데이터베이스

AWS는 독보적인 성능의 관계형 데이터베이스를 엔터프라이즈급 상용 데이터베이스보다 10배 저렴한 비용으로 8개의 목적별 데이터베이스 엔진과 함께 제공합니다. 각 데이터베이스는 관련 사용 사례에 최적화된 성능을 제공하도록 설계되었기 때문에 성능이 저하되지 않습니다. AWS의 데이터베이스를 살펴보세요.
데이터 통합

AWS에서는 제로 ETL 기능을 통해 데이터가 어디에 있든 모든 데이터를 쉽게 연결하고 조치를 취할 수 있습니다. ETL이 필요한 경우 AWS Glue의 생성형 AI를 사용하여 더 쉽게 수행할 수 있습니다. AWS 서비스는 SaaS, 온프레미스 및 기타 클라우드를 비롯한 수백 개의 데이터 소스에 연결됩니다. AWS와의 데이터 통합에 대해 자세히 알아보세요.
데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스

수십만 명의 고객이 Amazon S3, AWS Glue 및 AWS Lake Formation과 같은 서비스를 사용하여 AWS에서 데이터 레이크를 구축합니다. Amazon Redshift는 다른 클라우드 데이터 웨어하우스보다 최대 6배 우수한 가격 대비 성능을 제공하는 빠른 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스입니다. AWS에서 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스를 구축하는 방법을 살펴보세요.
분석

AWS는 서버리스 옵션을 포함하여 가장 광범위하고 심층적인 분석 서비스 세트를 제공합니다. 데이터 이동, 빅 데이터 분석, 로그 분석 및 스트리밍 분석에서 AWS는 목적별 서비스를 가장 뛰어난 요금 대비 성능, 확장성 및 가장 저렴한 비용으로 제공합니다. AWS의 분석 서비스를 살펴보세요.
생성형 AI 및 기계 학습

Amazon Bedrock은 Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI, Mistral 및 Amazon과 같은 주요 AI 회사의 파운데이션 모델(FM)과 데이터로 모델을 안전하게 사용자 지정하는 도구를 함께 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 규모를 조정할 수 있는 가장 쉬운 방법입니다. Amazon SageMaker는 자체 기계 학습 모델을 구축하기 위해 대규모로 ML 모델을 쉽게 구축, 훈련 및 배포하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. AWS의 기계 학습 및 AI를 살펴보세요.
비즈니스 인텔리전스

Amazon QuickSight와 Amazon Q in QuickSight를 사용하면 대화형 대시보드를 간단하게 만들어서 탐색하거나, 자연어로 질문을 하거나, 패턴 및 이상값을 자동으로 찾아서 데이터를 이해할 수 있습니다. 이 모든 기능은 생성형 AI 및 기계 학습으로 구동됩니다. Amazon SageMaker Canvas는 비즈니스 분석 작업에서 사전 ML 경험 없이도 정확한 ML 예측을 생성할 수 있는 기능을 제공합니다.
데이터 거버넌스

Amazon DataZone을 비롯한 AWS 데이터 서비스를 사용하면 조직 전체에서 데이터를 분류, 검색, 공유 및 관리할 수 있습니다. 따라서 사용자는 필요할 때 언제 어디서나 안전하게 데이터에 액세스할 수 있습니다. 또한 Amazon Titan 파운데이션 모델을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 책임감 있게 구축할 수 있습니다. AWS의 엔드투엔드 데이터 거버넌스에 대해 자세히 알아보세요.