- การวิเคราะห์›
- Amazon SageMaker›
- แค็ตตาล็อก Amazon SageMaker
แค็ตตาล็อก Amazon SageMaker
ค้นพบ กำกับดูแล และประสานการทำงานด้านข้อมูลและ AI อย่างปลอดภัย
ภาพรวม
Amazon SageMaker Catalog ช่วยลดความยุ่งยากในการค้นพบ การกำกับดูแล และการทำงานร่วมกันสำหรับข้อมูลและ AI ในข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง โมเดล AI แดชบอร์ดอัจฉริยะธุรกิจ และแอปพลิเคชันของคุณ คุณสามารถค้นหาและเข้าถึงข้อมูลและโมเดลที่ได้รับการอนุมัติได้อย่างปลอดภัยโดยใช้การค้นหาเชิงความหมายด้วยข้อมูลเมตาที่สร้างขึ้นโดย AI หรือเพียงขอให้ Amazon Q Developer ด้วยภาษาธรรมชาติค้นหาข้อมูลของคุณ ผู้ใช้สามารถกำหนดและบังคับใช้นโยบายการเข้าถึงได้อย่างสม่ำเสมอโดยใช้โมเดลการอนุญาตเพียงหนึ่งเดียว พร้อมการควบคุมการเข้าถึงแบบละเอียดใน สตูดิโอแบบครบวงจรของ Amazon SageMaker แชร์และทำงานร่วมกันกับข้อมูลและแอสเซท AI ได้อย่างราบรื่นผ่านเวิร์กโฟลว์การเผยแพร่และสมัครรับข้อมูลที่ง่ายดาย สร้างความไว้วางใจในองค์กรของคุณด้วยการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล การจำแนกข้อมูล และการจัดลำดับคอลัมน์อัตโนมัติแบบครบวงจรสำหรับข้อมูลและแอสเซท AI
ประโยชน์
ค้นพบข้อมูลและเนื้อหา AI ของคุณในระดับที่หลากหลายด้วย SageMaker Catalog ซึ่งสร้างขึ้นบน ปรับปรุงการค้นพบข้อมูลด้วย AI ช่วยสร้างเพื่อเพิ่มข้อมูลและข้อมูลเมตากับบริบททางธุรกิจโดยอัตโนมัติ ซึ่งทำให้ผู้ใช้ทุกรายสามารถค้นหา ทำความเข้าใจ และใช้ข้อมูลได้อย่างง่ายขึ้น แชร์ข้อมูล โมเดล AI, พร้อมท์ และแอสเซท AI ช่วยสร้างด้วยการกรองตามชื่อตารางและคอลัมน์หรืออภิธานคำศัพท์ทางธุรกิจ แนะนำคอลัมน์ที่มีค่าและแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติสำหรับชุดข้อมูลแต่ละชุด ซึ่งทำให้สามารถนำข้อมูลที่ถูกต้องมาใช้เพื่อสร้างโมเดลที่เหมาะสมได้อย่างรวดเร็ว รองรับทั้งโมเดลการกำกับดูแลแบบรวมศูนย์และแบบกระจายศูนย์ด้วยการแชร์ข้อมูลที่ราบรื่นและการแชร์ AI ผ่านการเผยแพร่และสมัครรับข้อมูลเวิร์กโฟลว์ในประสบการณ์เดียวผ่านโปรเจกต์ต่าง ๆ
คุณสมบัติ
แคตตาล็อกข้อมูลและ AI
ค้นพบ ควบคุม และทำงานร่วมกันเกี่ยวกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง โมเดล AI แดชบอร์ด BI และแอปพลิเคชันจากแคตตาล็อกเดียว
อภิธานศัพท์ธุรกิจ
กำหนดมาตรฐานคำศัพท์ด้วยคำจำกัดความธุรกิจที่ใช้ร่วมกันและแบบฟอร์มข้อมูลเมตาที่ปรับแต่งได้ รองรับข้อกำหนดการจำแนกประเภทที่จำกัดเพื่อบังคับใช้การติดแท็กข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอย่างสม่ำเสมอ และเปิดใช้งานเวิร์กโฟลว์กำกับดูแล
เชื้อสายข้อมูล
ติดตามการเคลื่อนที่และเปลี่ยนแปลงของข้อมูลในระบบอย่างไร สายพันธุ์ที่เข้ากันได้กับ OpenLineage ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจต้นกำเนิด การเปลี่ยนแปลง และรูปแบบการบริโภค เพื่อปรับปรุงความไว้วางใจ การแก้จุดบกพร่อง และการกำกับดูแล
การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล
ดูเมตริกคุณภาพข้อมูลจาก AWS และเครื่องมือของบุคคลที่สาม ผู้บริโภคได้รับความไว้วางใจและบริบทเมื่อค้นหา ในขณะที่ทีมข้อมูลสามารถรวมสัญญาณคุณภาพภายนอกผ่าน API เข้ากับพอร์ทัลแบบครบวงจร
Data Discovery
เสริมข้อมูลเมตาทางเทคนิคด้วยบริบททางธุรกิจ เพื่อให้ผู้ใช้สามารถค้นหา เข้าใจ และไว้วางใจข้อมูลที่พวกเขาใช้ได้อย่างรวดเร็ว
คำแนะนำข้อมูลเมตาอัตโนมัติ
ใช้ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย LLM เพื่อสร้างชื่อและคำอธิบายที่เป็นมิตรกับธุรกิจ ปรับปรุงบริบท ความสม่ำเสมอ และความชัดเจนของสินทรัพย์ทางเทคนิค
การค้นหาเชิงความหมาย
ค้นหาข้อมูลและแบบจำลองโดยใช้แบบสอบถามภาษาธรรมชาติ การค้นหาเชิงความหมายเข้าใจความตั้งใจ บริบท และความสัมพันธ์ของผู้ใช้ ไม่ใช่แค่คำหลัก - เพื่อส่งคืนผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้น
แดชบอร์ด BI
เปลี่ยนจากข้อมูลไปสู่ข้อมูลเชิงลึกโดยรวบรวมข้อมูลใน SageMaker ด้วยความสามารถของ Amazon Quick Suite เช่น แดชบอร์ดแบบโต้ตอบ รายงานที่สมบูรณ์แบบสำหรับพิกเซล และการสร้างสรรค์ธุรกิจอัจฉริยะ (BI) ทั้งหมดนี้ในลักษณะที่ควบคุมและเป็นอัตโนมัติ
ผลิตภัณฑ์ข้อมูล
แพ็คเกจเนื้อหาที่เกี่ยวข้องลงในผลิตภัณฑ์ข้อมูลที่เน้นธุรกิจด้วยข้อมูลเมตาที่ใช้ร่วมกัน ปรับปรุงการค้นพบ รวมคำขอการเข้าถึง และลดค่าใช้จ่ายในการบริหารในขณะที่ช่วยให้ทีมกำกับดูแลสามารถติดตามการใช้ในระดับผลิตภัณฑ์ได้
ลูกค้า
Natera, Inc
“ด้วยการผสานรวม Amazon QuickSight กับ Amazon SageMaker ทีมปฏิบัติการในห้องปฏิบัติการและนักวิทยาศาสตร์ของเราสามารถตรวจสอบประสิทธิภาพการทดสอบทางคลินิกในทุกไซต์ได้แบบเรียลไทม์ เราได้พัฒนาแดชบอร์ดแบบครบวงจรที่รวมปริมาณงาน เมตริกการควบคุมคุณภาพ และเวลาตอบสนอง ทำให้สามารถวิเคราะห์แนวโน้มโดยละเอียดและการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างต่อเนื่อง ขณะนี้นักวิทยาศาสตร์สามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุม ตั้งแต่การทบทวนเชิงสำรวจไปจนถึงการพัฒนาแบบจำลอง ทั้งหมดนี้ภายในสภาพแวดล้อมแบบบูรณาการเดียว”
Mirko Buholzer รองประธานฝ่ายวิศวกรรมซอฟต์แวร์ของ Natera, Inc.
Cisco
“คุณต้องการค้นหา แชร์ และควบคุมดูแลข้อมูลของคุณ ข้อมูลมีอยู่ในทีมต่าง ๆ ในหลาย Silo และคุณต้องการวิธีการรวบรวมข้อมูลเข้าด้วยกัน ไม่ว่าคุณจะเรียกว่าตาข่ายข้อมูลหรือผืนผ้าข้อมูลก็ตาม แคตตาล็อก Amazon SageMaker จะเชื่อมต่อผู้ผลิตข้อมูลและผู้บริโภคเข้าด้วยกัน ทำให้ผู้ผลิตสามารถแชร์ข้อมูลโดยใช้การควบคุมในตัวและสัญญาข้อมูลได้ในขณะที่อนุญาตให้ผู้บริโภคสามารถเข้าถึงข้อมูลโดยใช้เครื่องมือที่ต้องการได้”
ชาจา อรุล เซลวมานี ซีเนียร์ ผู้อำนวยการ AI/ML, Cisco
NatWest
“ทีมวิศวกรรมแพลตฟอร์มข้อมูลของเราได้นำเครื่องมือสำหรับผู้ใช้ปลายทางหลายอย่างมาใช้ในงานด้านวิศวกรรมข้อมูล ML, SQL และ AI ช่วยสร้าง ขณะที่เราต้องการลดความซับซ้อนของกระบวนการทั่วทั้งธนาคาร เราก็ได้มองหากาเพิ่มประสิทธิภาพในการยืนยันตัวตนผู้ใช้และการอนุญาตการเข้าถึงข้อมูล Amazon SageMaker มอบประสบการณ์ผู้ใช้สำเร็จรูปเพื่อช่วยให้เราใช้งานในสภาพแวดล้อมเดียวภายในองค์กร ซึ่งช่วยลดเวลาที่ผู้ใช้ข้อมูลของเราใช้ในการเข้าถึงเครื่องมือใหม่ ๆ ได้ประมาณ 50%”
Zachery Anderson ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายวิเคราะห์ข้อมูลของ NatWest Group
เริ่มต้นใช้งานแค็ตตาล็อก Amazon SageMaker
วันนี้คุณพบสิ่งที่กำลังมองหาแล้วหรือยัง
การแจ้งให้เราทราบจะช่วยให้เราปรับปรุงคุณภาพของเนื้อหาในหน้าได้