利用Amazon S作為大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲平臺，方便地存放各種類型的數(shù)據(jù)，通過Amazon Redshift或者Amazon Athena進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

通過Amazon EMR（Elastic Map Reduce）處理海量數(shù)據(jù)。EMR是個管理Hadoop集群的服務(wù)，方便快速地對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

借助Amazon QuickSight，它是個快速、交互式的云商務(wù)智能服務(wù)，幫助用戶創(chuàng)建豐富的可視化圖表，支持將這些結(jié)果分享給團(tuán)隊(duì)成員或公司內(nèi)部其他人員。

通過Amazon SageMaker構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測醫(yī)療趨勢，疾病預(yù)測、患者流量預(yù)測等。

對于跨境電商支付，在亞馬遜上使用無極數(shù)據(jù)進(jìn)行支付分析能幫助優(yōu)化支付策略、降低風(fēng)險、提升用戶體驗(yàn)。通過深入挖掘用戶的購買行為、支付習(xí)慣，制定個性化的營銷策略。

在銀行業(yè)務(wù)中，通過使用亞馬遜的無極數(shù)據(jù)，對大量的客戶信息進(jìn)行深度分析，為客戶提供更精準(zhǔn)的產(chǎn)品推薦和服務(wù)，提升客戶滿意度。通過對風(fēng)險數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)控，能有效降低風(fēng)險。

在制藥行業(yè)中，亞馬遜的無極數(shù)據(jù)幫助企業(yè)快速處理和分析大量的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，加速新藥研發(fā)過程。幫助企業(yè)更好地理解市場需求，定制化產(chǎn)品開發(fā)方案。