdny na nové reporty.

Řešení

  • QuickSight s SPICE pro self-service dashboardy
  • Athena pro ad-hoc dotazy power userů
  • Glue pro ETL z 15+ source systémů
  • Lake Formation pro row-level security
  • QuickSight Q pro natural language queries

"Z týdnů na minuty. Business má přístup k datům kdy potřebuje."

Výsledky

50+
Self-service uživatelů
-90%
Čas na nový report
Real-time
Dashboardy
-60%
BI náklady
Použité služby
QuickSightAthenaRedshiftGlueLake Formation

Rychlejší Insights

Z týdnů na minuty. Self-service přístup k datům pro celý tým.

Real-time Dashboardy

Streaming analytics pro okamžitou visibility do operací.

Data Democratization

Natural language queries pro non-technical uživatele.

Best Practices pro AWS Analytics

Osvědčené postupy pro výkonnou, bezpečnou a cost-effective analytickou platformu.

Data Architecture

Datová architektura

Medallion Architecture

Bronze (raw) → Silver (cleaned) → Gold (aggregated) vrstvy pro jasnou data lineage.

Partitioning Strategy

Partitioning podle času (date, year/month/day) pro optimální query performance.

File Formats

Parquet pro analytické dotazy (columnar, compression). ORC pro Hive workloady.

Performance

Optimalizace výkonu

Compression & Partitioning

Až 90% úspora na Athena queries díky správné compression a partitioning.

SPICE Caching

QuickSight SPICE pro sub-sekundové dashboardy. Refresh scheduling.

Workload Management

Redshift WLM pro prioritizaci kritických dotazů. Concurrency scaling.

Cost

Cost Optimization

Query Optimization

Athena: SELECT only needed columns, use partitions. Až 10x nižší náklady.

Tiered Storage

S3 Intelligent Tiering pro automatickou optimalizaci. Glacier pro archiv.

Reserved Capacity

Redshift Reserved Instances pro predictable workloady. Až 75% sleva.

Security

Security & Governance

Fine-Grained Access

Lake Formation pro row/column-level security. Tag-based access control.

Data Masking

Dynamic data masking pro PII. Redshift data sharing s access controls.

Audit Logging

CloudTrail pro API calls. Redshift audit logging. Data lineage tracking.

Data Quality

Data Quality

Automated Checks

Glue Data Quality pro automated validace. Completeness, uniqueness, freshness.

Data Profiling

DataBrew pro visual profiling. Schema drift detection.

Quality Gates

Stop pipeline při quality failures. Alerting a notifications.

ML Integration

ML-Powered Analytics

QuickSight ML

Built-in forecasting, anomaly detection, what-if analysis. No ML expertise needed.

Redshift ML

CREATE MODEL v SQL. SageMaker Autopilot pro automatický model training.

Feature Store

SageMaker Feature Store pro sdílené ML features. Offline a online store.

Analytics Platform Checklist

Data Ingestion

  • ☐ Source systems identified
  • ☐ Glue crawlers configured
  • ☐ Schema evolution strategy
  • ☐ Incremental loads setup

Data Storage

  • ☐ Partitioning strategy
  • ☐ File format (Parquet)
  • ☐ Compression enabled
  • ☐ Lifecycle policies

Query Layer

  • ☐ Athena workgroups
  • ☐ Query result location
  • ☐ Cost controls (limits)
  • ☐ Federated queries

Visualization

  • ☐ QuickSight namespace
  • ☐ SPICE refresh schedule
  • ☐ Row-level security
  • ☐ Embedding configured

Implementační proces

Od dat k actionable insights

1

Fáze 1: Požadavky

1-2 týdny
  • Sběr business požadavků
  • Definice KPI
  • Mapování datových zdrojů
  • Analýza uživatelských person
  • Bezpečnostní požadavky
  • Výběr technologií
2

Fáze 2: Datová pipeline

2-4 týdny
  • Nastavení příjmu dat
  • Transformační pipelines
  • Framework pro kvalitu dat
  • Design sémantické vrstvy
  • Strategie cachování
  • Optimalizace výkonu
3

Fáze 3: Vizualizace

2-4 týdny
  • Design dashboardů
  • Nasazení QuickSight
  • Optimalizace SPICE datasetů
  • Row-level security
  • Embedded analytika
  • Mobilní optimalizace
4

Fáze 4: ML a pokročilé

2-4 týdny
  • Aktivace ML insights
  • Detekce anomálií
  • Forecasting modely
  • Dotazy v přirozeném jazyce
  • Konfigurace alertů
  • Enablement samoobsluhy

Technology Stack

AWS analytické služby

BI & Visualization

Amazon QuickSightQuickSight QEmbedded AnalyticsManaged Grafana

Query & Processing

Amazon AthenaAmazon EMRAWS GlueRedshift Serverless

Data Governance

Lake FormationGlue Data CatalogData QualityDataBrew

ML Integration

SageMakerRedshift MLComprehendForecast

Často kladené otázky o Smart Analytics

Odpovědi na nejčastější dotazy o analytice na AWS

Kontaktujte nás
Napište nám na WhatsApp

Připraveni transformovat vaši datovou strategii?

Kontaktujte nás ještě dnes a projednejme, jak vám naše odborné znalosti v oblasti datového inženýrství a vývoje aplikací mohou pomoci.

Personalizované konzultace

Analyzujeme vaše specifické potřeby a výzvy.

Řešení na míru

Vlastní strategie vytvořené pro vaše specifické obchodní požadavky.

Průběžná podpora

Jsme s vámi na každém kroku, od plánování až po implementaci.

Respektujeme vaše soukromí. Váš e-mail bude použit pouze k zaslání e-knihy a relevantních aktualizací.