強固なデータ基盤を構築する
![ノートパソコンを見ている 2 人の人物](https://d1.awsstatic.com/psc-digital/2024/gc-600/data-images/shutterstock_2153706577.5b1709d4ec4a86f184fa12c4df686a25c13ae85f.jpg)
データを活用する
AWS でデータ基盤を構築
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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。
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データ統合
ゼロ ETL 機能により、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。ETL が必要な場合、AWS Glue の生成 AI を使用すると作業が簡単になります。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。 AWS とのデータ統合の詳細をご覧ください。
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データレイクとデータウェアハウス
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分析
AWS は、サーバーレスオプションを含む、最も幅広く、最も深い分析サービスを提供します。データの移動、ビッグデータ分析、ログ分析、およびストリーミング分析など、AWS は最高の料金パフォーマンス、スケーラビリティ、最低コストを実現する目的に合わせて構築されたサービスを提供します。AWS の分析をご覧ください。
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生成 AI と機械学習
Amazon Bedrock は、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Meta、StabilityAI、Mistral、Amazon などの大手 AI 企業の基盤モデル (FM) と、データを使用してモデルを安全にカスタマイズするツールを使用して、生成 AI アプリケーションを構築およびスケーリングする最も簡単な方法です。独自の機械学習モデルを構築するために、Amazon SageMaker には大規模な機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを簡単に行うために必要なすべてのツールが用意されています。AWS での機械学習と AI をご覧ください。
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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 と機械学習を活用しています。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。
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データガバナンス
Amazon DataZone などの AWS データサービスを使用すると、組織全体でデータをカタログ化、発見、共有、管理できるため、ユーザーは必要なときに必要な場所で安全にデータにアクセスできます。Amazon Titan 基盤モデルを使用して、責任を持って生成 AI アプリケーションを構築することもできます。AWS によるエンドツーエンドのデータガバナンスの詳細をご覧ください。
![データ戦略に適した AWS データサービスの選択 AWS データサービス図](https://d1.awsstatic.com/psc-digital/2023/gc-600/gc-600-data-page/206284_AWS_Data_Webpage_Graphic_Final_JP.7d9be027ff163b98fefcb143a1d7b4bffab8f0bc.png)