利用資料和 AI 推動創新

透過生成式 AI 做出更明智的決策、改善營運並讓產品在競爭中突出

資料是您的生成式 AI 的差異化因素

使用下一代 Amazon SageMaker 重新定義如何利用資料、分析和 AI

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建立強大的資料基礎

使用最全面的資料功能和最佳的價格效能來支援您的所有使用案例 (從分析到生成式 AI)。
透過整合式資料服務、開放的資料湖和零 ETL 功能,無論資料位於何處,都能快速輕鬆地連線並處理所有資料。
自信地加快前進步伐。在資料和 AI 工作流程的每一步中保持對資料的控制 — 從資料所在的位置到有權存取的人員以及可以使用資料執行哪些操作。
藉助內建 AI 簡化資料管理 — 使資料更易於發現、更加直觀且更易於存取。

在 AWS 上建置您的資料基礎

  • AWS 以企業級商業資料庫和 8 個專用資料庫引擎 1/10 的成本。提供具有無與倫比效能的關聯式資料庫,每個資料庫經過設計,可為各自的使用案例提供最佳效能,因此您永遠不必妥協。探索 AWS 上的資料庫。AWS 也在其最熱門的資料庫 (包括 Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon OpenSearch Service、Amazon OpenSearch Serverless、Amazon Neptune 和 Amazon DocumentDB) 中提供向量功能,以協助開發人員創新並打造採用向量搜尋技術的獨特體驗。探索 AWS 上的向量資料庫

  • 數十萬名客戶使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 和 Amazon Redshift 等服務在 AWS 上建置資料湖,資料湖是一種快速的 PB 級資料倉儲,其價格效能比其他雲端資料倉儲高出 6 倍。現在,您可以使用 Amazon SageMaker Lakehouse 統一跨多個資料來源 (例如資料湖和資料倉儲) 的所有資料,為您提供單一存取點來簡化分析和 AI。

  • 無論資料位於何處,都能輕鬆連線並對所有資料採用行動。透過 Amazon SageMaker 資料處理中的統一體驗,輕鬆準備、整合和協調您的資料,將 Amazon SageMaker AI 中的資料轉換和協調與 Amazon EMR、Amazon Athena、AWS Glue 和 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) 中的資料處理結合在一起。此外,AWS 服務可連線至數百個資料來源,包括 SaaS、內部部署和其他雲端。

  • SageMaker 是用於資料、分析和 AI 的整合式平台。SageMaker 將全面的機器學習 (ML) 和分析功能結合在一起,提供統一的 Studio 體驗來存取和處理您的所有資料,使用專用工具進行模型開發和訓練、生成式 AI、資料處理和 SQL 分析,每個步驟都有 Amazon Q 協助。SageMaker AI 提供了輕鬆大規模建置、訓練和部署 AI 模型所需的所有工具。Amazon Bedrock 是使用領先的 AI 公司的基礎模型 (FM) 建置和擴展生成式 AI 應用程式的最簡單方法。

  • 使用 QuickSight 中的 Amazon QuickSight 和 Amazon Q,企業使用者可輕鬆建立和探索互動式儀表板、以自然語言提問,或自動尋找模式和異常值,藉此來了解資料,所有這一切均採用生成式 AI 和 ML 技術。Amazon SageMaker Canvas 讓企業分析師能夠產生準確的 ML 預測,而無需 ML 先驗經驗。

  • AWS 讓組織能夠建立正確的治理 (讓您平衡控制和存取),讓使用者能夠在需要時隨時隨地存取資料。使用 AWS 資料服務 (包括 Amazon DatazoneAmazon SageMaker Catalog),您可以跨資料、AI 模型和應用程式安全地探索、存取和協作。

AWS 資料服務圖

AWS 客戶利用資料重新打造