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Innovationen mit Daten und KI fördern

Treffen Sie fundiertere Entscheidungen, verbessern Sie Abläufe und heben Sie sich mit generativer KI ab.

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Daten sind Ihr Unterscheidungsmerkmal bei generativer KI

Definieren Sie mit der nächsten Generation von Amazon SageMaker neu, wie Sie Daten, Analytik und KI nutzen.

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Eine starke Datengrundlage schaffen

Nutzen Sie die umfassendsten Datenfunktionen mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis, um all Ihre Anwendungsfälle zu unterstützen, von Analytik bis hin zu generativer KI.
Mit integrierten Datenservices, einem offenen Data Lakehouse und Null-ETL-Features können Sie zu all Ihren Daten schnell und einfach eine Verbindung herstellen und sie nutzen, egal, wo sie sich befinden.
Gehen Sie mit Zuversicht schneller voran. Behalten Sie bei jedem Schritt der Daten- und KI-Workflows die Kontrolle über Ihre Daten – vom Speicherort Ihrer Daten bis hin zu den Personen, die Zugriff darauf haben und was mit ihnen gemacht werden kann.
Vereinfachen Sie die Datenverwaltung mit integrierter KI, damit Daten leichter auffindbar, intuitiver zu bearbeiten und leichter zugänglich sind.

Ihre Daten arbeiten lassen

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Anwendungsfall

Bessere und schnellere Entscheidungen treffen

Gewähren Sie allen Mitarbeitern des Unternehmens Zugriff auf relevante Daten und Erkenntnisse, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Schritte zu einem erfolgreichen datengesteuerten Unternehmen
Anwendungsfall

Kundenerlebnis und Loyalität verbessern

Brechen Sie Datensilos auf, um einen vollständigen Überblick über Ihre Kunden zu erhalten und personalisiertere und relevantere Erlebnisse zu bieten.

Schritte zu einer vollständig transparenten Kundenreise
Anwendungsfall

Mit den Anforderungen an Anwendungen Schritt halten

Entwickeln Sie skalierbare Anwendungen, um den wachsenden Datenanforderungen und Kundenanforderungen gerecht zu werden.

Schritte zur Unterstützung von Anwendungen mit Daten und Machine Learning
Anwendungsfall

Ihre Lieferkette neu gestalten

Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über Ihre Lieferkette, um Agilität, Effizienz und Widerstandsfähigkeit zu verbessern.

Schritte zum Vorantreiben der Innovation, Transparenz und Resilienz in der Lieferkette
Anwendungsfall

Betrugsreduzierung

Erkennen und verhindern Sie Online-Betrug präzise, um Umsatzverluste zu reduzieren und sich an veränderte Bedrohungsmuster anzupassen.

Erfahren Sie, wie Delivery Hero betrügerische Käufe um 32 % verringerte.
Anwendungsfall

Kosten senken

Senken Sie die Kosten für das Datenmanagement und nutzen Sie Analytik, KI und ML, um neue Möglichkeiten zur Kosteneinsparung zu entdecken.

Schritte zur Senkung der Kosten während Ihrer gesamten Datenreise
Branche

Finanzdienstleistungen

Verbessern Sie das Kundenerlebnis sowie die Performance von Anlageportfolios und reduzieren Sie Betrug.

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Branche

Gesundheitswesen

Beschleunigen Sie Gesundheitsinnovationen und verbessern Sie das Patientenerlebnis.

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Bauen Sie Ihre Datenbasis in AWS auf

AWS bietet relationale Datenbanken mit unvergleichlicher Leistung zu einem Zehntel der Kosten kommerzieller Unternehmensdatenbanken und acht speziell entwickelte Datenbank-Engines, die eine optimale Leistung für die jeweiligen Anwendungsfälle bieten, so dass Sie keine Kompromisse eingehen müssen. Erkunden Sie Databanken in AWS. AWS bietet auch Vektorfunktionen in seinen beliebtesten Datenbanken, darunter Amazon Aurora, Amazon RDS, Amazon OpenSearch Service, Amazon OpenSearch Serverless, Amazon Neptune und Amazon DocumentDB, um Entwicklern zu helfen, Innovationen zu entwickeln und einzigartige Erlebnisse auf der Grundlage der Vektorsuche zu schaffen. Erkunden Sie Vektordatenbanken in AWS.

Hunderttausende von Kunden erstellen Data Lakes in AWS mit Services wie Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) und Amazon Redshift, einem schnellen Data Warehouse im Petabyte-Bereich, das ein bis zu 6-mal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bietet als andere Cloud-Data-Warehouses. Jetzt können Sie Amazon SageMaker Lakehouse verwenden, um all Ihre Daten aus mehreren Datenquellen wie Data Lakes und Data Warehouses zu vereinheitlichen. So erhalten Sie einen zentralen Zugangspunkt, um Analytik und KI zu vereinfachen.

AWS macht es Ihnen einfach, all Ihre Daten zu verbinden und auf sie zu reagieren, unabhängig davon, wo sie sich befinden. Bereiten Sie Ihre Daten auf einfache Weise vor, integrieren und orchestrieren Sie sie mit einer einheitlichen Erfahrung in Amazon SageMaker Data Processing, die Datentransformation und Orchestrierung von Amazon SageMaker AI mit der Datenverarbeitung von Amazon EMR, Amazon Athena, AWS Glue und Amazon Managed Workflows für Apache Airflow (Amazon MWAA) vereint. Darüber hinaus stellen AWS-Services eine Verbindung zu Hunderten von Datenquellen her, darunter SaaS, On-Premises und andere Clouds.

SageMaker ist eine integrierte Plattform für Daten, Analytik und KI. SageMaker vereint umfassende Funktionen für Machine Learning (ML) und Analytik und bietet ein einheitliches Studioerlebnis, um auf all Ihre Daten zuzugreifen und darauf zu reagieren. Dabei werden speziell entwickelte Tools für Modellentwicklung und Training, generative KI, Datenverarbeitung und SQL-Analytik verwendet, die bei jedem Schritt Unterstützung von Amazon Q erhalten. SageMaker AI bietet alle Tools, die für das einfache Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von KI-Modellen in großem Maßstab erforderlich sind. Amazon Bedrock ist die einfachste Möglichkeit, generative KI-Anwendungen mit Basismodellen (FM) von führenden KI-Unternehmen zu erstellen und zu skalieren.

Mit Amazon QuickSight und Amazon Q in QuickSight können Geschäftsanwender Daten verstehen, indem sie auf einfache Weise interaktive Dashboards erstellen und erkunden, Fragen in natürlicher Sprache stellen oder automatisch nach Mustern und Ausreißern suchen – alles unterstützt durch generative KI und ML. Amazon SageMaker Canvas bietet Geschäftsanalysten die Möglichkeit, genaue ML-Prognosen ohne vorherige ML-Erfahrung zu erstellen.