通过Amazon SageMaker Unified Studio，开辟者能够选择项目组并拜候本人的数据集，可以或许利用Athena等数据处置引擎进行数据查询和处置，并操纵Amazon Q生成代码，实现数据阐发和可视化，极大地提拔使用开辟效率。

　　做为新一代Amazon SageMaker的成功使用案例之一，丰田汽车通过摆设新一代Amazon SageMaker，成功处理了分歧营业团队之间的数据分享、办理和搜刮问题。

　　据崔玮引见，做为新一代Amazon SageMaker的焦点组件，Amazon SageMaker Unified Studio是一个集数据预备、SQL阐发、模子开辟、模子锻炼、生成式AI使用开辟等功能于一体的同一开辟。用户能够正在这个平台上发觉和拜候企业的数据，并利用最适合的东西处置几乎所有的使用场景。

　　俗话说“工欲善其事，要想多快好省地加快生成式AI立异，企业该当学会若何善用新一代Amazon SageMaker。

　　崔玮指出，新一代Amazon SageMaker并非是对保守东西的全面代替，而是正在保守东西的根本上供给了一个愈加同一和高效的开辟。用户仍然能够按照本人的需求选择利用分歧的东西进行数据处置和阐发。取此同时，通过集成保守东西的功能和劣势，新一代Amazon SageMaker还可以或许为用户供给愈加全面和强大的处理方案。通过集成多种数据处置和阐发东西以及供给天然言语交互能力，新一代Amazon SageMaker显著提拔了用户的开辟效率。用户无需正在分歧东西之间屡次切换即可完成全流程工做，极大地降低了利用门槛和时间成本。

　　伴跟着人工智能手艺的飞速成长，正在数字化转型的大潮中，泛博企业对于高效、集成的数据处置阐发以及AI处理方案的需求也日益水涨船高。

　　“跟着生成式AI话题的日益流行，企业客户逐步认识到私无数据是其焦点合作力的环节表现。然而，跟着营业的复杂化和手艺的不竭迭代，企业面对着东西集繁多、数据分离、权限办理复杂等挑和。新一代Amazon SageMaker恰是为领会决这些问题而生，它供给了一个同一的数据和AI开辟，让用户可以或许轻松拜候和处置企业数据，加快产物迭代和立异。”崔玮暗示。

　　针对企业数据分离存储正在分歧东西和中的问题，Amazon SageMaker Unified Studio通过Amazon SageMaker Lakehouse实现了跨数仓和数据湖的同一拜候。Lakehouse采用Iceberg API做为的数据拜候格局，支撑用户通过同一界面拜候存储正在分歧的数据。

　　“Amazon SageMaker Catalog做为端到端的数据AI管理平台，为企业供给了全面的数据资产办理和权限节制能力。通过Catalog，订阅和办理，并保障数据的平安和合规性。”崔玮暗示，“数据管理是企业数字化转型中不成或缺的一环。Amazon SageMaker Catalog通过同一的平台办理数据资产和权限，不只提拔了数据拜候的便利性，还保障了企业的数据平安和合规性。”。

　　Amazon SageMaker Unified Studio集成了多种数据处置和阐发东西，包罗Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon Glue等，用户无需正在分歧东西之间屡次切换，即可完成从数据预备到模子摆设的全流程工做。除此以外，该平台还支撑天然言语交互，用户能够通干预干与答形式完成数据摸索和代码生成，大大降低了利用门槛。

　　崔玮暗示，新一代Amazon SageMaker具备同一的数据和AI开辟，以及全面的数据管理和平安保障能力，旨正在帮帮企业加快数字化转型和立异程序，同时也是亚马逊云科技正在AI取数据阐发范畴的一次严沉立异。跟着生成式AI手艺的不竭成长以及企业数字化转型的不竭深切，亚马逊云科技相信新一代Amazon SageMaker将正在将来阐扬愈加主要的感化，为企业创制更多的价值。取此同时，亚马逊云科技也将继续关心市场需乞降手艺成长趋向，不竭迭代和优化产物功能和办事程度。

　　亚马逊云科技大中华区数据阐发取生成式AI产物总监崔玮指出，新一代Amazon SageMaker是亚马逊云科技正在AI取数据阐发范畴的一次严沉立异，它整合了数据湖、数仓、机械进修模子锻炼取摆设等多个环节环节，建立了一个无缝跟尾的同一平台。这一平台的推出，标记着亚马逊云科技正在帮帮企业加快AI立异、提拔数据阐发效率方面迈出了的一步。

　　为了满脚企业客户的火急需求，亚马逊云科技推出了新一代Amazon SageMaker，旨正在为企业供给从数据预备、模子锻炼到摆设的全链处理方案，此中焦点的Amazon SageMaker Unified Studio近日已颁布发表正式可用（GA）。

　　除此以外，Amazon SageMaker Unified Studio还支撑Zero-ETL功能，用户能够间接拜候第三方数据源而无需进行复杂的数据转换和挪动。这一功能不只降低了数据处置的成本和时间耗损，并且还提高了数据的可用性和平安性。

　　据崔玮引见，通过亚马逊云科技供给的Amazon SageMaker Unified Studio，丰田汽车建立了一个高效的数据办理和阐发平台，实现了数据的集中办理和拜候节制，分歧营业团队能够正在平台上共享数据资本并进行协同工做，极大地提拔了工做效率。取此同时，丰田汽车还通过生成式AI能力的使用，实现了提前预警和排查质量问题，从而可以或许愈加速速地优化产质量量和对市场变化做出响应。

　　取此同时，Amazon SageMaker Catalog还供给了血缘数据和质量办理能力，可以或许帮帮企业逃溯数据来历和质量问题。