Amazon SageMaker Data Agent mengintegrasikan konteks bisnis ke dalam percakapan
Amazon SageMaker Data Agent kini terintegrasi dengan konteks bisnis dan metadata SageMaker Catalog, memungkinkan praktisi data untuk menemukan set data dan menghasilkan kode SQL dan Python yang lebih akurat menggunakan terminologi bisnis, bukan nama tabel teknis yang rumit. Integrasi ini memungkinkan Agen Data untuk memanfaatkan konteks bisnis yang telah diinvestasikan perusahaan selama berbulan-bulan dalam Katalog SageMaker mereka, termasuk yang disinkronkan dari Collibra, Atlan, dan Alation, untuk menghasilkan penemuan data dan pembuatan kode yang lebih akurat.
Dengan kemampuan ini, praktisi data dapat mengajukan pertanyaan seperti "Hitung tingkat retensi pelanggan" atau "Data apa yang saya miliki tentang churn pelanggan?" dan Agen Data akan mencari istilah glosarium, formulir metadata khusus, ringkasan aset, dan konten README untuk mengidentifikasi tabel dan kolom yang tepat. Agen tersebut menghasilkan kode yang lebih akurat pada percobaan pertama dengan memahami konteks bisnis, merencanakan alur kerja multi-langkah dengan urutan tabel dan transformasi yang benar, serta menghormati tata kelola data dengan memeriksa status langganan dan menyediakan tautan permintaan akses bila diperlukan. Organisasi memaksimalkan investasi katalog yang ada tanpa mengubah alur kerja data saat ini, mengurangi waktu untuk mendapatkan wawasan, dan memungkinkan tim data untuk bekerja dalam bahasa bisnis daripada menguraikan nama-nama tabel teknis.
Integrasi ini tersedia di notebook Studio Terpadu SageMaker dan Editor Kueri di semua AWS Region tempat Studio Terpadu Amazon SageMaker tersedia. Untuk mempelajari lebih lanjut, kunjungi halaman Studio Terpadu Amazon SageMaker dan dokumentasi Amazon SageMaker Data Agent.