データベース

AWS は、エンタープライズグレードの商用データベースの 10 分の 1 のコストで比類ないパフォーマンスを発揮するリレーショナルデータベースと、それぞれのユースケースに最適なパフォーマンスを提供するために独自に設計された 8 つの目的別データベースエンジンを提供しており、決して妥協する必要はありません。AWS でのデータベースをご覧ください。また、AWS は、Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon OpenSearch Service、Amazon OpenSearch Service、Amazon OpenSearch Service、Amazon OpenSearch Serverless、Amazon Neptune、Amazon DocumentDB などの最も人気のあるデータベースでベクトル機能を提供しており、開発者がベクトル検索を利用した革新的でユニークな体験を生み出すのに役立ちます。AWS のベクトルデータベースをご覧ください。
データレイクとレイクハウス

何十万ものお客様が、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) や Amazon Redshift などのサービスを利用して AWS 上にデータレイクを構築しています。Amazon Redshift は、他のクラウドデータウェアハウスよりも最大 6 倍のコストパフォーマンスを実現するペタバイト規模の高速データウェアハウスです。Amazon SageMaker Lakehouse を使用して、データレイクやデータウェアハウスなどの複数のデータソースにわたるすべてのデータを統合し、単一のアクセスポイントで分析と AI を簡素化できるようになりました。
データ処理

AWS では、データの保存場所に関係なく、すべてのデータを簡単に接続して操作できます。Amazon SageMaker データプロセッシングの統合エクスペリエンスにより、データを簡単に準備、統合、オーケストレーションできます。Amazon SageMaker AI によるデータ変換とオーケストレーションと、Amazon EMR、Amazon Athena、AWS Glue、および Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) からのデータ処理を組み合わせることで、データを簡単に準備、統合、オーケストレーションできます。さらに、AWS のサービスは、SaaS、オンプレミス、その他のクラウドを含む何百ものデータソースに接続します。
分析と AI

SageMaker は、データ、分析、AI のための統合プラットフォームです。包括的な機械学習 (ML) と分析機能を統合した SageMaker は、モデル開発とトレーニング、生成 AI、データ処理、SQL 分析のための専用ツールを使用して、すべてのデータにアクセスして操作できるユニファイドスタジオエクスペリエンスを提供します。このツールは Amazon Q のあらゆる段階でサポートされます。SageMaker AI は、大規模な AI モデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイするために必要なすべてのツールを提供します。Amazon Bedrock を使用すると、主要な AI 企業の基盤モデル (FM) を使用した生成 AI アプリケーションを最も簡単に構築およびスケールできます。
ビジネスインテリジェンス

Amazon QuickSight と Amazon Q in QuickSight を使用すると、ビジネスユーザーは、インタラクティブなダッシュボードを簡単に作成して調べたり、自然言語で質問したり、パターンや外れ値を自動的に探したりして、データを理解できます。これらはすべて生成 AI と ML を活用しています。Amazon SageMaker Canvasは、ビジネスアナリストが ML の経験がなくても正確な ML 予測を生成する能力を提供します。
エンドツーエンドのデータと AI ガバナンス

AWS を使用すると、組織は適切なガバナンス (制御とアクセスのバランスをとること) を確立して、ユーザーが必要なときに必要な場所でデータにアクセスできるようにすることができます。Amazon Datazone や Amazon SageMaker Catalog などの AWS データサービスを使用すると、データ、AI モデル、アプリケーションを横断して安全に発見、アクセス、コラボレーションすることができます。