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クエリ結果をキャッシュしておく“物理ビュー”をサポート。複雑な集計を事前に固めておいて、SELECT時は一瞬で返す。よく使う集計を高速化するテクニックとして注目される。

Redshiftの中でSQLっぽい命令を書くだけで機械学習モデルを作り、推論ができる機能。データを外に出さずにMLが実行できるから、安全かつ便利に予測クエリが組めるんだ。

ETLジョブをドラッグ&ドロップで設計する開発環境。Sparkのコードを自動生成して、S3→変換→Redshiftなどを簡単にパイプライン化できる。大規模データの処理が見える化されて楽しいんだ。

ノーコードでデータを可視化・クリーニングする。欠損や外れ値を見つけて直すといった前処理をGUIでできるから、分析にすぐ使える形に整えられる。ETL初心者にも優しいんだ。

データベースを運用しながらリアルタイム同期してAWSに移行できる。異なるDBエンジン間の移行にも対応していて、ダウンタイムを最小限にできる。改修しなくてもコピー可能なんだ。

MongoDB互換のドキュメントDBで、クエリやAPIがほぼ同じ感覚で使える。でも裏ではAWSが管理して高可用性・自動スケーリングを提供。MongoDBをクラウド移行したいときに便利。

改ざんできない台帳型のデータベース。全ての履歴がチェーンのように記録され、監査証跡として強力。中央管理型のブロックチェーンっぽいイメージで、金融や物流のトラッキングなどに使える。

グラフデータベースのAWS版。人物同士や物とのつながりを“ノードとエッジ”で表して、複雑な関係性を高速に検索できる。SNSの友達検索やおすすめ機能に適した構造なんだ。

医療データを標準フォーマット(FHIRなど)で一括管理し、分析や機械学習がしやすくなる仕組み。電子カルテや検査情報などを集めて、患者ケアや医療研究に役立てられるんだ。

オンラインの不正行為(詐欺決済やアカウント乗っ取り)を機械学習で検出する。トランザクションデータを学習させ、怪しいパターンをリアルタイムでスコアリングしてアラート出せる。