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

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

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

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

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

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.

Нашли то, что искали сегодня?
Сообщите нам, как мы могли бы улучшить качество контента на наших страницах.