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Amazon SageMaker Catalog

Panoramica

Amazon SageMaker Catalog semplifica il rilevamento, la governance e la collaborazione per l'intero patrimonio di dati e IA, che include dati strutturati e non, modelli di IA, dashboard di business intelligence e applicazioni. Con questa soluzione, puoi individuare e accedere in modo sicuro a dati e modelli approvati tramite l'utilizzo della ricerca semantica con metadati creati dall'IA generativa oppure può semplicemente chiedere ad Amazon Q Developer in linguaggio naturale di trovare i propri dati. Gli utenti possono definire e applicare le policy di accesso in modo coerente tramite l'utilizzo di un unico modello di autorizzazione con controlli di accesso a grana fine centralizzati in Amazon SageMaker Unified Studio. Condividi e collabora senza problemi alla gestione di dati e risorse di IA tramite flussi di lavoro di semplice pubblicazione e sottoscrizione. Crea fiducia in tutta l'organizzazione con il monitoraggio della qualità dei dati, la classificazione dei dati e la derivazione automatica end-to-end a livello di colonna per dati e asset di intelligenza artificiale.

Vantaggi

Rileva i dati e le risorse IA su larga scala con SageMaker Catalog, basato su Amazon Datazone. Migliora l'individuazione dei con l'IA generativa per arricchire automaticamente dati e metadati con il contesto aziendale, facilitando così a tutti gli utenti la possibilità di trovare, comprendere e utilizzare le informazioni. Condividi dati, modelli di intelligenza artificiale, prompt e risorse di IA generativa con l'applicazione di filtri per nomi di tabelle e colonne o termini del glossario aziendale. Raccomanda automaticamente le colonne più utili e le applicazioni di analisi pertinenti per ogni dataset, consentendo così l’utilizzo di dati più adatti per creare rapidamente i modelli migliori. Supporta sia i modelli di governance centralizzati, sia quelli decentralizzati, offrendo una condivisione fluida di dati e IA tramite flussi di lavoro di pubblicazione e sottoscrizione, il tutto riunito in un'unica esperienza grazie alla funzionalità Progetti.

Aumenta la fiducia grazie alla visibilità in tempo reale sulla qualità e sulla tracciabilità dei dati e del ML in SageMaker. Automatizza la profilazione dei dati e le raccomandazioni sulla loro qualità, monitora le relative regole e ricevi avvisi. Risolvi le problematiche di qualità dei dati più difficili da individuare utilizzando approcci basati su regole e di ML per riconciliare le entità, in modo da fornire dati di alta qualità e prendere decisioni aziendali con la massima sicurezza. Promuovi la trasparenza nelle pipeline di dati e nei progetti di IA con il monitoraggio integrato dei modelli per rilevare distorsioni o segnalare in che modo le funzionalità contribuiscono alla previsione tramite modello.

Centralizza la sicurezza dei dati e dell'IA in SageMaker con controlli degli accessi granulari, la classificazione dei dati e i guardrail, per garantire che dati, analisi e modelli di IA siano utilizzati in modo appropriato. Definisci le autorizzazioni una sola volta e applicale su dati e modelli. Con Amazon Bedrock integrato in modo nativo, i clienti possono utilizzare Guardrail di Amazon Bedrock nella loro applicazione di IA generativa bloccando i contenuti dannosi, filtrando le allucinazioni e abilitando protezioni personalizzabili per la privacy, la sicurezza e l'accuratezza. Identifica automaticamente le informazioni sensibili all'interno delle tue pipeline con l'utilizzo di Amazon Comprehend.

Garantisci la conformità agli audit e alle normative grazie al logging e al monitoraggio dell'utilizzo dei dati e dei modelli. Supporta un uso accettabile delle tue risorse di analisi e dell'IA in tutta l'azienda con l'isolamento basato sui progetti. Comprendi l'utilizzo di dati e modelli nel tuo lakehouse per una maggiore sicurezza. Utilizza Amazon SageMaker Clarify per monitorare distorsioni, precisione e robustezza dei modelli, in linea con i tuoi standard di IA responsabile. Allinea i costi alle iniziative aziendali e fornisci una visione chiara degli investimenti aziendali.

Funzionalità

Catalogo dati e intelligenza artificiale

Scopri, gestisci e collabora su dati strutturati, dati non strutturati, modelli di IA, dashboard di BI e applicazioni da un unico catalogo. 

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Glossario aziendale

Standardizza la terminologia con definizioni aziendali condivise e moduli di metadati personalizzabili. Supporta termini di classificazione limitati per applicare un'etichettatura coerente dei dati sensibili e abilitare i flussi di lavoro di governance a valle.

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Data lineage

Tieni traccia di come i dati si spostano e cambiano tra i sistemi. Il lineage compatibile con OpenLineage aiuta gli utenti a comprendere origini, trasformazioni e modelli di consumo per migliorare la fiducia, il debug e la governance.

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Monitoraggio della qualità dei dati

Visualizza i parametri sulla qualità dei dati da AWS e da strumenti di terze parti. I consumatori acquisiscono fiducia e contesto durante le ricerche, mentre i team di dati possono integrare segnali di qualità esterni tramite le API in un portale unificato.

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Rilevamento dei dati

Arricchisci i metadati tecnici con il contesto aziendale in modo che gli utenti possano trovare, comprendere e fidarsi rapidamente dei dati che utilizzano.

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Suggerimenti automatici sui metadati

Usa l'automazione basata su LLM per generare nomi e descrizioni di facile utilizzo, migliorando il contesto, la coerenza e la chiarezza delle risorse tecniche.

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Ricerca semantica

Trova dati e modelli utilizzando query in linguaggio naturale. La ricerca semantica comprende l'intento, il contesto e le relazioni dell'utente, non solo le parole chiave, per restituire risultati più pertinenti.

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Dashboard di BI

Passa dai dati agli approfondimenti riunendo i dati in SageMaker con funzionalità di Amazon Quick Suite come dashboard interattive, report pixel perfect e business intelligence (BI) generativa, il tutto in modo controllato e automatizzato. 

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Prodotti di dati

Confeziona le risorse correlate in prodotti di dati incentrati sul business con metadati condivisi. Migliora l'individuazione, unifica le richieste di accesso e riduci il sovraccarico amministrativo, consentendo al contempo ai team di governance di tenere traccia del consumo a livello di prodotto.

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Clienti

Natera, Inc.

“Integrando Amazon QuickSight con Amazon SageMaker, i nostri team operativi di laboratorio e gli scienziati ora sono in grado di monitorare le prestazioni dei test clinici in tutti i siti in tempo reale. Abbiamo sviluppato dashboard unificate che consolidano il throughput, i parametri di controllo qualità e i tempi di consegna, permettendo un'analisi dettagliata delle tendenze e un'ottimizzazione costante delle prestazioni. Gli scienziati ora possono effettuare un'analisi completa dei dati, dall'esame esplorativo allo sviluppo di modelli, in un unico ambiente integrato”.

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

In che modo Natera amplia la genomica con Amazon SageMaker Catalog

Cisco

“Desideri scoprire, condividere e gestire i tuoi dati. Che lo si chiami data mesh o data fabric, i dati si trovano distribuiti tra team diversi e in silos separati, ed è necessario trovare un modo per unificarli. Amazon SageMaker Catalog collega produttori e consumatori di dati, permettendo ai produttori di condividerli con controlli e contratti di dati integrati e consente al contempo ai consumatori di accedervi con l'utilizzo di strumenti a loro scelta.”

Shaja Arul Selvamani, Sr. Direttore IA/ML presso Cisco

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

NatWest

“Il nostro team di Data Platform Engineering ha implementato molteplici strumenti per l'utente finale per task di data engineering, ML, SQL e IA generativa. Nell'ambito del nostro progetto di semplificazione dei processi interni alla banca, abbiamo cercato di ottimizzare l'autenticazione degli utenti e l'autorizzazione all'accesso ai dati. Amazon SageMaker offre un'esperienza utente pronta all'uso che ci aiuta a implementare un unico ambiente in tutta l'organizzazione, riducendo di circa il 50% il tempo necessario ai nostri data user per accedere a nuovi strumenti.''

Zachery Anderson, CDAO presso NatWest Group

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