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Catálogo de Amazon SageMaker

Obtenga más información sobre la próxima generación de Amazon SageMaker

Catálogo de Amazon SageMaker

Descubra, gobierne y colabore en datos e inteligencia artificial de forma segura

Más información sobre Amazon SageMaker
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Información general

El catálogo de Amazon SageMaker ofrece una forma más sencilla de descubrir, gobernar y colaborar en datos e inteligencia artificial, y abarca tanto datos estructurados como no estructurados, modelos de IA, paneles de inteligencia empresarial y aplicaciones. Con el catálogo de Amazon SageMaker, puede descubrir y acceder de forma segura a datos y modelos aprobados mediante búsqueda semántica con metadatos generados por IA generativa, o simplemente consultar a Amazon Q Developer en lenguaje natural para encontrar datos. Los usuarios pueden definir y aplicar políticas de acceso de manera coherente a través de un modelo unificado de permisos, con controles de acceso detallados administrados de forma centralizada en Amazon SageMaker Unified Studio. Comparta y colabore fácilmente en datos y activos de IA a través de flujos de trabajo simples de publicación y suscripción. Genere confianza en toda su organización con la supervisión de la calidad de los datos, la clasificación de los datos y el linaje automatizado de principio a fin a nivel de columna para los activos de datos e IA.

Beneficios

Descubra los datos y activos de IA a escala con el Catálogo de SageMaker, creado en Amazon Datazone. Mejore el descubrimiento de datos con IA generativa que enriquece automáticamente los datos y metadatos con contexto empresarial, lo que facilita a todos los usuarios la búsqueda, comprensión y uso de los datos. Comparta los datos, modelos de IA, peticiones y activos de IA generativa con filtros por nombres de tablas, columnas o términos de glosarios empresariales. Recomiende automáticamente las columnas valiosas y las aplicaciones de análisis relevantes para cada conjunto de datos, lo que permite utilizar los datos adecuados para crear rápidamente los modelos correctos. Admita modelos de gobernanza centralizados y descentralizados mediante el intercambio fluido de datos e inteligencia artificial a través de flujos de trabajo de publicación y suscripción, todo dentro de una experiencia unificada mediante Proyectos.

Inspire confianza con visibilidad en tiempo real sobre la calidad de los datos, así como sobre el linaje de datos y modelos de machine learning en SageMaker. Automatice la generación de perfiles de datos y las recomendaciones sobre su calidad, supervise las reglas de calidad y reciba alertas. Resuelva problemas de calidad de datos difíciles de detectar mediante enfoques basados en reglas y machine learning para conciliar entidades, y así garantizar datos de alta calidad que respalden decisiones empresariales con confianza. Fomente la transparencia en las canalizaciones de datos y los proyectos de IA mediante la supervisión integrada de modelos, lo que permite detectar sesgos y comprender cómo cada característica influye en las predicciones del modelo.

Centralice la seguridad de los datos y la IA en SageMaker mediante controles de acceso detallados, clasificación de datos y barreras de protección, a fin de garantizar el uso adecuado de los datos, los análisis y los modelos de IA. Defina los permisos una sola vez y aplíquelos en los datos y modelos. Con Amazon Bedrock integrado de forma nativa, los clientes pueden aplicar las barreras de protección de Amazon Bedrock en aplicaciones de IA generativa para bloquear contenido perjudicial, filtrar alucinaciones y habilitar protecciones personalizables en materia de privacidad, seguridad y precisión. Identifique automáticamente información confidencial dentro de las canalizaciones mediante Amazon Comprehend.

Cumpla con los requisitos normativos y de auditoría mediante el control del uso de datos y el registro y la supervisión de modelos. Fomente el uso adecuado de los activos de análisis e IA en la organización mediante un aislamiento basado en proyectos. Comprenda cómo se utilizan los datos y los modelos en el lake house para fortalecer la seguridad. Utilice Amazon SageMaker Clarify para supervisar el sesgo, la precisión y la solidez de los modelos, y asegurarse de que cumplan con los estándares de IA responsable. Alinee los costos con las iniciativas empresariales y tenga una visión clara de las inversiones empresariales.

Características

Catálogo de datos e IA

Descubra, gobierne y colabore en datos estructurados, datos no estructurados, modelos de IA, paneles de inteligencia empresarial y aplicaciones desde un único catálogo. 

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Glosario empresarial

Estandarice la terminología con definiciones empresariales compartidas y formularios de metadatos personalizables. Admita términos de clasificación restringidos para aplicar el etiquetado uniforme de datos confidenciales y permitir los flujos de trabajo de gobernanza posteriores.

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Trazabilidad de datos

Realice un seguimiento de cómo se mueven y cambian los datos en los sistemas. La trazabilidad compatible con OpenLineage ayuda a los usuarios a comprender los orígenes, las transformaciones y los patrones de consumo para mejorar la confianza, la depuración y la gobernanza.

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Supervisión de la calidad de los datos

Consulte las métricas de calidad de los datos de AWS y herramientas de terceros. Los consumidores obtienen confianza y contexto al buscar, mientras que los equipos de datos pueden integrar señales de calidad externas a través de API en un portal unificado.

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Detección de datos

Enriquezca los metadatos técnicos con contexto empresarial para que los usuarios puedan encontrar, comprender y confiar con rapidez en los datos que utilizan.

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Recomendaciones de metadatos automatizadas

Utilice la automatización basada en LLM para generar nombres y descripciones aptos para las empresas, y mejorar el contexto, la coherencia y la claridad de los activos técnicos.

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Búsqueda semántica

Encuentre datos y modelos mediante consultas en lenguaje natural. La búsqueda semántica comprende la intención, el contexto y las relaciones del usuario (no solo las palabras clave) para obtener resultados más relevantes.

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Tableros de inteligencia empresarial

Pase de los datos a la información al recopilar datos de SageMaker con las características de Amazon Quick Suite, como paneles interactivos, informes con píxeles extremadamente detallados e inteligencia empresarial (BI) generativa, todo ello de forma controlada y automatizada. 

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Productos de datos

Empaquete los activos relacionados en productos de datos centrados en la empresa con metadatos compartidos. Mejore el descubrimiento, unifique las solicitudes de acceso y reduzca la sobrecarga administrativa, al tiempo que permite a los equipos de gobernanza realizar un seguimiento del consumo a nivel de producto.

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Clientes

Natera, Inc.

“Al integrar Amazon QuickSight con Amazon SageMaker, nuestros equipos de operaciones de laboratorio y científicos ahora pueden supervisar el rendimiento de las pruebas clínicas en todos los sitios en tiempo real. Hemos desarrollado paneles unificados que consolidan el rendimiento, las métricas de control de calidad y los tiempos de entrega, lo que permite un análisis detallado de las tendencias y una optimización continua del rendimiento. Los científicos ahora pueden realizar análisis de datos exhaustivos, desde la revisión exploratoria hasta el desarrollo de modelos, todo dentro de un entorno único e integrado”.

Mirko Buholzer, vicepresidente de ingeniería de software de Natera, Inc.

Cómo Natera escala la genómica con el catálogo de Amazon SageMaker

Cisco

“Quiere descubrir, compartir y gobernar sus datos. Ya los llame malla de datos o tejido de datos, lo cierto es que los datos se encuentran distribuidos entre distintos equipos y silos, y necesita una forma de unificarlos. El catálogo de Amazon SageMaker conecta a los productores y consumidores de datos, lo que permite a los productores compartir datos con controles y contratos de datos integrados, y a los consumidores acceder a esos datos con las herramientas de su elección”

Shaja Arul Selvamani, director sénior de IA y ML de Cisco

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

NatWest

“Nuestro equipo de ingeniería de plataformas de datos ha implementado varias herramientas para usuarios finales destinadas a tareas de ingeniería de datos, machine learning, SQL e IA generativa. A medida que buscamos simplificar los procesos en el banco, nos hemos enfocado en optimizar la autenticación de los usuarios y la autorización de acceso a los datos. Amazon SageMaker ofrece una experiencia de usuario lista para usar que nos ayuda a implementar un entorno unificado en la organización, lo que reduce en aproximadamente un 50 % el tiempo que nuestros usuarios de datos necesitan para acceder a nuevas herramientas”.

Zachery Anderson, director de datos y análisis de NatWest Group

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