全受管整合服務,用於在 Salesforce、SAP、Google Analytics 和 Amazon Redshift 等服務之間傳輸資料。
無需佈建系統資源即可大規模傳輸資料。
對您的資料進行自動化編目,以在 AWS 分析和機器學習服務中發現和共享,例如 SageMaker Data Wrangler。
透過轉型、分割和彙總來簡化和自動化資料準備。
運作方式
![Amazon AppFlow 的運作方式 HIW 長描述:該圖顯示了使用 Amazon AppFlow 的過程。從左到右顯示三個書面步驟和四幅插圖。第一步說,「來源:從受支援的 SaaS 應用程式中獲取資料。」 第一幅插圖顯示了四個堆疊的方框,表示 SaaS 應用程式的範例。第二步說,「Amazon AppFlow,傳輸資料並選擇透過篩選條件和驗證來豐富它。」 第二幅插圖是 Amazon AppFlow 圖標,位於六個顯示可用篩選條件和驗證的方框前面。第三步的標題是「目的地:將資料傳輸到支援的目的地以進行處理或儲存。」 第三幅插圖是四個堆疊的方框,醒目提示潛在目的地,如 Amazon Redshift、Amazon Simple Storage Service (S3)、Snowflake 和 Salesforce。](https://d1.awsstatic.com/Product-Page-Diagram_Amazon-AppFlow%402x.33098282417ccb03f591aa71f870c19f63cc16e9.png)
Amazon AppFlow 是全受管整合服務,讓您只需按幾下滑鼠,即可在 Salesforce、SAP、Google Analytics、Facebook Ads 和 ServiceNow 等軟體即服務 (SaaS) 應用程式與 Amazon Simple Storage Service (S3) 和 Amazon Redshift 等 AWS 服務間安全地傳輸資料。立即了解如何開始使用 Amazon AppFlow。
Amazon AppFlow 是全受管整合服務,讓您只需按幾下滑鼠,即可在 Salesforce、SAP、Google Analytics、Facebook Ads 和 ServiceNow 等軟體即服務 (SaaS) 應用程式與 Amazon Simple Storage Service (S3) 和 Amazon Redshift 等 AWS 服務間安全地傳輸資料。立即了解如何開始使用 Amazon AppFlow。
使用案例
Customer 360 可見度
透過整合行銷、客戶支援和銷售資料取得客戶旅程的全方位可見性。
豐富 SaaS 資料
透過將資料集擷取至 Amazon SageMaker Data Wrangler 中,為機器學習模型訓練準備資料,然後使用反向 ETL 操作以豐富 SaaS 資料。
建立事件型工作流程
根據來自另一個應用程式的資料,自動化一個應用程式中的流程,例如在 Salesforce 中根據新的 Marketo 潛在客戶建立記錄。
儲存和分析 Salesforce 資料
將機會記錄資料從 Salesforce 轉移到 Amazon Redshift 表,以便即時更新儀表板。