Amazon SageMaker Unified Studio (version préliminaire)
Accédez à toutes vos données et à tous vos outils analytiques et d’IA dans un environnement unique, basé sur Amazon DataZoneUne expérience unique pour toutes les données et l’IA
Découvrez vos données et exploitez-les à l’aide d’outils AWS familiers pour des flux de développement complets, notamment le développement de modèles, le développement d’applications d’IA génératives, le traitement des données et l’analytique SQL, dans un environnement gouverné unique. Créez ou rejoignez des projets pour collaborer avec vos équipes, partager en toute sécurité des artefacts d’IA et d’analytique, et accéder à vos données stockées dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift et d’autres sources de données via Amazon SageMaker Lakehouse. Alors que les cas d’utilisation de l’IA et de l’analytique convergent, transformez la façon dont les équipes de données travaillent ensemble avec Amazon SageMaker Unified Studio.
Utilisez les meilleurs outils de leur catégorie, quelle que soit la tâche à effectuer
Rationalisez l’accès aux outils et fonctionnalités familiers des services d’analytique, d’intelligence artificielle et de machine learning (AI/ML) d’AWS, tels qu’Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock et Amazon SageMaker AI. Créez des pipelines de données intégrés à l’aide de l’ETL visuel et travaillez de manière fluide sur différentes ressources de calcul et différents clusters à l’aide de blocs-notes unifiés. Le logiciel SQL intégré permet d’interroger les données stockées dans les lacs de données, les entrepôts de données, les bases de données et les applications.
Entraînez, personnalisez et déployez des modèles d’IA à grande échelle
Développez des modèles ML et des modèles de fondation (FM) au moyen de l’infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés d’Amazon SageMaker AI. SageMaker AI propose des outils et une interface spécialement conçus pour chaque étape du cycle de vie des modèles, notamment la préparation des données, la formation, la gouvernance, les MLOps, l’inférence, l’expérimentation, les pipelines, ainsi que la surveillance et l’évaluation des modèles.
Créer rapidement des applications d’IA générative personnalisées
Créez efficacement des applications d’IA génératives dans un environnement fiable et sécurisé à l’aide de l’IDE Amazon Bedrock (version préliminaire). Choisissez parmi une sélection de FM performants et de capacités de personnalisation avancées telles que les bases de connaissances Amazon Bedrock, les garde-fous, les agents et les flux. Concevez et déployez rapidement des applications d’IA générative et partagez-les grâce au catalogue intégré.
Accélérez votre processus de collecte de données avec Amazon Q Developer
Utilisez Amazon Q Developer pour effectuer des tâches tout au long de votre cycle de développement, y compris la découverte de données pour les projets, l’accélération rapide des collaborations et la construction sécurisée de modèles ML. Discutez avec Amazon Q Developer pour comprendre et utiliser vos données pour chaque projet et cas d’utilisation. Simplifiez votre parcours de données avec Amazon Q pour créer du code, générer du code SQL, intégrer des données, résoudre des problèmes, etc.
Clients et partenaires
NatWest Group
« Notre équipe d’ingénierie des plateformes de données a déployé de nombreux outils destinés aux utilisateurs finaux pour les tâches d’ingénierie des données, de ML, de SQL et de GenAI. Dans le but de simplifier les processus au sein de la banque, nous avons cherché à rationaliser l’authentification des utilisateurs et l’autorisation d’accès aux données. Amazon SageMaker Unified Studio propose une expérience utilisateur prête à l’emploi pour nous aider à déployer un environnement unique au sein de l’entreprise, réduisant ainsi d’environ 50 % le temps nécessaire à nos utilisateurs de données pour accéder aux nouveaux outils. »
— Zachery Anderson, CDAO, au sein du groupe NatWest
Trend Micro
« Nous souhaitons rationaliser le processus d’évaluation des données afin que nos analystes de données, nos scientifiques du machine learning et nos ingénieurs de données puissent travailler efficacement. Dans le cadre de notre partenariat à long terme avec AWS, nous sommes ravis du lancement d’Amazon SageMaker Unified Studio et de sa capacité à simplifier l’accès aux données et à améliorer la collaboration. »
— Oscar Chang, directeur du développement chez Trend Micro
Adastra
« Nous élaborons des applications complexes d’analytique des données, de ML et de GenAI avec une gouvernance des données intégrée et des interfaces conviviales. Avant Amazon SageMaker Unified Studio, le déploiement d’outils multiples pour les travailleurs des données et de l’information de nos clients était essentiellement manuel et fastidieux, et le provisionnement d’une architecture de données robuste constituait un défi. Désormais, avec Amazon SageMaker Unified Studio, nous pouvons déployer un outil de travail unique pour les ingénieurs de données et les scientifiques ML. Nous serons également en mesure d’automatiser le déploiement de l’infrastructure de données, ce qui nous permettra de simplifier le processus pour nos clients et d’améliorer leur expérience. »
— Zeeshan Saeed, directeur de la technologie et de la stratégie chez Adastra
NTT DATA
« Lorsque nous créons des applications pilotées par les données pour nos clients, nous voulons une plateforme unifiée où les technologies fonctionnent ensemble de manière intégrée. Amazon SageMaker Unified Studio rationalise nos processus de fourniture de solutions grâce à des fonctionnalités d’analytique complètes, à une expérience studio unifiée et à un lakehouse qui intègre la gestion des données dans les entrepôts de données et les lacs de données. Nous pensons qu’Amazon SageMaker Unified Studio réduira le délai de rentabilisation des projets de données de nos clients jusqu’à 40 %, nous aidant ainsi à accomplir notre mission qui consiste à accélérer le parcours de transformation numérique de nos clients. »
— Akihiro Suzue, responsable du secteur des solutions chez NTT DATA ; Yuji Shono, directeur principal du département des applications et des technologies des données chez NTT DATA ; Yuki Saito, responsable de la division des Solutions de succès numériques chez NTT DATA
Salesforce
« Nous sommes impatients de bénéficier d’une connectivité fluide entre les sources de données Salesforce Data Cloud et Amazon Web Services (AWS) grâce à Amazon SageMaker Unified Studio, en intégrant des référentiels de code et en prenant en charge le CICD ainsi que les contrôles de sécurité dans un environnement unique. Nous travaillons également avec l’équipe d’AWS en vue de permettre aux développeurs de bénéficier d’une expérience transparente, facilitant ainsi la personnalisation de Data Cloud avec du code pour les développeurs professionnels, tels que les ingénieurs et les scientifiques des données. »
— Rohit Dar, directeur principal de la gestion des produits chez Salesforce
