Schaffen Sie eine starke Datengrundlage
Daten sind Ihr Unterscheidungsmerkmal bei generativer KI
Erfahren Sie, wie eine auf AWS basierende Datenbasis Ihre Einführung generativer KI beschleunigt.
![Zwei Personen schauen auf einen Laptop](https://d1.awsstatic.com/psc-digital/2024/gc-600/data-images/shutterstock_2153706577.5b1709d4ec4a86f184fa12c4df686a25c13ae85f.jpg)
Ihre Daten arbeiten lassen
Bauen Sie Ihre Datenbasis in AWS auf
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Datenbanken
AWS bietet relationale Datenbanken mit unvergleichlicher Leistung zu einem Zehntel der Kosten kommerzieller Unternehmensdatenbanken und 8 speziell entwickelte Datenbank-Engines, die eine optimale Leistung für die jeweiligen Anwendungsfälle bieten, so dass Sie keine Kompromisse eingehen müssen. Erkunden Sie Datenbanken in AWS.
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Datenintegration
Mit Null-ETL-Features macht es AWS einfach, all Ihre Daten zu verbinden und darauf zu reagieren, unabhängig davon, wo sie sich befinden. Wenn ETL erforderlich ist, erleichtert die generative KI in AWS Glue dies. AWS-Services stellen eine Verbindung zu Hunderten von Datenquellen her, darunter SaaS, On-Premises und andere Clouds. Erfahren Sie mehr über Datenintegrationen mit AWS.
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Data Lakes und Data Warehouses
Hunderttausende von Kunden erstellen Data Lakes auf AWS mit Diensten wie Amazon S3, AWS Glue und AWS Lake Formation. Amazon Redshift ist ein schnelles Data Warehouse im Petabyte-Bereich, das ein bis zu sechsmal besseres Preis-Leistungs-Verhältnis bietet als andere Cloud-Data-Warehouses. Erkunden Sie den Aufbau Ihrer Data Lakes und Data Warehouses in AWS.
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Analytik
AWS bietet das umfassendste und umfassendste Angebot an Analysediensten, einschließlich Serverless-Optionen. Von Datenverschiebung, Big-Data-Analytik, Protokollanalysen bis hin zu Streaming-Analysen bietet AWS speziell entwickelte Services mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis, der besten Skalierbarkeit und den niedrigsten Kosten. Erkunden Sie Analytik in AWS.
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Generative KI und Machine Learning
Amazon Bedrock ist der einfachste Weg, generative KI-Anwendungen mit Basismodellen (FMs) von führenden KI-Unternehmen wie Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI, Mistral und Amazon sowie Tools zur sicheren Anpassung von Modellen an Ihre Daten zu erstellen und zu skalieren. Um Ihre eigenen Machine-Learning-Modelle zu erstellen, bietet Amazon SageMaker alle Tools, die für die einfache Erstellung, Schulung und Bereitstellung von ML-Modellen in großem Maßstab erforderlich sind. Erkunden Sie Machine Learning und KI in AWS.
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Business Intelligence
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 Machine Learning. Amazon SageMaker Canvas bietet Geschäftsanalysten die Möglichkeit, genaue ML-Prognosen ohne vorherige ML-Erfahrung zu erstellen.
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Daten-Governance
Mit AWS-Datenservices, einschließlich Amazon DataZone, können Sie Daten im gesamten Unternehmen katalogisieren, ermitteln, teilen und verwalten, sodass Benutzer sicheren Datenzugriff haben, wann und wo sie ihn benötigen. Mit Amazon Titan Foundation-Modellen können Sie auch verantwortungsbewusst generative KI-Anwendungen erstellen. Erfahren Sie mehr über die durchgängige Daten-Governance mit AWS.
![Die richtigen AWS-Datenservices für Ihre Datenstrategie auswählen Diagramm der AWS-Datenservices](https://d1.awsstatic.com/psc-digital/2023/gc-600/gc-600-data-page/206284_AWS_Data_Webpage_Graphic_Final_DE.db685fc8bd2ac8b732ef468077f83bb48ae9aa74.png)