近日，亞馬遜雲科技正式推出了其數據與AI統一開發平臺Amazon SageMaker Unified Studio，並在發佈會上詳細介紹了這一平臺的全新功能與特性。

Amazon SageMaker Unified Studio集成了Amazon Bedrock、Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon Glue以及現有Amazon SageMaker Studio中的多種獨立工具與功能，包括工作室、查詢編輯器和可視化工具等。這一整合使得用戶能夠在統一的平臺上進行數據發現、數據準備、編寫查詢或代碼、數據處理以及AI模型構建，從而大大簡化了數據和AI的發現、治理與協作流程。

隨著企業對私有數據高效利用的需求日益增長，私有數據已成為企業核心競爭力的重要組成部分。然而，技術反覆運算和業務複雜度的提升卻給企業的創新和產品反覆運算速度帶來了挑戰。數據分散存儲於不同工具中，導致數據管理和治理困難，難以統一訪問和利用，阻礙了生成式AI應用的構建。

為了應對這些挑戰，亞馬遜雲科技推出了Amazon SageMaker Unified Studio。據亞馬遜雲科技大中華區數據及存儲產品總監介紹，新一代Amazon SageMaker具備四大核心能力：一是Unified Studio作為集成的數據和AI開發環境，允許使用者在單一受管控的環境中完成包括模型開發、生成式AI應用程式開發、數據處理和SQL分析等在內的全工作流程；二是內置的數據和AI治理平臺，支援數據發佈、訂閱、管理與追溯等功能；三是通過開放式湖倉一體技術，統一管理所有數據，減少數據孤島現象；四是內嵌多種生成式AI工具，助力AI應用的開發與擴展。

在發佈會上，該總監還展示了新一代Amazon SageMaker的諸多功能。用戶可以在這一平臺上完成數據處理與分析、數據準備、發佈與訂閱、訪問許可權管理、數據品質與血緣管理等任務。例如，在數據血緣管理方面，Amazon SageMaker提供了自動化抽取數據血緣資訊、可視化檢查數據品質、許可權控制等工具，為用戶帶來了便捷、集成的數據治理體驗。

目前，已有部分企業開始使用新一代Amazon SageMaker的功能。據介紹，這一平臺最直接的好處來自於不同角色之間的配合，提升了架構複雜企業的協同效率。以數據許可權的訂閱和發佈為例，過去這類工作需要耗費數天甚至數周的時間，但使用新一代Amazon SageMaker後，時間可以縮短至小時級或分鐘級。

新一代Amazon SageMaker在AI能力方面也表現出色。它將數據準備、治理、模型訓練、微調、部署以及應用開發等多個環節深度整合，客戶反饋顯示，這種一體化的管理方式顯著提高了效率，降低了管理難度和成本。

在亞馬遜雲科技的AI產品矩陣中，新一代的Amazon SageMaker扮演著“橋樑”的角色，幫助客戶串聯起底層原子服務與實際應用開發，為企業的數字化轉型和智能化升級提供了強有力的支援。