亚马逊云科技:从“芯”出发的云端计算之旅

在“数据魔法世界”里,想要用AI点石成金,没点真才实学加持可不成,数据融合术和AI伙伴能助您一臂之力。那究竟,数据融合术如何助力企业提取藏在数据中的业务价值?AI伙伴,又是如何有概率直接重塑业务流程,大幅提升用户体验?现在,拿起身边的“魔杖”,召唤“数据融合术”和“AI伙伴”,一起来修炼AI点石成金的技能。

召唤数据融合术,挖掘和释放业务价值

数据孤岛就像相互割裂的星星之火,如何打破数据孤岛,在各机构间实现安全有效的数据融合,释放业务价值的燎原之势?由Amazon S3、Amazon Athena、Amazon Glue Elastic View、Amazon Redshift组合而成的数据融合术,能打通数据之间的链条,让数据自由流动。

召唤Amazon S3,强大的数据湖中央存储!Amazon S3是数据湖的核心所在,能以任何规模和格式存储数据,实现数万亿对象的EB级存储。数以万计构建在Amazon S3上的数据湖,更是具有无可比拟的可用性、耐久性、可扩展性和独特能力。Amazon S3智能分层可自动监控和调整定价,Amazon S3 Glacier Deep Archive提供更低成本的云上对象存储,助力企业降本增加,高效发展。

召唤Amazon Athena和Amazon Glue Elastic Views,快速查询数据!Amazon Glue Elastic Views建立在Athena的联邦查询功能之上,允许用户更轻松地访问最新数据,同时还让用户可以使用SQL在数据可能驻留的任意位置上查询数据。

召唤Amazon Redshift,使用联邦查询!使用Redshift联邦查询,企业可以直接通过Amazon Redshift数据仓库访问Amazon RDS与Aurora PostgreSQL存储中的数据,在数据可用时立即执行访问。在Amazon Redshift中执行联邦查询,企业还可以跨运营数据库、数据仓库及数据湖实现数据的查询和分析。

召唤AI伙伴,创新提升用户体验

海量数据时代,想要利用人工智能进行业务创新,企业往往被自身架构与高昂的成本所限制。独木不成林,企业该借助亚马逊云科技哪些广泛而深入的AI伙伴能力,在漫长的“想法”变为“现实”的道路中不惧风险,实现基于人工智能的“数据驱动创新”?

召唤数据深度融合机器学习,助力业务创新!亚马逊云科技深度融合机器学习(ML),能将数据库、数据仓库和数据湖、商业智能工具融合在一起,简化机器学习工作,重塑业务流程,加速业务创新。

l Amazon Aurora ML,使用基于SQL的数据库操作无缝获取模型预测能力;

l Amazon Neptune ML,借助由深度图库(DGL)和Amazon SageMaker驱动的图神经网络(GNN),针对图数据做出简单、快速、准确的预测;

l Amazon Redshift ML,使用SQL创建模型并对其数据仓库中的数据进行预测;

l Amazon Athena ML,使用基于SQL数据分析方法无缝获取模型预测能力。

召唤AI创新能力,构建商业价值增长新引擎。数据智能创新已经应用到营销传播、Customer 360、产品、服务与内容、广告、业务规划和运营、安全、合规和风险管控等多个场景中,获取新的业绩来源、多元化经营、内部效率和智能分析等方面的提升。

亚马逊云科技统一的数据分析+机器学习工作台,专用服务使构建者能够专注于创造商业价值,实现业务敏捷性,提升数据科学家的工作效率,保障业务安全、合规、可审计。已经有数十万客户采用亚马逊云科技的数据湖、智能分析与机器学习平台,探寻商业价值创造之路。

主营产品:电铸设备,环保设备,金盐银盐- 金钾 银制造机,金/银/铜回收 电解设备