Amazon SageMaker Lakehouse
統一されたオープンで安全なデータレイクハウスで分析と AI を簡素化
SageMaker Lakehouse とは
Amazon SageMaker Lakehouse は、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイク (S3 Tables を含む) と Amazon Redshift データウェアハウスにわたるすべてのデータを統合します。これは、単一のデータコピーで強力な分析および AI/ML アプリケーションを構築するのに役立ちます。SageMaker Lakehouse では、Apache Iceberg と互換性のあるすべてのツールとエンジンを使用して、インプレースでデータにアクセスしてクエリする柔軟性が得られます。すべての分析および機械学習 (ML) ツールとエンジンに適用されるきめ細かなアクセス許可を定義して、レイクハウス内のデータを保護します。ゼロ ETL 統合により、運用データベースやアプリケーションからのデータをほぼリアルタイムでレイクハウスに取り込むことができます。さらに、サードパーティーのデータソース全体にわたるフェデレーテッドクエリ機能を使用して、インプレースでデータにアクセスし、クエリを実行できます。
実際の動作を確認する
SageMaker Lakehouse で S3 データレイク、S3 Tables、Redshift データウェアハウスから統合データにアクセスする方法をご覧ください。
利点
ユースケース
お客様
Lennar
「当社は、費用対効果の高いクラス最高レベルのソリューションを利用するために、過去 18 か月間にわたって AWS と協力し、データ基盤を変革してきました。Amazon SageMaker Unified Studio や Amazon SageMaker Lakehouse などの進歩により、当社は、データやサービスへのシームレスなアクセスによって配信速度を加速し、エンジニア、アナリスト、サイエンティストが当社のビジネスに重要な価値をもたらすインサイトを明らかにできるようにしています」
Lennar、SVP of Data and Analytic、Lee Slezak 氏
ロシュ
Roche は、医薬品と診断用薬の世界的なパイオニアであり、科学の発展で人々の生活を向上するという目標を掲げている企業です。
「Amazon Redshift を利用して、すべてのデータリポジトリにわたる構造化データと半構造化データの両方からインサイトを得ています。新しい Amazon SageMaker Lakehouse は、Amazon Redshift、AWS Glue データカタログ、AWS Lake Formation などのサービスにより、データレイクやその他のデータソースへのアクセスを強化および統合できる可能性があります。この革新により、データおよびエンジニアリングチームはデータアクセスを簡素化し、データ、分析、およびアプリケーションのワークロード間の相互運用性を促進できます。データコピーの減少、処理時間の 40% 削減、分析データのトランザクションシステムへの迅速な書き戻しによる意思決定の改善、およびチームがビジネス価値の創造に集中できるようになることで、データエラーが大幅に減少すると予測しています」。
Roche、Global Product Strategy 部門 Head of Engineering、Yannick Misteli 氏
Idealista
Idealista は、不動産広告のオンラインプラットフォームを提供することにより、南欧の不動産業者と個人をサポートしています。
「当社の目標は、Salesforce データへのアクセスを合理化してデータレイクでの分析を強化することにあります。アプリケーション機能からのゼロ ETL 統合についての新しい Amazon SageMaker Lakehouse サポートを活用することで、データの抽出と取り込みのプロセスを簡素化できます。これにより、複数の ETL が Salesforce に直接アクセスする必要がなくなります。この一元化されたアプローチにより、複雑さが軽減され、データ管理の効率が大幅に高まります。当社では、データの抽出と取り込みの開発にかかる時間を大幅に節約できると予測しています。これにより、チームはデータ収集の管理ではなく、データから実用的なインサイトを引き出すことに注力できます」
Idealista、Data Platform Engineer Manager、Javier Monterrubio 氏
Carrier
「Carrier では、次世代の Amazon SageMaker がデータ製品の構築とスケールの方法を合理化することで、エンタープライズデータ戦略を変革しています。SageMaker Unified Studio のデータディスカバリー、処理、モデル開発へのアプローチにより、レイクハウスでの実装が大幅に高速化しました。最も印象的なのは、既存のデータカタログと組み込みのガバナンスコントロールとのシームレスな統合により、セキュリティ基準を維持しながらデータアクセスを民主化できるようになったことです。これにより、チームは企業全体に高度な分析と AI ソリューションを迅速に提供できます」
パートナー
Tableau
Tableau は、人々や組織がよりデータ駆動型になるのをサポートします。
「Amazon と Salesforce Tableau のパートナーシップは、イノベーションとお客様の成功に対して共同で取り組むことを表しています。Amazon の新しいゼロ ETL 統合を通じて、Tableau の AI を活用したデータと分析機能を Amazon の強力なデータインフラストラクチャと組み合わせて、組織がデータからインサイトを得る方法を変革しています。このシームレスな統合により、お客様は Amazon SageMaker Lakehouse と Amazon Redshift の機能を活用して、構造化データと非構造化データのすべてからインサイトを得ることができ、エンジニアリングの複雑さを大幅に軽減し、デプロイ時間を大幅に削減できます。Tableau と Amazon は協力して、お客様がデジタルトランスフォーメーションを加速し、ビジネス価値を大規模に拡大できるよう支援しています」
Tableau、Advanced Analytics 部門 Senior VP、Ali Tore 氏
dbt Labs
dbt Labs は、アナリストが組織的な知識を創造および普及するのを支援することを使命としています。
「私たちは長い間、Amazon Redshift に輪をかけてトランスフォーメーション標準となってきて、柔軟性、協調性、信頼性を提供してきました。新しい Amazon SageMaker Lakehouse により、この価値をより多くのお客様と AWS 環境内のより多くのデータに広げられることを嬉しく思います。これで、お客様はデータウェアハウスやデータレイクを含む、AWS システム全体のすべてのデータにアクセスできます。当社の機能を新しい Amazon SageMaker と組み合わせて、共通のお客様がガバナンス、カタログ作成、データ最適化を行えるようにすることができます」
dbt Labs、VP Partnerships、Shawn Toldo 氏
Informatica
エンタープライズ AI を活用したクラウドデータ管理におけるリーダーの Informatica は、企業が最も重要なアセットの変革力を活用できるようにすることで、データと AI に命を吹き込みます。
「当社の Intelligent Data Management Cloud (IDMC) プラットフォームと Amazon SageMaker は、組織がデータの可能性を解き放ち、イノベーションを促進して効率性を高めるのに役立ちます。Amazon SageMaker Lakehouse のローンチパートナーとして、モダンなデータ主導型組織の高い基準を満たすエンタープライズグレードのソリューションを提供できることを誇りに思います。AWS のインフラストラクチャと組み合わせることで、情報に基づいた迅速な意思決定が可能になり、業界全体で影響力のある成果を上げることができます」
Informatica、SVP Product Management、Pratik Parekh 氏
