原標(biāo)題：數(shù)十萬(wàn)客戶采用亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)湖平臺(tái) 探尋商業(yè)價(jià)值創(chuàng)造之路

　　在“數(shù)據(jù)魔法世界”里，想要用AI點(diǎn)石成金，沒點(diǎn)真才實(shí)學(xué)加持可不成，數(shù)據(jù)融合術(shù)和AI伙伴能助您一臂之力。那究竟，數(shù)據(jù)融合術(shù)如何助力企業(yè)提取藏在數(shù)據(jù)中的業(yè)務(wù)價(jià)值?AI伙伴，又是如何有概率直接重塑業(yè)務(wù)流程，大幅提升用戶體驗(yàn)?現(xiàn)在，拿起身邊的“魔杖”，召喚“數(shù)據(jù)融合術(shù)”和“AI伙伴”，一起來修煉AI點(diǎn)石成金的技能。

　　召喚數(shù)據(jù)融合術(shù)，挖掘和釋放業(yè)務(wù)價(jià)值

　　數(shù)據(jù)孤島就像相互割裂的星星之火，如何打破數(shù)據(jù)孤島，在各機(jī)構(gòu)間實(shí)現(xiàn)安全有效的數(shù)據(jù)融合，釋放業(yè)務(wù)價(jià)值的燎原之勢(shì)?由Amazon S3、Amazon Athena、Amazon Glue Elastic View、Amazon Redshift組合而成的數(shù)據(jù)融合術(shù)，能打通數(shù)據(jù)之間的鏈條，讓數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。

　　召喚Amazon S3，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)湖中央存儲(chǔ)!Amazon S3是數(shù)據(jù)湖的核心所在，能以任何規(guī)模和格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)萬(wàn)億對(duì)象的EB級(jí)存儲(chǔ)。數(shù)以萬(wàn)計(jì)構(gòu)建在Amazon S3上的數(shù)據(jù)湖，更是具有無(wú)可比擬的可用性、耐久性、可擴(kuò)展性和獨(dú)特能力。Amazon S3智能分層可自動(dòng)監(jiān)控和調(diào)整定價(jià)，Amazon S3 Glacier Deep Archive提供更低成本的云上對(duì)象存儲(chǔ)，助力企業(yè)降本增加，高效發(fā)展。

　　召喚Amazon Athena和Amazon Glue Elastic Views，快速查詢數(shù)據(jù)!Amazon Glue Elastic Views建立在Athena的聯(lián)邦查詢功能之上，允許用戶更輕松地訪問最新數(shù)據(jù)，同時(shí)還讓用戶可以使用SQL在數(shù)據(jù)可能駐留的任意位置上查詢數(shù)據(jù)。

　　召喚Amazon Redshift，使用聯(lián)邦查詢!使用Redshift聯(lián)邦查詢，企業(yè)可以直接通過Amazon Redshift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)訪問Amazon RDS與Aurora PostgreSQL存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)可用時(shí)立即執(zhí)行訪問。在Amazon Redshift中執(zhí)行聯(lián)邦查詢，企業(yè)還可以跨運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)湖實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的查詢和分析。

　　召喚AI伙伴，創(chuàng)新提升用戶體驗(yàn)

　　海量數(shù)據(jù)時(shí)代，想要利用人工智能進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新，企業(yè)往往被自身架構(gòu)與高昂的成本所限制。獨(dú)木不成林，企業(yè)該借助亞馬遜云科技哪些廣泛而深入的AI伙伴能力，在漫長(zhǎng)的“想法”變?yōu)?ldquo;現(xiàn)實(shí)”的道路中不懼風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)基于人工智能的“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新”?

　　召喚數(shù)據(jù)深度融合機(jī)器學(xué)習(xí)，助力業(yè)務(wù)創(chuàng)新!亞馬遜云科技深度融合機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)，能將數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖、商業(yè)智能工具融合在一起，簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)工作，重塑業(yè)務(wù)流程，加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

　　Amazon Aurora ML，使用基于SQL的數(shù)據(jù)庫(kù)操作無(wú)縫獲取模型預(yù)測(cè)能力;

　　Amazon Neptune ML，借助由深度圖庫(kù)(DGL)和Amazon SageMaker驅(qū)動(dòng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)，針對(duì)圖數(shù)據(jù)做出簡(jiǎn)單、快速、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè);

　　Amazon Redshift ML，使用SQL創(chuàng)建模型并對(duì)其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè);

　　Amazon Athena ML，使用基于SQL數(shù)據(jù)分析方法無(wú)縫獲取模型預(yù)測(cè)能力。

　　召喚AI創(chuàng)新能力，構(gòu)建商業(yè)價(jià)值增長(zhǎng)新引擎。數(shù)據(jù)智能創(chuàng)新已經(jīng)應(yīng)用到營(yíng)銷傳播、Customer 360、產(chǎn)品、服務(wù)與內(nèi)容、廣告、業(yè)務(wù)規(guī)劃和運(yùn)營(yíng)、安全、合規(guī)和風(fēng)險(xiǎn)管控等多個(gè)場(chǎng)景中，獲取新的業(yè)績(jī)來源、多元化經(jīng)營(yíng)、內(nèi)部效率和智能分析等方面的提升。

　　亞馬遜云科技統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析+機(jī)器學(xué)習(xí)工作臺(tái)，專用服務(wù)使構(gòu)建者能夠?qū)Ｗ⒂趧?chuàng)造商業(yè)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)敏捷性，提升數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作效率，保障業(yè)務(wù)安全、合規(guī)、可審計(jì)。已經(jīng)有數(shù)十萬(wàn)客戶采用亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)湖、智能分析與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，探尋商業(yè)價(jià)值創(chuàng)造之路。

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