資料、分析與人工智慧 — 客戶案例
了解各組織如何運用 AWS 發揮資料價值
建構開放式資料基礎，邁向代理式 AI 的成功
了解客戶如何建構開放、可擴充且安全的資料基礎，充分發揮代理式 AI 的效益。
移轉至 Amazon RDS for SQL Server，提升客戶體驗
iCIMS 在近乎無業務中斷且總停機時間低於 4 小時的情況下，成功將近 6,000 個資料庫移轉至 Amazon RDS for SQL Server此舉不僅提升了效能、降低了營運開銷，也讓員工有更多時間投入高價值的加值任務。
讓資料為代理式創新做好準備
Autodesk 的代理式 AI 平台 Autodesk Assistant 能於其產品組合中提供自然語言互動，將手動工作時間從數小時縮短至數分鐘，讓建築師、工程師和設計師能更專注於創意發揮。了解他們如何透過 Amazon Bedrock、EKS、DynamoDB、OpenSearch 和 Apache Iceberg 達成此目標。
運用代理式搜尋，從 PB 級資料中發掘深入洞察
BMW Group 讓員工能夠使用自然語言搜尋 PB 級資料，無需撰寫 SQL 語法或使用專用向量資料庫。憑藉建構於 Amazon S3 Vectors、Amazon Bedrock 和 AgentCore 的代理式搜尋解決方案，BMW 能從每日高達 110 TB 的資料中獲取資料驅動的洞察。
運用 Iceberg 與 AI，大規模推動自主化調查
CyberArk 將案件解決時間縮短了 95%，並將工程師生產力提升了 4 倍，且完全無需手動介入。透過結合 Iceberg 的智慧中繼資料管理與 Amazon Bedrock 自動化功能，來自數百種供應商格式的龐雜支援日誌，在匯入的瞬間即可進行查詢。
AWS 資料客戶如何突破競爭對手創新
了解橫跨各產業的企業如何運用 AWS 的資料、分析及 AI 服務，推動創新並創造商業成果。
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我們採用 Amazon OpenSearch Service，看重的是其靈活性，讓我們得以克服功能限制，並快速導入最新釋出的功能來提升準確性。
Mitsuhiro Mabuchi
DS 系統開發部門集團經理
S3 Vectors 將易於存取的向量介面，直接置於我們已經信任的儲存體中，只需按一下，即可獲得 S3 的擴展能力以及語義搜尋智慧。
Zachary Hanif
AI、ML 與資料部門主管；交通情報副總裁
如果像 Amazon 這樣的公司都能將分散式、分佈全球的團隊所使用的許多資料庫從 Oracle 轉移到 AWS，那麼幾乎沒有企業辦不到。
Thomas Park
消費者業務資料技術解決方案架構資深經理
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