全面托管的集成服务,可在 Salesforce、SAP、Google Analytics 和 Amazon Redshift 等服务之间传输数据。
无需预置系统资源即可大规模传输数据。
自动编目数据,以便在 AWS 分析和机器学习服务(如 SageMaker Data Wrangler)中发现和共享数据。
通过转换、分区和聚合简化和自动化数据准备。
工作原理
![Amazon AppFlow 的工作原理 HIW 详细描述:示意图显示了使用 Amazon AppFlow 的过程。从左至右依次显示三个书面步骤和四张图示。第一步,“来源:从受支持的 SaaS 应用程序中获取数据。” 第一张图示显示了四个堆叠的框,表示 SaaS 应用程序的示例。第二步,“Amazon AppFlow,传输数据并选择通过筛选和验证来丰富数据。” 第二张图示是 Amazon AppFlow 的图标,位于六个用于展示可用的筛选和验证的框前。第三步的标题是,“目的地:将数据传输到受支持的目的地进行处理或存储。” 第三张图示是四个堆叠的框,突出显示了潜在的目的地,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 是一项完全托管的集成服务,让您只需单击几次即可在软件即服务(SaaS)应用程序(例如 Salesforce、SAP、Google Analytics、Facebook Ads 和 ServiceNow)与 AWS 服务(如 Amazon Simple Storage Service (S3) 和 Amazon Redshift)之间安全地传输数据。立即了解如何开始使用 Amazon AppFlow。
Amazon AppFlow 是一项完全托管的集成服务,让您只需单击几次即可在软件即服务(SaaS)应用程序(例如 Salesforce、SAP、Google Analytics、Facebook Ads 和 ServiceNow)与 AWS 服务(如 Amazon Simple Storage Service (S3) 和 Amazon Redshift)之间安全地传输数据。立即了解如何开始使用 Amazon AppFlow。
使用案例
全面了解客户
通过整合营销、客户支持和销售数据来全面了解客户旅程。
丰富 SaaS 数据
通过将数据集提取到 Amazon SageMaker Data Wrangler,为机器学习模型训练准备数据,然后通过反向 ETL 实施数据来丰富 SaaS 数据。
创建基于事件的工作流程
基于来自一个应用程序的数据自动化另一个应用中的流程,例如根据新的 Marketo 销售线索在 Salesforce 中创建记录。
存储和分析 Salesforce 数据
将 Salesforce 中的机会记录数据传输到 Amazon Redshift 表,以便实时更新控制面板。