Visão geral

Ao reunir funcionalidades de machine learning (ML) e de analytics da AWS que são amplamente adotadas, o Amazon SageMaker disponibiliza uma experiência integrada para analytics e inteligência artificial com acesso unificado a todos os seus dados. Colabore e crie mais rapidamente em um estúdio unificado usando ferramentas da AWS conhecidas para desenvolvimento de modelos, IA generativa, processamento de dados e analytics de SQL, com o suporte do Amazon Q Developer, o assistente de IA generativa mais avançado para desenvolvimento de software. Acesse todos os dados, estejam eles armazenados em data lakes, em data warehouses, em fontes de dados federadas ou de entidades externas, com governança incorporada para atender às necessidades de segurança da empresa.

Benefícios

O Estúdio Unificado Amazon SageMaker fornece uma experiência integrada para o uso de todos os dados e as ferramentas para analytics e IA. Descubra seus dados e use-os de maneira eficiente com as ferramentas conhecidas da AWS para desenvolvimento de modelos, IA generativa, processamento de dados e SQL analytics. Trabalhe com recursos de computação usando cadernos unificados, descubra e consulte diversas fontes de dados com um editor SQL incorporado, treine e implante modelos de IA em grande escala, e desenvolva aplicações personalizadas de IA generativa com rapidez. Crie e compartilhe artefatos de analytics e de IA de maneira segura, incluindo dados, modelos e aplicações de IA generativa, para acelerar o lançamento de produtos de dados no mercado.
Acelere o desenvolvimento de IA no Amazon SageMaker com um conjunto abrangente de funcionalidades de IA, projetadas com segurança desde o início. Realize o treinamento, a personalização e a implantação de modelos de ML e de modelos de base (FMs) em uma infraestrutura de alta performance e bom custo-benefício. Use ferramentas desenvolvidas com propósito específico para todo o ciclo de vida da IA, abrangendo desde ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) de alta performance e treinamento distribuído até inferência, operações de IA, governança e observabilidade. Crie aplicações de IA generativa personalizadas para o seu negócio com rapidez ao usar modelos de ponta e seus dados proprietários. Acelere o desenvolvimento de IA com o Amazon Q Developer, facilitando a descoberta de dados, o desenvolvimento e o treinamento de modelos de ML, a geração de consultas SQL e a criação e execução de trabalhos de pipeline de dados, por meio do uso de linguagem natural.
Unifique todos os dados nos data lakes do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e nos data warehouses do Amazon Redshift com o Amazon SageMaker Lakehouse. Obtenha a flexibilidade de acessar e consultar seus dados com todas as ferramentas e os mecanismos compatíveis com Apache Iceberg em uma única cópia de dados de analytics. Assegure a proteção dos seus dados ao definir permissões granulares, que são aplicadas em todas as ferramentas de analytics e de IA no lakehouse. Transfira dados de bancos de dados operacionais e de aplicações para o seu lakehouse praticamente em tempo real por meio de integrações ETL zero. Além disso, é possível acessar e consultar dados diretamente ao usar as funcionalidades de consulta federada em fontes de dados de entidades externas.
Garanta a segurança da empresa com a governança integrada ao longo de todo o ciclo de vida de dados e de IA. O Amazon SageMaker capacita você a controlar o acesso aos dados, modelos e artefatos de desenvolvimento apropriados, pelo usuário adequado e para o propósito desejado. Defina e aplique políticas de acesso de forma consistente ao usar um único modelo de permissões com controles de acesso granulares no Amazon SageMaker Catalog. Garanta a segurança e a proteção dos modelos de IA com a classificação de dados, a detecção de toxicidade, as barreiras de proteção e as políticas de IA responsável. Conquiste a confiança em toda a sua organização por meio do monitoramento de qualidade de dados, da automação, da detecção de dados confidenciais e da linhagem de dados e de ML.

Conheça a próxima geração do SageMaker

Veja a próxima geração do Amazon SageMaker em ação

Experimente a demonstração
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Clientes

Toyota

“Para lidar com os conjuntos de dados isolados distribuídos por nossas operações automotivas, estamos implementando o Amazon SageMaker para ajudar a unificar e governar os dados em nossas unidades conectadas de automóveis, vendas, manufatura e cadeia de suprimentos. Essa abordagem nos permite pesquisar, descobrir e compartilhar dados de forma simples, estabelecendo as bases para antecipar problemas de qualidade, aumentar a satisfação do cliente e facilitar o desenvolvimento de aplicações de IA generativa.”

Kamal Distell, vice-presidente de dados, analytics, plataformas e ciência de dados, TMNA

Charter Communications

A Charter Communications está impulsionando inovação e eficiência com o Amazon Redshift e o Amazon SageMaker.

Lennar

“Dedicamos os últimos 18 meses trabalhando em parceria com a AWS para transformar nossa base de dados, usando as melhores soluções da categoria que também são economicamente viáveis. Com inovações como o Estúdio Unificado Amazon SageMaker e o Amazon SageMaker Lakehouse, esperamos acelerar nossa velocidade de entrega por meio de acesso integrado a dados e serviços. Isso possibilitará que nossos engenheiros, analistas e cientistas obtenham insights que agreguem valor relevante ao nosso negócio.”

Lee Slezak, vice-presidente sênior do departamento de dados e análises, Lennar

Natera, Inc.

“A nossa organização está usando o Amazon DataZone, o Amazon SageMaker AI, o Amazon Athena e o Amazon Redshift para gerenciar e analisar os dados clínicos e genômicos. Estamos entusiasmados por agora termos a governança unificada do Amazon SageMaker Catalog, que simplificará a descoberta e o acesso aos dados, possibilitando que nossa equipe analise rapidamente os dados relevantes em todo o nosso domínio. Essa integração nos ajudará a criar conjuntos de dados personalizados, que têm o potencial de reduzir o tempo para obtenção de insights e, em última análise, promover melhores resultados para os pacientes à medida que avançamos em nossa meta de tornar o teste genético personalizado uma parte padrão do atendimento médico.”

Mirko Buholzer, vice-presidente da área de engenharia de software, Natera, Inc.

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NatWest Group

“Nossa equipe de engenharia de plataforma de dados está implantando diversas ferramentas para usuários finais, voltadas para tarefas de engenharia de dados, machine learning (ML), SQL e IA generativa. À medida que buscamos simplificar os processos em todo o banco, investigamos maneiras de agilizar a autenticação de usuários e a autorização de acesso aos dados. O Amazon SageMaker fornece uma experiência de usuário pronta para uso, que nos ajuda a implantar um único ambiente em toda a organização, reduzindo em cerca de 50% o tempo necessário para que nossos usuários de dados acessem novas ferramentas.”

Zachery Anderson, diretor executivo de dados e análises, NatWest Group

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