Visão geral

O Amazon SageMaker Lakehouse unifica todos os dados nos data lakes do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), incluindo as Tabelas do S3, e nos data warehouses do Amazon Redshift, ajudando você a desenvolver aplicações avançadas de analytics, IA e ML com uma única cópia dos dados. O SageMaker Lakehouse proporciona flexibilidade para acessar e consultar os dados diretamente, utilizando todas as ferramentas e mecanismos compatíveis com o Apache Iceberg. Garanta a segurança dos seus dados no lakehouse ao definir permissões granulares que são aplicadas em todas as ferramentas e mecanismos de analytics e de machine learning (ML). Transfira dados de bancos de dados operacionais e de aplicações para o seu lakehouse praticamente em tempo real por meio de integrações ETL zero. Além disso, é possível acessar e consultar dados diretamente ao usar as funcionalidades de consulta federada em fontes de dados de entidades externas.

Veja em ação

Veja como você pode acessar dados unificados de data lakes do S3, Tabelas do S3 e data warehouses do Redshift no SageMaker Lakehouse.

Experimente a demonstração
miniatura do sagemaker lakehouse

Benefícios

Unifique todos os seus dados nos data lakes do Amazon S3, incluindo as Tabelas do S3, e nos data warehouses do Amazon Redshift com o SageMaker Lakehouse. Transfira seus dados de bancos de dados operacionais e de aplicações para o lakehouse praticamente em tempo real por meio de integrações ETL zero. É possível usar centenas de conectores para realizar a integração de dados provenientes de diferentes fontes. Além disso, é possível acessar e consultar dados diretamente ao usar as funcionalidades de consulta federada em fontes de dados de entidades externas.
Use suas ferramentas e mecanismos preferidos, compatíveis com o padrão aberto Apache Iceberg. Obtenha a flexibilidade de acessar e consultar seus dados diretamente com todas as ferramentas compatíveis com Apache Iceberg em uma única cópia de dados. Compatível com a especificação do catálogo REST do Iceberg, o SageMaker Lakehouse permite que você use ferramentas e mecanismos de analytics de sua escolha, como SQL, Apache Spark, business intelligence (BI) e ferramentas de IA/ML, e colabore com dados armazenados nos data lakes do Amazon S3 e nos data warehouses do Amazon Redshift. O SageMaker Lakehouse pode ser usado com sua arquitetura de dados existente, permitindo que você use formatos de armazenamento e mecanismos de consulta de sua preferência, que sejam compatíveis com o Apache Iceberg.
Assegure a proteção dos dados com controles de acesso integrados e granulares, que são aplicados a todos os dados contidos nas ferramentas e nos mecanismos de analytics. Defina as permissões uma única vez e compartilhe dados de maneira confiável em toda a sua organização.

Casos de uso

Unifique todos os seus dados em data lakes do Amazon S3 e em data warehouses do Amazon Redshift para suas iniciativas de analytics e de IA, com uma única cópia dos dados. Com controles de acesso integrados, o SageMaker Lakehouse possibilita a definição de permissões refinadas e o compartilhamento seguro de uma única cópia dos dados por toda a organização.
Acesse dados praticamente em tempo real em bancos de dados operacionais e aplicações no SageMaker Lakehouse por meio de integrações ETL zero. Acesse e consulte seus dados no local ao usar uma ampla variedade de serviços da AWS e ferramentas e mecanismos de código aberto e de terceiros que são compatíveis com o Apache Iceberg.
Transfira dados existentes de vários data warehouses do Amazon Redshift para o SageMaker Lakehouse, com a finalidade de consultar e unir dados armazenados em clusters e em grupos de trabalho do Amazon Redshift. Escale as workloads para processos de extração, transformação e carregamento (ETL), geração de relatórios de BI e análises sob demanda, sem a necessidade de gerenciar múltiplos compartilhamentos de dados.

Clientes

Lennar

“Dedicamos os últimos 18 meses trabalhando em parceria com a AWS para transformar nossa base de dados, usando as melhores soluções da categoria que também são economicamente viáveis. Com inovações como o Estúdio Unificado Amazon SageMaker e o Amazon SageMaker Lakehouse, esperamos acelerar nossa velocidade de entrega por meio de acesso integrado a dados e serviços. Isso possibilitará que nossos engenheiros, analistas e cientistas obtenham insights que agreguem valor relevante ao nosso negócio.”

Lee Slezak, vice-presidente sênior do departamento de dados e análises, Lennar

Roche

A Roche é pioneira global em produtos farmacêuticos e para diagnóstico focados no avanço da ciência para melhorar a vida das pessoas.

“Estamos usando o Amazon Redshift para obter insights de dados estruturados e semiestruturados em todos os nossos repositórios de dados. Estou entusiasmado com o novo Amazon SageMaker Lakehouse e seu potencial para otimizar e unificar o acesso aos data lakes e às outras fontes de dados por meio de serviços como o Amazon Redshift, o Catálogo de Dados do AWS Glue e o AWS Lake Formation. Essa inovação permitirá que nossas equipes de dados e de engenharia simplifiquem o acesso aos dados, promovendo a interoperabilidade entre dados, analytics e workloads de aplicações. Prevejo uma redução significativa nos erros relacionados aos dados devido à diminuição das cópias de dados, uma diminuição de 40% no tempo de processamento, um retorno mais rápido de dados de analytics para os sistemas transacionais, o que aprimorará a tomada de decisões, além de permitir que nossas equipes se concentrem na geração de valor para os negócios.”

Yannick Misteli, diretor de engenharia no departamento de estratégia global de produtos, Roche

Roche

Idealista

A Idealista apoia agentes imobiliários e particulares em todo o sul da Europa, fornecendo uma plataforma on-line de classificados imobiliários.

“Nosso objetivo é simplificar o acesso aos dados do Salesforce para aprimorar o analytics em nosso data lake. Ao aproveitar a nova compatibilidade do Amazon SageMaker Lakehouse com integrações ETL zero nos atributos das aplicações, podemos simplificar nossos processos de extração e ingestão de dados, eliminando a necessidade de vários ETLs acessarem diretamente o Salesforce. Essa abordagem centralizada reduz a complexidade e melhora significativamente nossa eficiência de gerenciamento de dados. Esperamos ter uma economia significativa de tempo no desenvolvimento da extração e ingestão de dados, permitindo que nossa equipe se concentre em obter insights acionáveis de nossos dados, em vez de gerenciar sua coleta.”

Javier Monterrubio, gerente de engenharia de plataforma de dados, Idealista

Idealista

Carrier

“Na Carrier, a próxima geração do Amazon SageMaker está transformando nossa estratégia de dados corporativos ao simplificar a forma como criamos e escalamos produtos de dados. A abordagem do Estúdio Unificado SageMaker para descoberta, processamento e desenvolvimento de modelos de dados acelerou significativamente nossa implementação no lakehouse. O mais impressionante é que sua integração perfeita com nosso catálogo de dados existente e os controles de governança integrados nos permitem democratizar o acesso aos dados e, ao mesmo tempo, manter os padrões de segurança, ajudando nossas equipes a fornecer rapidamente soluções avançadas de analytics e IA em toda a empresa.”

Carrier

Parceiros

Tableau

A Tableau ajuda pessoas e organizações a se tornarem mais orientadas por dados.

“A parceria entre a Amazon e a Salesforce Tableau representa um compromisso compartilhado com a inovação e o sucesso do cliente. Por meio da nova Integração ETL zero da Amazon, estamos combinando dados e analytics baseados em IA do Tableau com a avançada infraestrutura de dados da Amazon para transformar a forma como as organizações obtêm insights de seus dados. Essa integração perfeita permite que nossos clientes obtenham insights de todos os seus dados estruturados e não estruturados usando o poder do Amazon SageMaker Lakehouse e do Amazon Redshift, reduzindo de forma significativa a complexidade da engenharia e o tempo de implantação. Juntas, a Tableau e a Amazon estão ajudando os clientes a acelerar a transformação digital e a gerar valor comercial em grande escala.”

Ali Tore, vice-presidente sênior de analytics avançado, Tableau

Tableau

dbt Labs

A dbt Labs tem a missão de ajudar analistas a criar e disseminar o conhecimento organizacional.

“Há muito tempo somos o padrão de transformação, além do Amazon Redshift, oferecendo flexibilidade, colaboração e confiança. Com o novo Amazon SageMaker Lakehouse, estamos entusiasmados em estender esse valor a mais clientes e ainda mais dados no ambiente da AWS. Agora, os clientes podem acessar todos os dados em todo o sistema da AWS, incluindo data warehouses e data lakes. Estamos entusiasmados em unir nossos recursos ao novo Amazon SageMaker para oferecer governança, catalogação e otimizações de dados para nossos clientes conjuntos.”

Shawn Toldo, vice-presidente de parcerias, dbt Labs

dbt Labs

Informatica

A Informatica, líder em gerenciamento de dados em nuvem baseados em IA empresarial, dá vida aos dados e à IA ao capacitar as empresas a perceberem o poder transformador de seus ativos mais cruciais.

“Nossa plataforma Intelligent Data Management Cloud (IDMC) e o Amazon SageMaker ajudam as organizações a descobrir o potencial dos dados e a impulsionar a inovação e a eficiência. Como parceiro de lançamento do Amazon SageMaker Lakehouse, estamos orgulhosos em oferecer uma solução de nível corporativo que atende aos altos padrões das organizações modernas orientadas por dados. Junto com a infraestrutura da AWS, possibilitamos decisões mais rápidas e informadas para resultados impactantes em todos os setores.”

Pratik Parekh, vice-presidente sênior de gerenciamento de produtos, Informatica

Informatica