Amazon SageMaker
新一代 Amazon SageMaker 是您所有数据、分析和人工智能的中心
概览
Amazon SageMaker 汇集了广泛采用的 AWS 机器学习 (ML) 和分析功能，可统一访问您的所有数据，为分析和人工智能提供一体式体验。使用熟悉的 AWS 工具进行模型开发、生成式人工智能、数据处理和 SQL 分析，在融通式合作开发工作室中加快协作和构建，并借助最强大的生成式人工智能软件开发助手 Amazon Q 开发者版提升效率。无论数据存储在数据湖、数据仓库，还是第三方或联合数据来源中，均可访问所有数据，同时内置治理功能可满足企业安全需求。
优势
认识新一代 SageMaker
功能
查看下一代 Amazon SageMaker 的实际运行情况
客户
丰田
“为了解决分散在汽车业务中的孤立数据集问题，我们正在通过实施 Amazon SageMaker 帮助统一及管理我们的联网汽车、销售、制造和供应链部门的数据。借助这种方法，我们能够毫不费力地搜索、发现并共享数据，为预防质量问题奠定基础，提高客户满意度，并简化生成式人工智能应用程序的开发。”
TMNA 数据、分析、平台和数据科学副总裁 Kamal Distell
Charter Communications
Charter Communications 正在通过 Amazon Redshift 和 Amazon SageMaker 推动创新和效率。
Lennar
“过去 18 个月里，我们一直在与 AWS 合作，将我们的数据基础转变为使用经济高效的一流解决方案。随着 Amazon SageMaker 融通式合作开发工作室和 Amazon SageMaker 智能湖仓等高级功能的推出，我们希望通过无缝访问数据和服务来加快交付速度，从而让我们的工程师、分析师和科学家能够发现为业务提供物质价值的见解。”
Lee Slezak，Lennar 数据和分析高级副总裁
Natera, Inc
“我们的组织一直在利用 Amazon DataZone、Amazon SageMaker AI、Amazon Athena 和 Amazon Redshift 来管理和分析我们的临床和基因组数据。我们很高兴现在能使用 Amazon SageMaker Catalog 的统一治理，这将简化我们的数据发现和访问，让我们的团队能够快速分析整个域中的相关数据。这种整合将帮助我们创建量身定制的数据集，从而有可能缩短我们获得见解的时间，并最终改善患者预后效果，实现我们让个性化基因检测成为标准医疗服务的目标。”
Mirko Buholzer，Natera, Inc 软件工程副总裁
NatWest Group
“我们的数据平台工程团队一直在为数据工程、ML、SQL 和生成式人工智能任务部署多种终端用户工具。我们希望简化整个银行的流程，因此一直在考虑简化用户身份验证和数据访问授权。Amazon SageMaker 可提供现成的用户体验，帮助我们在整个组织内部署单一环境，将数据用户访问新工具所需的时间减少约 50%。”
Zachery Anderson，NatWest Group 首席数据和分析官
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