Daten sind Ihr Unterscheidungsmerkmal bei generativer KI
Mit der nächsten Generation von Amazon SageMaker neu definieren, wie Sie Daten, Analytik und KI nutzen
Schaffen Sie eine starke Datengrundlage
Ihre Daten arbeiten lassen
Bauen Sie Ihre Datenbasis in AWS auf
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Datenbanken
AWS bietet relationale Datenbanken mit unvergleichlicher Leistung zu einem Zehntel der Kosten kommerzieller Unternehmensdatenbanken und acht speziell entwickelte Datenbank-Engines, die eine optimale Leistung für die jeweiligen Anwendungsfälle bieten, so dass Sie keine Kompromisse eingehen müssen. Erkunden Sie Datenbanken in AWS. AWS bietet auch Vektorfunktionen in seinen beliebtesten Datenbanken, darunter Amazon Aurora, Amazon RDS, Amazon OpenSearch Service, Amazon OpenSearch Serverless, Amazon Neptune und Amazon DocumentDB, um Entwicklern zu helfen, Innovationen zu entwickeln und einzigartige Erlebnisse auf der Grundlage der Vektorsuche zu schaffen. Erkunden Sie Vektordatenbanken in AWS.
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Data Lakes und Lakehouse
Hunderttausende von Kunden erstellen Data Lakes auf AWS mit Diensten wie Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) und Amazon Redshift, einem schnellen Data Warehouse im Petabyte-Bereich, das ein bis zu 6-mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bietet als andere Cloud-Data-Warehouses. Jetzt können Sie Amazon SageMaker Lakehouse verwenden, um all Ihre Daten aus mehreren Datenquellen wie Data Lakes und Data Warehouses zu vereinheitlichen. So erhalten Sie einen zentralen Zugangspunkt, um Analytik und KI zu vereinfachen.
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Datenverarbeitung
AWS macht es Ihnen einfach, all Ihre Daten zu verbinden und auf sie zu reagieren, unabhängig davon, wo sie sich befinden. Bereiten Sie Ihre Daten auf einfache Weise vor, integrieren und orchestrieren Sie sie mit einer einheitlichen Erfahrung in Amazon SageMaker Data Processing, die Datentransformation und Orchestrierung von Amazon SageMaker AI mit der Datenverarbeitung von Amazon EMR, Amazon Athena, AWS Glue und Amazon Managed Workflows für Apache Airflow (Amazon MWAA) vereint. Darüber hinaus stellen AWS-Services eine Verbindung zu Hunderten von Datenquellen her, darunter SaaS, On-Premises und andere Clouds.
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Analytik und KI
SageMaker ist eine integrierte Plattform für Daten, Analytik und KI. SageMaker vereint umfassende Funktionen für Machine Learning (ML) und Analytik und bietet ein einheitliches Studioerlebnis, um auf all Ihre Daten zuzugreifen und darauf zu reagieren. Dabei werden speziell entwickelte Tools für Modellentwicklung und Training, generative KI, Datenverarbeitung und SQL-Analysen verwendet, die bei jedem Schritt von Amazon Q unterstützt werden. SageMaker AI bietet alle Tools, die für das einfache Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von KI-Modellen in großem Maßstab erforderlich sind. Amazon Bedrock ist die einfachste Möglichkeit, generative KI-Anwendungen mit Basismodellen (FM) von führenden KI-Unternehmen zu erstellen und zu skalieren.
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Business Intelligence
Mit Amazon QuickSight und Amazon Q in QuickSight können Geschäftsanwender Daten verstehen, indem sie auf einfache Weise interaktive Dashboards erstellen und erkunden, Fragen in natürlicher Sprache stellen oder automatisch nach Mustern und Ausreißern suchen — alles unterstützt durch generative KI und ML. Amazon SageMaker Canvas bietet Geschäftsanalysten die Möglichkeit, genaue ML-Prognosen ohne vorherige ML-Erfahrung zu erstellen.
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Durchgängige Daten- und KI-Governance
AWS ermöglicht es Unternehmen, die richtige Governance einzurichten. Eine, die es Ihnen ermöglicht, Kontrolle und Zugriff in Einklang zu bringen, um Benutzern den Zugriff auf Daten zu ermöglichen, wann und wo sie sie benötigen. Mit AWS-Datenservices, einschließlich Amazon Datazone und Amazon SageMaker Catalog, können Sie Daten, KI-Modelle und Anwendungen sicher erkennen, darauf zugreifen und gemeinsam daran arbeiten.