Perguntas frequentes sobre o Amazon SageMaker Data and AI Governance

A próxima geração do Amazon SageMaker simplifica a descoberta, a governança e a colaboração de dados e de IA em todo o lakehouse, os modelos de IA e as aplicações. Com o Amazon SageMaker Catalog, desenvolvido no Amazon DataZone, os usuários podem descobrir e acessar dados e modelos aprovados de forma segura ao usar a pesquisa semântica com metadados criados por IA generativa, ou simplesmente solicitar ao Q Developer, em linguagem natural, que encontre seus dados. Os usuários podem definir e aplicar políticas de acesso de maneira consistente, por meio de um único modelo de permissões com controles de acesso granulares, de forma centralizada no SageMaker Unified Studio (versão prévia). Compartilhe e trabalhe de forma colaborativa sem complicações em ativos de dados e de IA por meio de fluxos de trabalho simples de publicação e de assinatura. Com o Amazon SageMaker, é possível proteger e salvaguardar seus modelos de IA ao usar as barreiras de proteção do Amazon Bedrock e implementar políticas de IA responsável. Desenvolva a confiança em toda a sua organização com o monitoramento de qualidade de dados, a automação, a detecção de dados confidenciais e a linhagem de dados e de ML.

Você pode acessar o SageMaker Catalog por meio do Amazon SageMaker Unified Studio (versão prévia), que é um ambiente único para o desenvolvimento de dados e de IA. Para definir, configurar ou integrar programaticamente com processos existentes, o SageMaker Catalog oferece APIs publicadas, com orientações sobre como usar as APIs do Amazon DataZone.

• Dificuldade na descoberta e no compartilhamento de dados entre equipes: produtores e consumidores de dados frequentemente enfrentam desafios para localizar e compartilhar rapidamente conjuntos de dados relevantes em toda a organização. Essa ineficiência causa desperdício de tempo na pesquisa por dados e impede uma colaboração mais eficaz.
• Ausência de confiança na qualidade dos dados e nos resultados dos modelos de IA: as organizações enfrentam dificuldades em confiar na qualidade de seus dados e na precisão dos resultados dos modelos de IA devido à ausência de visibilidade sobre a origem dos dados, qualidade e padrões de acesso.
• Acesso inconsistente aos dados e violações de privacidade: as organizações enfrentam dificuldades em implementar políticas consistentes de acesso a dados, o que pode resultar em acesso não autorizado a informações confidenciais.
• Dificuldade na manutenção da conformidade com regulamentações e políticas internas: as organizações enfrentam desafios para manter a conformidade regulatória e seguir as políticas internas devido à falta de ferramentas abrangentes de auditoria e de monitoramento.

A governança de dados e de IA da Amazon no Amazon SageMaker auxilia as equipes de dados com:

• Agilidade na descoberta de dados e na colaboração: os usuários conseguem localizar e compartilhar dados relevantes rapidamente em toda a organização, diminuindo o tempo dedicado à pesquisa por informações e incentivando o trabalho em equipe.
• Confiança aprimorada com rastreamento da linhagem e qualidade: rastreamento da origem dos dados e aprimoramento da qualidade para aumentar a confiança em decisões orientadas por dados e nos resultados de modelos de IA.
• Segurança aprimorada para dados e modelos de IA: os dados e os modelos são protegidos para acesso exclusivo por meio de projetos, assegurando que somente usuários autorizados tenham acesso ao ativos, em conformidade com os padrões de segurança e de privacidade.
• Redução de riscos empresariais e aumento da conformidade regulatória: o registro em log de atividades ajuda as organizações a se alinharem às regulamentações do setor e às políticas internas, contribuindo para a redução dos riscos organizacionais.

• Impulsione a produtividade empresarial com a pesquisa e com a descoberta de ativos: pesquise e descubra ativos de dados e de inteligência artificial para fortalecer equipes, reduzir o tempo dedicado na identificação de ativos essenciais e promover a tomada de decisões mais rápidas e orientada por dados.
• Gerenciamento centralizado de políticas de acesso a dados: defina e gerencie as regras de acesso a dados usando um único ponto, promovendo uma aplicação consistente em diversos serviços da AWS e em ambientes de entidades externas.
• Enriquecimento de dados com contexto de negócios e classificação: adicione metadados e categorização aos conjuntos de dados, facilitando a compreensão dos usuários sobre a relevância dos dados e sua aplicabilidade às necessidades específicas do negócio.
• Registre em log as atividades para usuários e sistemas: monitore e registre as interações com sistemas de dados e de IA, fornecendo visibilidade sobre os padrões de uso e sobre os possíveis problemas de segurança.
• Implementação de governança de dados para IA e ML: amplie os princípios de governança de dados para os processos de IA e machine learning, garantindo que somente dados aprovados sejam usados no treinamento de modelos e que os sistemas de IA sigam as permissões e as diretrizes éticas definidas.

O Amazon SageMaker Catalog é desenvolvido no Amazon DataZone, proporcionando as mesmas funcionalidades de governança em uma experiência de usuário unificada. A experiência do Amazon DataZone permanece inalterada, possibilitando que os clientes existentes do Amazon DataZone continuem usando a interface conhecida, se desejarem.

Os detalhes sobre os preços podem ser encontrados aqui: https://aws.amazon.com/datazone/pricing/.