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Amazon DataZone

Amazon DataZone: Integraciones

Las integraciones de Amazon DataZone se dividen en cuatro categorías:

Orígenes de datos de productores

Publique datos de orígenes de datos integrados para el catálogo de AWS Glue Data y Amazon Redshift. Para todos los demás tipos de orígenes, puede definir un tipo de activo personalizado y utilizar las API públicas de Amazon DataZone para publicarlos. Para la integración con Calidad de datos de AWS Glue, puede utilizarse el origen de datos para obtener las puntuaciones de calidad de los datos según un cronograma.

Herramientas de análisis

Trabaje con servicios como Amazon Athena y Amazon Redshift Query Editor para poder trabajar directamente con los datos de los editores de consultas. Esta capacidad es fácil de ampliar mediante las API para personalizar otras herramientas de terceros. Amazon DataZone puede compartir el contexto de acceso al proyecto con estas herramientas.

Cumplimiento de acceso

Complete y administre automáticamente los permisos para las tablas y vistas de AWS Glue y Amazon Redshift administradas por AWS Lake Formation. Para todos los demás activos, Amazon DataZone publica eventos estándar relacionados con acciones de usuario, como solicitudes de suscripción o aprobaciones. Puede usar estos eventos estándar para integrarse con otros servicios de AWS o soluciones de terceros para integraciones personalizadas.

Herramientas de machine learning (ML)

Trabaje con Amazon SageMaker para acceder fácilmente a los datos y a los activos de ML. Puede realizar fácilmente tareas de machine learning y publicar datos y activos de machine learning recién creados en su catálogo de datos empresariales. Obtenga más información sobre cómo Amazon SageMaker apoya la gobernanza de ML.

Temas de la página

Características principales

Abrir todo

Catalogue los datos que residen en el catálogo de datos de AWS Glue o Amazon Redshift con metadatos enriquecidos y contexto empresarial. A través de los conectores de AWS Glue, Amazon DataZone puede acceder a los datos de AWS, servicios de terceros, locales y otros servicios a través de Amazon AppFlow.

Amazon DataZone automatiza la formación de lagos para que los consumidores de datos puedan acceder a los controles de los recursos solicitados. En el caso de los activos administrados de Amazon DataZone, el cumplimiento del acceso de datos a las tablas subyacentes (según las políticas que aplican los editores de datos) se realiza sin necesidad de recurrir a un administrador ni al movimiento de datos.

Ofrezca a los analistas y usuarios finales de la línea de negocio acceso sin interrupciones a las herramientas de análisis, como Amazon Athena y Amazon Redshift Query Editor, a fin de que puedan descubrir, preparar, transformar, analizar y visualizar los datos. Los usuarios obtienen una visión personalizada de sus datos con una aplicación externa a la consola o API.

Facilite a los usuarios la gestión del acceso a la infraestructura, los datos y los recursos de machine learning en función de un problema empresarial. Al integrar la experiencia de creación de machine learning de Amazon SageMaker Studio con las capacidades de gobernanza de datos de Amazon DataZone, los usuarios pueden catalogar, descubrir, compartir y acceder a datos y activos de machine learning.

Administre los datos de los lagos de datos

Administre y escale de forma centralizada los permisos de acceso a datos detallados con AWS.
Vea la infografía

Administración de metadatos con Amazon DataZone y AWS Glue

Es posible que ya esté utilizando el catálogo de datos de AWS Glue para administrar sus metadatos técnicos. Descubra cómo administrar un catálogo de metadatos técnicos que se integra con un catálogo de datos empresariales mediante la combinación del catálogo de datos de AWS Glue y Amazon DataZone.

Unifique el panorama de los datos con una administración de los metadatos con Amazon DataZone y AWS Glue

Necesita una solución de administración de metadatos sólida e integral para que los usuarios, los motores y los modelos puedan descubrir los datos. Optimice el descubrimiento, la administración y el análisis con Amazon DataZone y el Catálogo de datos de AWS Glue.
Vea la infografía