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# Implementación de una estrategia de análisis para los datos de tus socios vendedores de Amazon
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En esta sección se proporciona una estrategia detallada sobre cómo los vendedores y vendedores de Amazon pueden realizar análisis avanzados de los datos ingeridos desde la API de socios vendedores de Amazon (SP-API). Estas funciones de análisis pueden proporcionar:
+ Información sobre el rendimiento de las ventas, la gestión del inventario, el análisis de la marca y otras métricas clave.
+ La capacidad de crear cálculos, filtros y visualizaciones personalizados para satisfacer sus necesidades específicas.

El siguiente diagrama de arquitectura muestra cómo se AWS Glue suelen descubrir, preparar, mover e integrar los datos en el lago de datos para poder utilizarlos para análisis e información.



![Uso de servicios de análisis y obtención de información AWS Glue a partir de los datos de la API de Amazon Selling Partner](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-selling-partner-api/images/analytics-capabilities.png)


En el diagrama de arquitectura se incluyen los siguientes componentes:

1. [AWS Lake Formation](https://docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/what-is-lake-formation.html)se utiliza para crear un lago de datos escalable y para gestionar de forma centralizada la seguridad, el control de acceso y los registros de auditoría.

1. [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) se utiliza como almacenamiento del lago de datos.

1. [AWS Glue](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)se utiliza para catalogar, transformar, enriquecer, mover y replicar datos en varios almacenes de datos y en el lago de datos. AWS Glue simplifica los procesos de integración de datos tradicionales, complejos, manuales y costosos, y permite aumentar los volúmenes y la diversidad de datos.

1. [Amazon](https://docs.aws.amazon.com/datazone/latest/userguide/what-is-datazone.html) le DataZone ayuda a catalogar, descubrir, compartir y gestionar los datos en toda la organización.

1. [Amazon Athena](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/what-is.html) ofrece funciones interactivas de consulta, análisis y procesamiento.

1. [Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/welcome.html) se utiliza como almacén de datos en la nube. Con la [integración sin ETL](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl-using.html), puede realizar análisis prácticamente en tiempo real de petabytes de datos transaccionales o puede utilizar las capacidades de Amazon Redshift ML para obtener información en tiempo real.

1. [Amazon Quick](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/welcome.html) proporciona inteligencia empresarial basada en ML. [Quick Q](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/working-with-quicksight-q.html), con tecnología de aprendizaje automático, utiliza el procesamiento del lenguaje natural para responder rápidamente a sus preguntas empresariales.

1. [Amazon EMR](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-what-is-emr.html) es una plataforma de clústeres gestionada que simplifica la ejecución de marcos de big data para procesar y analizar grandes cantidades de datos. AWS Mediante el uso de estos marcos de trabajo y proyectos de código abierto relacionados, puede procesar datos para fines de análisis y cargas de trabajo de inteligencia empresarial.

1. [Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/what-is.html) se puede utilizar para realizar análisis operativos. También proporciona capacidades de búsqueda en bases de datos vectoriales.

1. [Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html) se puede utilizar para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático y para añadir inteligencia artificial a sus aplicaciones.