Amazon SageMaker
Amazon SageMaker нового поколения — это центр для всех ваших данных, аналитики и искусственного интеллекта
Обзор
Благодаря сочетанию широко применяемых возможностей машинного обучения и аналитики AWS Amazon SageMaker предоставляет интегрированный интерфейс для аналитики и искусственного интеллекта с унифицированным доступом ко всем вашим данным. Организуйте совместную работу и реализуйте проекты быстрее в унифицированной студии разработки (предварительная версия), используя привычные инструменты AWS для разработки моделей, обработки данных и аналитики SQL при поддержке Amazon Q для разработчиков – самого мощного ассистента на основе генеративного ИИ для разработки программного обеспечения. Получайте доступ ко всем своим данным, независимо от того, хранятся ли они в озерах данных, хранилищах данных или сторонних либо федеративных источниках данных, благодаря встроенным средствам управления, отвечающим требованиям корпоративной безопасности.
Преимущества
Представляем SageMaker нового поколения
![](https://d1.awsstatic.com/reInvent/reinvent-2024/amazon-sagemaker/sagemaker_marketecture_final.1284e8075b373120403f8758cfbee2ad507973c1.jpg)
Возможности
Клиенты
Toyota
«Чтобы решить проблему разрозненных наборов данных, разбросанных по нашим автомобильным операциям, мы исследуем Amazon SageMaker для унификации и управления данными во взаимосвязанных подразделениях по автомобилям, продажам, производству и цепочке поставок. Такой подход позволяет нам легко искать, находить и обмениваться данными, создавая основу для предотвращения проблем с качеством, повышения безопасности и удовлетворенности клиентов, а также упрощения разработки приложений на основе генеративного ИИ».
– Kamal Distell, вице-президент по данным, аналитике, платформам и анализу данных, TMNA
![image](https://d1.awsstatic.com/customer-references-case-studies-logos/customer-pages_logos/Toyota_Logo@2x.347c668ecbb4d303a8cb17a9f31293a93f1bdce3.png)
NatWest Group
«Наша команда разработчиков платформы данных развертывает несколько инструментов для конечных пользователей для задач проектирования данных, машинного обучения, SQL и генеративного ИИ. Стремясь упростить процессы в банке, мы стараемся сделать проще аутентификацию пользователей и авторизацию доступа к данным. Amazon SageMaker предоставляет готовый пользовательский интерфейс, который помогает нам развертывать единую среду в организации, сокращая время доступа пользователей данных к новым инструментам примерно на 50 %».
– Zachery Anderson, директор по данным и аналитике, NatWest Group
![image](https://d1.awsstatic.com/natwest.6c3c44e62d604c4ccdb084465cd1a8d557dc3c26.png)
Roche
«Мы используем Amazon Redshift для анализа структурированных и полуструктурированных данных во всех наших репозиториях данных. Новый сервис Amazon SageMaker Lakehouse восхищает меня своим потенциалом по расширению и унификации доступа к озеру данных и другим источникам данных с помощью таких сервисов, как Amazon Redshift, Каталог данных Glue и Lake Formation. Это нововведение позволит нашим специалистам по работе с данными и инженерам упростить доступ к данным и повысить совместимость рабочих нагрузок, связанных с данными, аналитикой и приложениями. Я прогнозирую значительное уменьшение количества ошибок в данных благодаря сокращению копирования данных, снижению времени обработки на 40 %, более быстрой записи аналитических данных в системы транзакций для лучшего принятия решений и предоставления нашим командам возможности сосредоточиться на создании ценности для бизнеса».
– Yannick Misteli, руководитель отдела разработки глобальной продуктовой стратегии, Roche
![image](https://d1.awsstatic.com/customer-references-case-studies-logos/customer-pages_logos/Roche_Logo.2e7e63eadfaf9e037e90903b8478cbdb085041ab.png)
Lennar
«Последние 18 месяцев мы работали с AWS над преобразованием нашей базы данных для использования экономичных и лучших в своем классе решений. Благодаря таким инновациям, как Amazon SageMaker Unified Studio и Amazon SageMaker Lakehouse, мы планируем ускорить доставку с помощью беспрепятственного доступа к данным и сервисам, что позволит нашим инженерам, аналитикам и исследователям получать аналитические данные, представляющие материальную ценность для нашего бизнеса».
– Lee Slezak, старший вице-президент по данным и аналитике, Lennar
![image](https://d1.awsstatic.com/customer-references-case-studies-logos/customer-pages_logos/Lennar_Logo@2x.aaf32b90b24e71ebdb16237f1b8c85bd2d27a781.png)
Natera, Inc
«Наша организация использует Amazon DataZone, искусственный интеллект Amazon SageMaker, Amazon Athena и Amazon Redshift для управления клиническими и геномными данными и их анализа. Мы рады, что теперь у нас есть унифицированное управление каталогом Amazon SageMaker, которое упростит поиск данных и доступ к ним, а также позволит нашей команде быстро анализировать релевантные данные во всем домене. Эта интеграция поможет нам создавать персонализированные наборы данных, что может сократить время получения информации и, в конечном итоге, улучшить результаты лечения пациентов по мере достижения нашей цели – сделать персонализированное генетическое тестирование стандартной частью медицинской помощи».
– Mirko Buholzer, вице-президент по разработке программного обеспечения, Natera, Inc.
![image](https://d1.awsstatic.com/datazone-assets/Natera_logo.5fe40615947a1160135582bb046731676bbcd4bb.png)
Нашли то, что искали сегодня?
Сообщите нам, как мы могли бы улучшить качество контента на наших страницах.