Amazon SageMaker Unified Studio
Un único entorno de desarrollo de datos e IA, creado en Amazon DataZone
Información general
Amazon SageMaker es un entorno único de desarrollo de datos e IA en el que puede encontrar y acceder a todos los datos de su organización y actuar en consecuencia con las mejores herramientas en cualquier caso de uso. SageMaker Unified Studio reúne la funcionalidad y las herramientas de los servicios de análisis e IA/ML de AWS existentes, incluidos Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI. SageMaker Unified Studio le permite buscar, acceder y consultar datos y activos de IA en toda la organización, para luego trabajar juntos en proyectos con el objetivo de crear y compartir de forma segura artefactos de inteligencia artificial y análisis, incluidos datos, modelos y aplicaciones de IA generativa.
Una experiencia integrada para todos sus datos e IA
Descubra sus datos y póngalos a trabajar con las herramientas conocidas de AWS para flujos de trabajo de desarrollo completos, incluidos el desarrollo de modelos, el desarrollo de aplicaciones de IA generativa, el procesamiento de datos y el análisis de SQL, en un único entorno gobernado. Cree o únase a proyectos para colaborar con sus equipos, compartir de forma segura artefactos de análisis e IA, y acceder a los datos almacenados en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift y más orígenes de datos a través de Amazon SageMaker Lakehouse. A medida que converjan los casos de uso de IA y análisis, transforme la forma en que los equipos de datos trabajan en conjunto con Amazon SageMaker Unified Studio.
Uso de las mejores herramientas, sin importar el trabajo
Optimice el acceso a las herramientas y las funciones conocidas de los servicios de análisis, inteligencia artificial y machine learning (AI/ML) de AWS diseñados específicamente, como Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI. Cree canalizaciones de datos integradas con ETL visual y trabaje sin problemas en diferentes clústeres y recursos informáticos mediante cuadernos unificados. Utilice el editor SQL integrado para consultar datos almacenados en lagos de datos, almacenes de datos, bases de datos y aplicaciones.
Entrenamiento, personalización e implementación de modelos de IA a escala
Desarrolle modelos fundacionales (FM) y de machine learning (ML) con la infraestructura completamente administrada, las herramientas y los flujos de trabajo de SageMaker AI. SageMaker AI ofrece herramientas e infraestructuras diseñadas específicamente para cada paso del ciclo de vida del modelo, incluidos la preparación de datos, el entrenamiento, la gobernanza, las MLOps, la inferencia, la experimentación, las canalizaciones, y la supervisión y la evaluación del modelo. Elija entre una selección de aplicaciones asociadas para desarrollar modelos de IA eficaces de forma rápida y segura.
Creación rápida de aplicaciones de IA generativa personalizadas
Cree aplicaciones de IA generativa de forma eficiente en un entorno fiable y seguro con Amazon Bedrock. Elija entre una selección de modelos fundacionales (FM) de alto rendimiento y capacidades de personalización avanzadas, como las bases de conocimiento, las barreras de protección, los agentes y los flujos de Amazon Bedrock. Personalice e implemente rápidamente aplicaciones de IA generativa, y compártalas con el catálogo integrado para su detección.
Aceleración de su viaje de datos con Amazon Q Developer
Utilice Amazon Q Developer para realizar tareas a lo largo del ciclo de vida de desarrollo, incluido el descubrimiento de datos para proyectos, el aumento rápido de las colaboraciones y la creación de modelos de machine learning (ML) de forma segura. Hable con Amazon Q Developer para comprender y utilizar sus datos para cada proyecto y caso de uso. Optimice su recorrido de datos con Amazon Q para crear código, generar SQL, integrar datos, solucionar problemas y mucho más.
Clientes y socios
Adastra
“Creamos aplicaciones complejas de análisis de datos, ML y GenAI con una gobernanza de datos integrada e interfaces fáciles de usar. Antes de Amazon SageMaker Unified Studio, la implementación de varias herramientas para los empleados de los datos y la información de nuestros clientes era principalmente manual y requería mucho tiempo, y era todo un reto garantizar un aprovisionamiento sólido de la arquitectura de datos. Con Amazon SageMaker Unified Studio, ahora podemos implementar una única herramienta de trabajo de datos para ingenieros de datos y científicos de ML. También estamos automatizando el despliegue de la infraestructura de datos, lo que nos permite simplificar el proceso para nuestros clientes y mejorar su experiencia”.
Zeeshan Saeed, Chief Technology and Strategy Officer de Adastra
NTT DATA
“Cuando creamos aplicaciones basadas en datos para nuestros clientes, queremos una plataforma unificada en la que las tecnologías trabajen juntas de forma integrada. Amazon SageMaker Unified Studio optimiza nuestros procesos de entrega de soluciones mediante capacidades de análisis integrales, una experiencia de estudio unificada y un lakehouse que integra la administración de datos en almacenes de datos y lagos de datos. Amazon SageMaker Unified Studio reduce el tiempo de generación de valor de los proyectos de datos de nuestros clientes hasta en un 40 %, lo que nos ayuda a cumplir nuestra misión de acelerar el proceso de transformación digital de nuestros clientes”.
Akihiro Suzue, director del sector soluciones en NTT DATA; Yuji Shono, director sénior del departamento de aplicaciones y tecnología de datos en NTT DATA; Yuki Saito, director del departamento de soluciones de éxito digital en NTT DATA
Amazon Transportation
“En Amazon, seguimos mejorando la velocidad de entrega y aumentando la cantidad de artículos que se entregan el mismo día o de un día para otro. Para lograr que los artículos lleguen a los clientes de manera rápida, confiamos en gran medida en los datos y la información. Buscamos acelerar el proceso de obtención de información en tiempo real, lo que asegura el acceso adecuado a los datos mediante el análisis y la IA. Con SageMaker Unified Studio, podremos agilizar la generación de información, desde la detección de datos hasta la creación de aplicaciones de IA generativa”.
Amulya Tayal, director de Software Development en Amazon Transportation
Universidad Estatal de Arizona
“Tras evaluar Amazon SageMaker Unified Studio, nos dimos cuenta de inmediato de su idoneidad para la Universidad Estatal de Arizona (ASU) en la enseñanza de machine learning a nuestros alumnos. SageMaker Unified Studio simplifica la integración de varias operaciones de datos, incluidos la exploración y el procesamiento de datos, la ingeniería de características y la implementación de modelos, en una única experiencia. Este enfoque unificado permite que nuestros estudiantes, especialmente a quienes recién están aprendiendo sobre ML, se enfoquen más en comprender los temas de machine learning en lugar de dedicar tiempo a aprender a usar diferentes herramientas para crear canalizaciones de machine learning”.
John Rome, Deputy Chief Information Officer, Enterprise Technology en Arizona State University
Swiss Life
“El lanzamiento de SageMaker Unified Studio llega en el momento perfecto para Swiss Life. Es un gran producto que simplificará el objetivo principal: acercar los datos a las personas que realmente los necesitan. La capacidad de conectar varios orígenes de datos, compartirlos fácilmente con otro equipo o producto y usar todo el poder de la infraestructura subyacente de AWS mejorará significativamente la ciencia de datos en Swiss Life”.
Simon Mannstein, Team Lead Cloud Platform & Adoption en Swiss Life Deutschland
