البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي - قصص العملاء
اطّلع على كيفية توظيف المؤسسات لبياناتها باستخدام AWS
كيف تعتمد PGA TOUR على البيانات والذكاء الاصطناعي لتعزيز تجارب المشجعين
تعرّف على كيفية توحيد PGA TOUR لسنوات من البيانات المنفصلة في بحيرة بيانات واحدة على Amazon S3، مما مكّن جميع الفرق من الوصول إلى البيانات وإجراء التحليلات واتخاذ قرارات أعمال أسرع.
إنشاء أساس بيانات مفتوح لدعم نجاح حلول الذكاء الاصطناعي المستقل
تعرّف على كيفية إنشاء العملاء لأسس بيانات مفتوحة وقابلة للتوسع وآمنة للاستفادة إلى أقصى حد من الذكاء الاصطناعي المستقل.
تحسين تجربة العملاء عبر الانتقال إلى Amazon RDS for SQL Server
نجحت iCIMS في ترحيل ما يقرب من 6000 قاعدة بيانات إلى Amazon RDS for SQL Server من دون أي تأثير على سير الأعمال، مع إجمالي وقت توقف لم يتجاوز 4 ساعات. ساعد هذا التحول على تحسين الأداء وتقليل الأعباء التشغيلية وإتاحة المزيد من الوقت للموظفين للتركيز على المهام التي تضيف قيمة.
إعداد البيانات لدعم الابتكار القائم على الذكاء الاصطناعي المستقل
تتيح منصة Autodesk Assistant للذكاء الاصطناعي المستقل، والتابعة لشركة Autodesk، التفاعل باللغة الطبيعية عبر مختلف منتجاتها، ما يختصر الأعمال اليدوية من ساعات إلى دقائق ويمنح المهندسين والمصممين مزيدًا من الوقت للتركيز على الإبداع. تعرّف على كيفية تنفيذ ذلك بالاعتماد على Amazon Bedrock وEKS وDynamoDB وOpenSearch وApache Iceberg.
اكتشاف الرؤى من كميات هائلة من البيانات بحجم بيتابايت من خلال البحث المعتمد على الذكاء الاصطناعي المستقل
تتيح BMW Group للموظفين البحث عبر بيتابايتات من البيانات باستخدام اللغة الطبيعية، من دون الحاجة إلى SQL أو قاعدة بيانات مخصّصة للتشابهات الدلالية. بالاعتماد على حل البحث المعتمد على الذكاء الاصطناعي المستقل المستند إلى Amazon S3 Vectors وAmazon Bedrock وAgentCore، تتيح BMW الحصول على رؤى مستندة إلى البيانات من 110 تيرابايت من البيانات المُستوعبة يوميًا.
الاستفادة من Iceberg والذكاء الاصطناعي لتمكين التحقيقات الذاتية على نطاق واسع
تمكّنت CyberArk من تقليص وقت معالجة الحالات بنسبة وصلت إلى 95% وزيادة إنتاجية المهندسين إلى أربعة أضعاف، دون الحاجة إلى أي تدخل يدوي. عبر دمج إدارة البيانات الوصفية الذكية التي يوفرها Iceberg مع إمكانات الأتمتة في Amazon Bedrock، تصبح سجلات الدعم المتنوعة القادمة من مئات تنسيقات الموردين جاهزة للاستعلام عنها بمجرد وصولها.
كيف يبتكر عملاء AWS Data بعد المنافسة
تعرّف على كيفية استفادة المؤسسات عبر مختلف الصناعات من خدمات AWS للبيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي لتعزيز الابتكار وتحقيق نتائج أعمال ملموسة.
اخترنا Amazon OpenSearch Service بفضل مرونته، إذ مكّننا من تجاوز قيود الميزات وإضافة الإمكانات الجديدة التي يتم إصدارها بسرعة لتحسين الدقة.
Mitsuhiro Mabuchi
Group manager of the DS System Development Department
توفر S3 Vectors واجهة ميسّرة للتشابهات الدلالية مباشرةً داخل بيئة التخزين التي نعتمد عليها، مما يتيح لنا الجمع بين نطاق S3 الواسع وذكاء البحث الدلالي من خلال نقرة واحدة.
Zachary Hanif
Head of AI, ML, and Data; VP of Traffic Intelligence
إذا تمكنت شركة مثل Amazon من ترحيل هذا الكم الكبير من قواعد البيانات التي تعتمد عليها فرق متعددة لامركزية وموزعة حول العالم من Oracle إلى AWS، فإن الأمر يصبح ممكنًا تقريبًا لأي مؤسسة.
Thomas Park
Senior Manager of Solution Architecture for Consumer Business Data Technologies
هل وجدت ما كنت تبحث عنه اليوم؟
أخبرنا حتى نتمكن من تحسين جودة المحتوى الموجود على صفحاتنا