AWS presenta la próxima generación de una plataforma unificada para datos, análisis e IA

La conferencia anual en Amazon en Las Vegas fue el lugar elegido por la compañía para dar a conocer la nueva versión de Amazon SageMaker, su servicio de aprendizaje automático (ML) ampliamente adoptado. Esta nueva versión integra diversas capacidades necesarias para el análisis rápido de SQL, el procesamiento de big data a escala petabyte, la exploración e integración de datos, así como el desarrollo y entrenamiento de modelos. Además, incorpora herramientas de inteligencia artificial generativa en una única plataforma integrada, diseñada para simplificar el trabajo de los usuarios en distintos sectores.

Una de las innovaciones clave presentadas en este anuncio es SageMaker Unified Studio, el cual facilita a los usuarios la búsqueda y el acceso a datos a lo largo de toda su organización. Este entorno combina capacidades de análisis, ML y AI creadas específicamente para permitir que los clientes actúen sobre sus datos utilizando las mejores herramientas disponibles. Además, los usuarios podrán llevar a cabo una variedad de casos de uso de datos comunes con la ayuda de Amazon Q Developer, optimizando así el proceso de toma de decisiones.

La nueva función SageMaker Lakehouse reúne datos de lagos de datos, almacenes de datos, bases de datos operativas y aplicaciones empresariales, permitiendo a los usuarios interactuar con estos datos dentro de SageMaker Unified Studio. Aquellos familiarizados con herramientas de AI y ML podrán utilizar motores de consulta compatibles con Apache Iceberg, lo que facilita la integración y el análisis de datos.

Adicionalmente, se han introducido integraciones de cero-ETL (extracción, transformación y carga) con las principales aplicaciones de Software como Servicio (SaaS). Esto significa que ahora es más sencillo acceder a datos de aplicaciones SaaS de terceros en SageMaker Lakehouse y Amazon Redshift, lo que permite llevar a cabo análisis o proyectos de ML sin la necesidad de desarrollar complejas canalizaciones de datos. Esta simplificación es fundamental para organizaciones que buscan agilizar sus procesos de análisis y obtener insights más rápidamente sin sacrificar la calidad.

Los clientes y socios ya han comenzado a explorar esta nueva generación de SageMaker para alinear sus iniciativas de datos, analítica e inteligencia artificial.

Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Datos e IA en AWS, afirmó que “estamos viendo una convergencia de analítica e IA, con los clientes utilizando datos de maneras cada vez más interconectadas, que van desde la analítica histórica hasta el entrenamiento de modelos de ML y aplicaciones de IA generativa» .