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Amazon DataZone

Amazon DataZone: integrações

As integrações do Amazon DataZone são divididas em quatro categorias:

Fontes de dados do produtor

Publica dados de fontes de dados integradas para o Catálogo de Dados do AWS Glue e o Amazon Redshift. Para todos os outros tipos de fontes, você pode definir um tipo de ativo personalizado e usar as APIs públicas do Amazon DataZone para publicar esses ativos. Para a integração com AWS Glue Data Quality, a fonte de dados pode ser usada para incluir as pontuações de qualidade de dados em um cronograma.

Ferramentas de análise

Trabalhe com serviços como o Amazon Athena e o Amazon Redshift Query Editor para que você possa trabalhar diretamente com dados dos editores de consultas. Esse recurso é facilmente extensível usando APIs para personalizar outras ferramentas de terceiros. O Amazon DataZone pode compartilhar o contexto do acesso ao projeto com essas ferramentas.

Concessão de acesso

Preencha e gerencie automaticamente as permissões para tabelas do AWS Glue gerenciadas pelo AWS Lake Formation e tabelas e visualizações do Amazon Redshift. Para todos os outros ativos, o Amazon DataZone emite eventos padrão relacionados às ações do usuário, como solicitações de assinatura ou aprovações. Você pode usar esses eventos padrão para integração com outros serviços da AWS ou soluções de terceiros para integrações personalizadas.

Ferramentas de Machine learning (ML)

Trabalhe com o Amazon SageMaker para obter acesso fácil a dados e ativos de ML. Você pode executar facilmente tarefas de ML e publicar dados e ativos de ML recém-criados no seu catálogo de dados corporativos. Saiba mais sobre como o Amazon SageMaker oferece suporte à governança de ML.

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Principais recursos

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Dados do catálogo que residem no Catálogo de Dados do AWS Glue ou no Amazon Redshift com metadados avançados e contexto comercial. Por meio dos conectores AWS Glue, o Amazon DataZone pode acessar dados na AWS, em serviços de terceiros, no local e em outros serviços por meio do Amazon AppFlow.

O Amazon DataZone automatiza o Lake Formation para ajudar os consumidores de dados a acessar os controles dos recursos solicitados. Para os ativos gerenciados do Amazon DataZone, a concessão de acesso aos dados das tabelas subjacentes (de acordo com as políticas aplicadas pelos publicadores de dados) é feita sem a necessidade de um administrador ou da movimentação de dados.

Ofereça acesso contínuo às ferramentas de análise, como o Amazon Athena e o Editor de Consultas do Amazon Redshift, para analistas e usuários finais da linha de negócios descobrirem, prepararem, transformarem, analisarem e visualizarem dados. Os usuários obtêm uma visão personalizada de seus dados com uma aplicação ou APIs fora do console.

Facilite para os usuários o controle do acesso à infraestrutura, aos dados e aos recursos de ML com base em um problema de negócios. Integrando a experiência de criação de ML do Amazon SageMaker Studio com os recursos de governança de dados do Amazon DataZone, os usuários podem catalogar, descobrir, compartilhar e acessar dados e ativos de ML.

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