AWS Lake Formation | Amazon Web Services ブログ

AWSとパートナーソリューションによるセキュアなデータメッシュの構築

このブログでは、AWS ネイティブの分析サービスとサードパーティエンジンを同時に活用することを目的としたデータメッシュアーキテクチャを実装するための 3 つの重要な要件を探ります：(1)クロスカタログメタデータフェデレーション、(2)クロスアカウント＆クロスエンジンでの認証と認可、(3)分散ポリシーの反映
AWS をデータプロデューサーとコンシューマーの両方として実用的な実装パターンを検討し、Databricks や Snowflake などのパートナーとの統合アプローチを代表例として紹介します。
これらのパターンは、組織が企業全体のガバナンスを維持しながら、データメッシュの中核原則をサポートする柔軟で安全かつスケーラブルなデータアーキテクチャをどのように構築するかを示しています。

Amazon SageMaker レイクハウスアーキテクチャによる Amazon S3 上の Apache Iceberg テーブルの最適化設定の自動化

本記事は、2025 年 8 月 8 日に公開された The Amazon SageMaker lakehous […]

ファーストパーティデータによる D2C (Direct-to-Consumer) マーケティングの実現：生成 AI によるパーソナライズされた体験の提供

消費財 (Consumer Packaged Goods) 企業が長期的な成功を収めるためには、考慮すべき点がたくさんあります。とりわけ、ブランドコントロールを維持し、利益率を改善し、顧客との良い関係を築く新しい方法を見つける必要があります。幸いなことに、生成 AI の出現により、消費財企業がこれらすべての課題に対処できるようになりました。。ただし、これは万能のアプローチではありません。AI を組織に導入するだけでは、最大のメリットは得られません。ビジネス目標に沿った戦略的アプリケーションを採用する必要があります。