Amazon Web Services (AWS) mengumumkan peningkatan pada layanan pembelajaran mesinnya, Amazon SageMaker, di acara AWS re:Invent di Las Vegas. Platform yang diperbarui ini mengintegrasikan berbagai kemampuan seperti analisis SQL, pemrosesan data besar, dan kecerdasan buatan (AI) untuk memberikan solusi komprehensif untuk pengelolaan dan analisis data. SageMaker Unified Studio yang baru menyederhanakan proses bagi pelanggan untuk mengakses data organisasi mereka dan memanfaatkan analisis ahli dan alat AI AWS.

SageMaker Unified Studio dirancang untuk mendorong kolaborasi dalam tim, memungkinkan pengguna menemukan dan bekerja dengan data dengan mudah menggunakan alat yang paling sesuai untuk berbagai kasus penggunaan data. Platform ini mencakup Pengembang Amazon Q untuk membantu tugas penemuan data dan pengkodean. Selain itu, Katalog SageMaker dan fitur tata kelola memastikan bahwa data, model, dan artefak pengembangan dapat diakses oleh pengguna resmi untuk tujuan yang sesuai.

AWS juga memperkenalkan SageMaker Lakehouse, yang mengintegrasikan data dari berbagai sumber seperti data lake, gudang, dan database. Fitur ini menyederhanakan akses data dalam SageMaker Unified Studio dan mendukung alat AI dan ML yang kompatibel dengan Apache Iceberg. Tujuan integrasi ini adalah untuk mengurangi silo data dan memungkinkan kueri data yang lancar. Selain itu, integrasi zero-ETL baru dengan aplikasi SaaS telah dikembangkan untuk mempermudah akses data analitik dan ML tanpa jalur data yang rumit.

Beberapa pelanggan dan mitra telah menjajaki kemampuan SageMaker generasi berikutnya, termasuk NatWest Group dan Roche. NatWest Group mengharapkan waktu yang diperlukan untuk mengakses data berkurang secara signifikan, dan Roche berharap dapat mengurangi waktu pemrosesan data. Platform SageMaker yang diperbarui telah tersedia sekarang dan SageMaker Unified Studio akan segera tersedia secara umum. Untuk informasi lebih lanjut, silakan kunjungi blog AWS dan halaman produk.