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與 AWS 合作夥伴共同推動您的資料驅動未來

透過深度的技術知識、差異化解決方案，以及 AWS 合作夥伴經驗證的客戶成功，加速您的生成式 AI 旅程和業務轉型。

與 AWS 合作夥伴一起建置端對端的資料基礎

隨著生成式 AI 能力的進步，組織正在探索如何利用這項技術來創造新的產品、服務與體驗。然而，要實現生成式 AI 的全部潛力，需要一個強大的資料基礎，能夠擷取多樣的資料來源，並支援反覆的模型最佳化與客製化技術。

無論是建立超個人化的內容、自動化複雜任務，或是重新定義客戶體驗，在 AWS 上建立穩健的資料基礎都能幫助您將生成式 AI 的願景從原型快速推向生產並大規模實現。

Colleagues collaborating at a desk with a laptop and documents in a modern office setting at night.

為何要與 AWS 資料基礎合作夥伴合作

    與 AWS 資料與分析能力認證合作夥伴、資料驅動萬物 (D2E) 合作夥伴及資料基礎啟用合作夥伴合作，釋放您的業務潛力。我們合格的合作夥伴在 AWS 資料庫、分析及 AI/ML 服務方面擁有深厚的專業知識，能夠設計自訂解決方案，將您的資料轉化為可執行的洞察。無論您需要穩健的資料架構還是進階分析，我們的合作夥伴都擁有經過驗證的經驗來交付成果。

    與 AWS 資料基礎合作夥伴合作可以顯著縮短您的價值實現時間。這些合作夥伴擁有預先建置的解決方案、加速器、流程和最佳實踐，讓您能夠快速部署資料解決方案。

    資料基礎合作夥伴不僅制定策略、設計和建置初始解決方案，還提供持續的支援與最佳化服務。他們可以協助您持續監控、維護及最佳化您的資料基礎設施與大型語言模型 (LLM) 營運。

以穩健的資料基礎推動生成式 AI 成功

了解與 AWS 合作夥伴一起建立穩健的資料基礎如何成為推動成功生成式 AI 部署的關鍵，進而驅動創新與業務轉型。
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A person pointing at a colorful data chart displayed on a laptop screen.

合作夥伴能夠在您資料與生成式 AI 旅程的任何階段提供協助

1. 步驟 1：構思

  • 定義業務目標與目的
  • 篩選出最具潛力的生成式 AI 使用案例 
  • 協調利害關係人

2. 步驟 2：制定策略

  • 資料基礎與 AI 評估
  • 就涵蓋業務價值、技術及治理的企業資料方法達成共識 
  • 建立商業案例以支援投資

3. 步驟 3：原型製作

  • 透過資料驗證適合業務使用案例的技術
  • 向終端用戶交付最簡可行產品 (MVP) 並產生價值
  • 執行負責任的 AI 評估

4. 步驟 4：現代化與建置

  • 設計與建置端到端的資料基礎
  • 建立資料與 AI 治理框架
  • 建置生成式 AI 應用程式。選取 LLM 模型與支援基礎設施。

5. 步驟 5：生產化

  • 建置生產級資料基礎與生成式 AI 應用程式
  • 建立高品質資料流的資料管道
  • 評估並處理合規風險與技術風險
  • 記錄常態營運活動

6. 步驟 6：最佳化與擴展

  • 實施全面的 DataOps、LLMOps 與治理控制 
  • 針對規模與效能進行最佳化 
  • 建立持續改善週期

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