強固なデータ基盤を構築する
データを活用する
AWS でデータ基盤を構築する
AWS は、エンタープライズグレードの商用データベースに要されるコストの 10 分の 1 で比類ないパフォーマンスを発揮できるリレーショナルデータベース、そして各ユースケースに最適なパフォーマンスを発揮する独自設計の 8 つの目的別データベースエンジンを提供することでお客様のニーズを追求します。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 Serverless、Amazon Neptune、Amazon DocumentDB などの極めて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、デベロッパーがイノベーションを起こし、ベクトル検索を利用したユニークなエクスペリエンスを生み出すのに役立ちます。AWS でのベクトルデータベースをご覧ください。
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と比較して最大 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 を利用して、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。
AWS では、データの保存場所にかかわらず、すべてのデータを簡単に接続して操作できます。Amazon SageMaker AI によるデータ変換とオーケストレーション、Amazon EMR、Amazon Athena、AWS Glue、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) によるデータ処理を組み合わせた Amazon SageMaker Data Processing の統合エクスペリエンスでデータの準備、統合、オーケストレーションが容易になります。さらに、AWS サービスは、SaaS、オンプレミス、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。
SageMaker は、データ、分析、AI に適した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 分析向け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活用できる統合スタジオエクスペリエンスを提供します。すべてのステップで Amazon Q によるアシストを利用できます。SageMaker AI では、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ご用意しています。Amazon Bedrock は、主要な AI 企業の基盤モデル (FM) を使用して生成 AI アプリケーションを最も簡単に構築、スケールできる手段になります。
Amazon QuickSight と Amazon Q in QuickSight を利用すると、ビジネスユーザーはデータを理解するため、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検索することができます (すべて生成 AI と ML を活用)。Amazon SageMaker Canvas を活用すれば、ビジネスアナリストは ML の経験がなくても正確な ML 予測を生成できるようになります。