Studio thống nhất Amazon SageMaker (xem trước)
Truy cập tất cả dữ liệu và công cụ phân tích cũng như AI trong một môi trường duy nhất, được xây dựng trên Amazon DataZone
Trải nghiệm tích hợp tất cả dữ liệu cùng AI
Khai thác và vận dụng dữ liệu với các công cụ AWS quen thuộc để hoàn thiện quy trình phát triển, bao gồm phát triển mô hình, phát triển ứng dụng AI tạo sinh, xử lý dữ liệu và phân tích SQL, trong một môi trường được quản lý duy nhất. Tạo hoặc tham gia dự án để cộng tác cùng cả nhóm, chia sẻ tạo tác phân tích và AI cũng như truy cập dữ liệu bạn lưu trữ trong Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift và nhiều nguồn dữ liệu khác thông qua Hồ dữ liệu Amazon SageMaker. Sử dụng Studio hợp nhất Amazon SageMaker để đổi mới cách kết hợp các nhóm dữ liệu trong bối cảnh trường hợp sử dụng AI hội tụ với trường hợp sử dụng phân tích.

Sử dụng các công cụ tốt nhất phân khúc cho mọi công việc
Đơn giản hóa quyền truy cập vào các công cụ và chức năng quen thuộc từ dịch vụ phân tích AWS, trí tuệ nhân tạo và máy học (AI/ML) chuyên dụng như Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock và Amazon SageMaker AI. Phát triển quy trình dữ liệu tích hợp với ETL trực quan và hoạt động liền mạch trên nhiều tài nguyên điện toán và cụm khác nhau với sổ ghi chép hợp nhất. Sử dụng trình soạn thảo SQL tích hợp để truy vấn dữ liệu lưu trữ trong hồ dữ liệu, kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu và ứng dụng.

Đào tạo, tùy chỉnh và triển khai mô hình AI ở quy mô lớn
Phát triển mô hình ML và nền tảng (FM) bằng cơ sở hạ tầng, công cụ và quy trình làm việc được quản lý toàn phần của Amazon SageMaker AI. SageMaker AI cung cấp các công cụ và cơ sở hạ tầng chuyên dụng cho từng bước của vòng đời mô hình, bao gồm chuẩn bị, đào tạo, quản trị, MLOps, suy luận, thử nghiệm, truyền dữ liệu cũng như giám sát và đánh giá mô hình.

Nhanh chóng xây dựng các ứng dụng AI tạo sinh tùy chỉnh
Phát triển các ứng dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả trong môi trường đáng tin và bảo mật với Amazon Bedrock IDE (xem trước). Lựa chọn từ nhiều FM hiệu suất cao và khả năng tùy chỉnh nâng cao như Quy trình, Tác tử, Quy tắc bảo vệ và Cơ sở kiến thức của Amazon Bedrock. Nhanh chóng tùy chỉnh và triển khai ứng dụng AI tạo sinh cũng như chia sẻ với danh mục tích hợp để khám phá.

Tăng tốc hành trình dữ liệu của bạn với Nhà phát triển Amazon Q
Sử dụng Nhà phát triển Amazon Q vào công việc xuyên suốt chu trình phát triển, bao gồm tìm kiếm dữ liệu cho dự án, nhanh chóng tăng cường cộng tác và xây dựng mô hình ML bảo mật. Trò chuyện với Nhà phát triển Amazon Q để hiểu và sử dụng dữ liệu của bạn cho từng dự án và trường hợp sử dụng. Với Amazon Q, bạn có thể đơn giản hóa hành trình dữ liệu trong việc viết mã, tạo SQL, tích hợp dữ liệu, khắc phục sự cố, v.v.

Khách hàng và đối tác
Tập đoàn NatWest
"Đội ngũ Kỹ sư Nền tảng Dữ liệu của chúng tôi đã triển khai nhiều công cụ người dùng cuối cho các tác vụ kỹ thuật dữ liệu, ML, SQL và GenAI. Khi chúng tôi tìm cách đơn giản hóa các quy trình trên toàn ngân hàng, chúng tôi đã xem xét việc hợp lý hóa xác thực người dùng và ủy quyền truy cập dữ liệu. Studio hợp nhất Amazon SageMaker mang đến trải nghiệm người dùng sẵn sàng giúp chúng tôi triển khai một môi trường duy nhất trên toàn tổ chức, giảm khoảng 50% thời gian cần thiết để truy cập các công cụ mới cho người dùng dữ liệu của chúng tôi."
– Zachery Anderson, CDAO, Tập đoàn NatWest

Trend Micro
"Chúng tôi muốn tối ưu hóa quá trình đánh giá dữ liệu, để các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học ML và kỹ sư dữ liệu của chúng tôi có thể làm việc hiệu quả. Với quan hệ đối tác lâu dài của chúng tôi với AWS, chúng tôi rất vui mừng về sự ra mắt của Studio hợp nhất Amazon SageMaker cùng khả năng đơn giản hóa việc truy cập dữ liệu và tăng cường cộng tác của sáng kiến này."
— Oscar Chang, Giám đốc Phát triển, Trend Micro

Adastra
"Chúng tôi xây dựng các ứng dụng phân tích dữ liệu phức tạp, ứng dụng ML và GenAI tích hợp quản trị dữ liệu và giao diện thân thiện với người dùng. Trước khi có Studio hợp nhất Amazon SageMaker, việc triển khai nhiều công cụ cho nhân viên xử lý dữ liệu và thông tin của khách hàng chủ yếu được thực hiện thủ công và tốn nhiều thời gian, đồng thời, việc đảm bảo cung cấp kiến trúc dữ liệu mạnh mẽ cũng là một thách thức. Giờ đây, với Studio hợp nhất Amazon SageMaker, chúng tôi có thể triển khai một công cụ duy nhất để xử lý dữ liệu cho các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học ML. Chúng tôi cũng sẽ có thể tự động hóa việc triển khai cơ sở hạ tầng dữ liệu, cho phép chúng tôi đơn giản hóa quy trình cho khách hàng và nâng cao trải nghiệm của họ.."
- Zeeshan Saeed, Giám đốc Công nghệ và Chiến lược, Adastra

NTT DATA
“Khi chúng tôi xây dựng các ứng dụng dựa trên dữ liệu cho khách hàng của mình, chúng tôi muốn có một nền tảng hợp nhất nơi các công nghệ hoạt động cùng nhau theo cách tích hợp. Studio hợp nhất Amazon SageMaker giúp tối ưu hóa quy trình cung cấp giải pháp của chúng tôi nhờ vào các khả năng phân tích toàn diện, trải nghiệm studio hợp nhất và một kho dữ liệu tích hợp quản lý dữ liệu trên cả kho dữ liệu và hồ dữ liệu. Chúng tôi tin rằng Studio hợp nhất Amazon SageMaker sẽ giảm thời gian khai thác giá trị của khách hàng cho các dự án dữ liệu lên đến 40%, giúp chúng tôi thực hiện sứ mệnh đẩy nhanh hành trình chuyển đổi kỹ thuật số của khách hàng.“
— Akihiro Suzue, Trưởng phòng Giải pháp, NTT DATA; Yuji Shono, Giám đốc Cấp cao, Phòng Ứng dụng & Công nghệ Dữ liệu, NTT DATA; Yuki Saito, Giám đốc, Bộ phận Giải pháp Thành công số, NTT DATA

Salesforce
"Chúng tôi mong muốn kết nối liền mạch giữa các nguồn dữ liệu từ Đám mây dữ liệu của Salesforce và Amazon Web Services (AWS) với Studio hợp nhất Amazon SageMaker, tích hợp kho lưu trữ mã và hỗ trợ CICD cũng như kiểm soát bảo mật trong một môi trường duy nhất. Chúng tôi cũng đang hợp tác với đội ngũ AWS để cung cấp trải nghiệm liền mạch cho nhà phát triển, giúp dễ dàng tùy chỉnh Đám mây dữ liệu bằng mã cho các nhà phát triển chuyên nghiệp như kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu."
- Rohit Dar, Giám đốc Quản lý Sản phẩm Cấp cao, Salesforce
