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Amazon SageMaker Catalog

Übersicht

Amazon SageMaker Catalog vereinfacht die Ermittlung, Verwaltung und Zusammenarbeit im Bereich Daten und KI für Ihre strukturierten und unstrukturierten Daten, KI-Modelle, Business-Intelligence-Dashboards und Anwendungen. Mithilfe der semantischen Suche und generativen, KI-erstellten Metadaten können Sie genehmigte Daten und Modelle sicher finden und darauf zugreifen. Alternativ können Sie Amazon Q Developer auch in natürlicher Sprache bitten, Ihre Daten zu finden. Benutzer können Zugriffsrichtlinien mithilfe eines einzigen Berechtigungsmodells mit fein abgestuften Zugriffskontrollen zentral im Amazon SageMaker Unified Studio konsistent definieren und durchsetzen. Teilen Sie Daten- und KI-Komponente nahtlos mit anderen und arbeiten Sie gemeinsam daran, indem Sie Workflows zum Veröffentlichen und Abonnieren verwenden. Schaffen Sie Vertrauen in Ihrem gesamten Unternehmen durch Datenqualitätsüberwachung, Datenklassifizierung und durchgängige automatisierte Herkunftsnachverfolgung auf Spaltenebene für Daten und KI-Komponenten.

Vorteile

Erkunden Sie Ihre Daten und KI-Ressourcen in großem Umfang mit SageMaker Catalog, der auf Amazon Datazone basiert. Verbessern Sie die Datenerkennung mit generativer KI, um Ihre Daten und Metadaten automatisch mit Geschäftskontext anzureichern, sodass alle Benutzer Daten leicht finden, verstehen und verwenden können. Teilen Sie Ihre Daten, KI-Modelle, Prompts und generativen KI-Assets ganz einfach mit der Filterung nach Tabellen- und Spaltennamen oder Fachbegriffen aus dem Geschäftsglossar. Empfehlen Sie automatisch wertvolle Spalten und relevante Analyseanwendungen für jeden Datensatz, sodass Sie mithilfe der richtigen Daten schnell die richtigen Modelle erstellen können. Unterstützen Sie sowohl zentralisierte als auch dezentralisierte Governance-Modelle mit nahtlosem Daten- und KI-Austausch durch Veröffentlichungs- und Abonnement-Workflows in einer einzigen Projektumgebung.

Gewinnen Sie Vertrauen durch Echtzeit-Transparenz der Datenqualität und der Daten- und ML-Herkunft in SageMaker. Automatisieren Sie Datenprofilerstellung und Empfehlungen zur Datenqualität, überwachen Sie Datenqualitätsregeln und erhalten Sie Warnmeldungen. Lösen Sie schwer zu findende Datenqualitätsprobleme, indem Sie regelbasierte und ML-Ansätze verwenden, um Entitäten abzugleichen, sodass Sie qualitativ hochwertige Daten bereitstellen können, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sorgen Sie mit der integrierten Modellüberwachung für Transparenz in Daten-Pipelines und KI-Projekten, um Verzerrungen zu erkennen oder Berichte darüber zu erstellen, wie Features zu Ihrer Modellprognose beitragen.

Zentralisieren Sie die Daten- und KI-Sicherheit in SageMaker mit differenzierten Zugriffskontrollen, Datenklassifizierung und Integritätsschutz, um sicherzustellen, dass Daten, Analytik und KI-Modelle angemessen verwendet werden. Definieren Sie Berechtigungen einmal und setzen Sie sie für alle Daten und Modelle durch. Da Amazon Bedrock nativ integriert ist, können Kunden Amazon-Bedrock-Integritätsschutz in ihrer generativen KI-Anwendung nutzen, indem sie schädliche Inhalte blockieren, Halluzinationen filtern und anpassbare Schutzmaßnahmen für Datenschutz, Sicherheit und Genauigkeit aktivieren. Identifizieren Sie mithilfe von Amazon Comprehend automatisch vertrauliche Informationen in Ihren Pipelines.

Erfüllen Sie die Einhaltung von Überprüfungen und Compliance durch Datennutzung und Modellprotokollierung und -überwachung. Unterstützen Sie die akzeptable Nutzung Ihrer Analytik- und KI-Assets in Ihrem gesamten Unternehmen durch projektbasierte Isolierung. Verstehen Sie die Daten- und Modellnutzung in Ihrem Lakehouse für erweiterte Sicherheit. Verwenden Sie Amazon SageMaker Clarify, um Modelle auf Verzerrungen, Genauigkeit und Robustheit zu überwachen und dabei Ihre verantwortungsvollen KI-Standards einzuhalten. Passen Sie die Kosten an Geschäftsinitiativen an und verschaffen Sie sich einen klaren Überblick über Ihre Unternehmensinvestitionen.

Features

Daten- und KI-Katalog

Entdecken, verwalten und arbeiten Sie gemeinsam an strukturierten Daten, unstrukturierten Daten, KI-Modellen, BI-Dashboards und Anwendungen aus einem einzigen Katalog. 

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Wirtschaftsglossar

Standardisieren Sie die Terminologie mit gemeinsamen Geschäftsdefinitionen und anpassbaren Metadatenformularen. Unterstützung eingeschränkter Klassifizierungsbegriffe, um eine konsistente Kennzeichnung sensibler Daten durchzusetzen und nachgelagerte Governance-Workflows zu ermöglichen.

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Datenverlauf

Verfolgen Sie, wie Daten systemübergreifend bewegt und verändert werden. OpenLineage-kompatible Herkunftsnachweise unterstützen Anwender dabei, Ursprünge, Veränderungen und Verbrauchsmuster zu verstehen, um Vertrauen, Fehlerbehebung und Governance zu verbessern.

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Überwachung der Datenqualität

Zeigen Sie Datenqualitätsmetriken von AWS und Tools von Drittanbietern an. Verbraucher gewinnen Vertrauen und Kontext bei der Suche, während Datenteams externe Qualitätssignale über APIs in ein einheitliches Portal integrieren können.

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Datenerkennung

Ergänzen Sie technische Metadaten mit Geschäftskontext, damit Benutzer die von ihnen verwendeten Daten schnell finden, verstehen und ihnen vertrauen können.

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Automatisierte Metadaten-Empfehlungen

Nutzen Sie die LLM-gestützte Automatisierung, um geschäftsfreundliche Namen und Beschreibungen zu generieren und so den Kontext, die Konsistenz und die Klarheit technischer Komponente zu verbessern.

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Semantische Suche

Suchen Sie Daten und Modelle mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache. Die semantische Suche berücksichtigt die Absicht des Benutzers, den Kontext und die Zusammenhänge – nicht nur Schlüsselwörter –, um relevantere Ergebnisse zu liefern.

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BI-Dashboards

Verwandeln Sie Daten in Erkenntnisse, indem Sie Daten in SageMaker mit den Funktionen von Amazon Quick Suite wie interaktiven Dashboards, pixelgenauen Berichten und generativer Business Intelligence (BI) zusammenführen – und das alles auf kontrollierte und automatisierte Weise. 

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Datenprodukte

Bündeln Sie relevante Ressourcen in geschäftsorientierten Datenprodukten mit gemeinsamen Metadaten. Verbessern Sie die Erkennung, vereinheitlichen Sie Zugriffsanfragen und reduzieren Sie den Verwaltungsaufwand, während Governance-Teams den Verbrauch auf Produktebene nachverfolgen können.

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Kunden

Natera, Inc.

„Durch die Integration von Amazon QuickSight mit Amazon SageMaker können unsere Laborteams und Wissenschaftler nun die Leistung klinischer Tests an allen Standorten in Echtzeit überwachen. Wir haben einheitliche Dashboards entwickelt, die Durchsatz, Qualitätskontrollkennzahlen und Durchlaufzeiten zusammenfassen und so eine detaillierte Trendanalyse und kontinuierliche Leistungsoptimierung ermöglichen. Wissenschaftler können nun umfassende Datenanalysen durchführen – von der explorativen Überprüfung bis zur Modellentwicklung – und dies alles in einer einzigen, integrierten Umgebung.“

Mirko Buholzer, VP of Software Engineering, Natera, Inc.

So skaliert Natera die Genomik mit Amazon SageMaker Catalog

Cisco

„Sie möchten Ihre Daten entdecken, teilen und verwalten. Ob Sie es nun als Data Mesh oder Data Fabric aufrufen, Daten sind über verschiedene Teams in mehreren Silos verteilt, und Sie brauchen eine Möglichkeit, sie zusammenzuführen. Der Amazon-SageMaker-Katalog verbindet Datenproduzenten und -konsumenten und ermöglicht es Produzenten, Daten mit integrierten Kontrollen und Datenverträgen zu teilen, während Konsumenten mit den Tools ihrer Wahl auf die Daten zugreifen können.

Shaja Arul Selvamani, Sr. Director AI/ML, Cisco

The Cisco logo featuring the company's name in blue with a stylized bridge design above it.

NatWest

„Unser Datenplattform-Engineering-Team hat mehrere Endbenutzertools für Data-Engineering-, ML-, SQL- und GenKI-Aufgaben eingesetzt. Da wir versuchen, die Prozesse in der gesamten Bank zu vereinfachen, haben wir uns mit der Optimierung der Benutzerauthentifizierung und der Datenzugriffsautorisierung befasst. Amazon SageMaker bietet ein vorgefertigtes Benutzererlebnis, das uns hilft, eine einzige Umgebung im gesamten Unternehmen bereitzustellen. Dadurch wird die Zeit, die unsere Datennutzer für den Zugriff auf neue Tools benötigen, um etwa 50 % reduziert.“

Zachery Anderson, CDAO, NatWest Group

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