构建强大的数据基础
让您的数据发挥作用
基于 AWS 的数据战略的投资回报率
通过更好的数据集成和分析实现的收入增长
个月内（产生价值的时间）通过 AWS 从全面数据战略中取得成果
在 AWS 上构建数据基础
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数据库
AWS 提供的关系数据库具有无与伦比的性能，其成本仅为企业级商业数据库的 1/10，并且具有 8 个专用数据库引擎，每个引擎都经过设计，可为各自的应用场景提供最佳性能，让您无需作出任何妥协。探索 AWS 上的数据库。
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数据集成
借助零 ETL 功能，无论数据位于何处，AWS 都可以轻松连接所有数据并对其进行操作。当需要 ETL 时，AWS Glue 中的生成式人工智能可以更轻松地完成这一操作。AWS 服务可连接到数百个数据来源，包括 SaaS、本地和其他云。 了解有关与 AWS 的数据集成的更多信息。
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数据湖和数据仓库
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分析
AWS 提供最广泛、最深入的分析服务，包括无服务器选项。通过数据移动、大数据分析、日志分析和流分析，AWS 提供具有最佳性价比、可扩展性和最低成本的专用服务。探索 AWS 上的分析。
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生成式人工智能和机器学习
Amazon Bedrock 是使用 Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral 和 Amazon 等领先 AI 公司的基础模型（FM）以及使用数据安全地自定义模型的工具来构建和扩展生成式人工智能应用程序的最简单方法。Amazon SageMaker 提供轻松构建、训练和大规模部署机器学习模型所需的所有工具，以便您构建自己的机器学习模型。探索 AWS 上的机器学习和人工智能。
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商业智能
借助 Amazon QuickSight 和 Amazon Q in QuickSight，企业用户可以通过轻松创建和探索交互式仪表板、用自然语言提出问题或自动查找模式和异常值来理解数据，所有这些均由生成式人工智能和机器学习提供支持。Amazon SageMaker Canvas 使业务分析师能够在没有机器学习经验的情况下生成准确的机器学习预测。
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数据治理
借助 AWS 数据服务（包括 Amazon DataZone），您可以对整个组织内的数据进行编目、发现、共享和管理，以便用户可以随时随地安全地访问数据。您还可以使用 Amazon Titan 基础模型负责任地构建生成式人工智能应用程序。了解有关使用 AWS 进行端到端治理的更多信息。
