Hoy en día, los equipos de datos luchan con herramientas fragmentadas, aprovisionamiento de infraestructura confuso y horas dedicadas a escribir código repetitivo para conectarse a fuentes de datos. Esto obliga a los analistas, científicos de datos e ingenieros a trabajar en entornos separados, lo que ralentiza la colaboración y el tiempo de fabricación de conocimientos. Desde nuestro divulgación de Estudio unificado de Amazon SageMaker En marzo de 2025, empresas líderes como Bayer, NatWest y Carrier lo adoptaron para reunir a sus equipos de datos en un espacio de trabajo colaborativo con herramientas unificadas, aprovisionamiento de infraestructura sencillo y conexiones rápidas a fuentes de datos.
Continuando con nuestra encargo de proporcionar un tiempo de fabricación de valía más rápido para los clientes, en noviembre de 2025 anunciamos Cuadernos de Amazon SageMakerun espacio de trabajo sin servidor con un agente de IA integrado en Estudio unificado de Amazon SageMaker. Ahora puede iniciar un cuaderno en segundos, ocasionar código a partir de indicaciones en verbo natural y conectarse automáticamente a los datos en todo Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3), Desplazamiento al rojo del Amazonasbases de datos de terceros y más desde un único entorno sin pobreza de aprovisionar previamente ni ajustar la infraestructura de procesamiento de datos. En el interior de estos portátiles sin servidor, los analistas pueden realizar consultas SQL, los científicos de datos pueden ejecutar código Python y los ingenieros de datos pueden procesar trabajos de datos a gran escalera en Spark interiormente de un único espacio de trabajo. Inmediato con la nueva incorporación con un solo clic adecuado para SageMaker Unified Studio, los clientes pueden advenir de sus datos existentes de AWS a ejecutar cargas de trabajo de observación y estudios necesario mucho más rápido, dedicando su tiempo al observación en extensión de a la instalación y configuración.
En esta publicación, le explicamos cómo estas nuevas capacidades de SageMaker Unified Studio pueden ayudarle a consolidar sus herramientas de datos fragmentados, estrechar el tiempo para obtener información y colaborar entre sus equipos de datos. Aquí hay una breve demostración de las nuevas capacidades:
Incorporación con un solo clic de conjuntos de datos de AWS existentes
Comience a explorar sus datos con incorporación con un clic que aprovisiona y configura entornos en minutos en extensión de semanas. La nueva experiencia de incorporación puede reutilizar las existentes Papeleo de camino e identidad de AWS (IAM) roles para proporcionar camino a SageMaker Unified Studio, conectándose automáticamente a fuentes de datos en cubos S3, Tablas S3, Catálogo de datos de AWS Gluey Formación del pantano AWS políticas, lo que elimina la pobreza de configurar permisos de datos adicionales. En segundo plano, se crean un nuevo dominio y plan basado en IAM con un cuaderno predeterminado y capital informáticos preconfigurados. Cuando termine, ingresa a SageMaker Unified Studio con todas sus herramientas disponibles en la navegación del flanco izquierdo adjunto con muestras integradas para acelerar el primer uso, como se ve en la sucesivo captura de pantalla.
“Las nuevas funciones de Amazon Sagemaker desbloquearán un nuevo ideal de innovación, lo que permitirá a Codex acelerar significativamente el tiempo de gestación de valía para nuestros clientes y transformarlos de obsoletos a agentes en semanas, no meses.“
– Abhinav Sharma, director de datos, Codex
Puedes despuntar directamente desde Amazon SageMaker, Atenea amazónicaAmazon Redshift o Amazon S3 Tables, brindándoles un camino rápido desde sus herramientas y datos existentes a la experiencia unificada en SageMaker Unified Studio. Posteriormente de nominar Comenzar y especifica una función de IAM, SageMaker crea automáticamente un plan con los permisos de datos existentes intactos de Data Catalog, Lake Formation y Amazon S3. Como resultado, los equipos pueden descubrir y interpretar inmediatamente sobre sus datos utilizando la infraestructura y los permisos de datos existentes.
Para obtener más información, consulte Nueva incorporación con un solo clic y cuadernos con un agente de IA integrado en Amazon SageMaker Unified Studio
Cuadernos SageMaker sin servidor
Los cuadernos totalmente administrados y basados en web de SageMaker Unified Studio admiten múltiples lenguajes de programación, lo que le permite escribir código Python, SQL y Spark en el mismo cuaderno. La infraestructura se ajusta automáticamente según su carga de trabajo, mientras que las bibliotecas integradas crean gráficos e información directamente en su flujo de trabajo. Cuando su observación va más allá de las consultas interactivas y llega al procesamiento de datos a gran escalera, Amazon Athena para Apache Spark El motor ofrece un rendimiento optimizado y se integra con la experiencia de una computadora portátil sin servidor para ejecutar cargas de trabajo analíticas de modo valioso. Este enfoque sin servidor elimina la pobreza de aprovisionar clústeres o sustentar servidores, lo que reduce el tiempo desde la pregunta hasta la fabricación de información.
“La nueva interfaz de SageMaker aporta claridad y velocidad a todo el ciclo de vida del estudios necesario. Su diseño posible de usar para desarrolladores ha hecho que nuestra experimentación y entrega sean significativamente más rápidas.“
– Sachin Mittal, director de producto de Deloitte.
Como se muestra en la imagen previo, el cuaderno ofrece a los ingenieros, analistas y científicos de datos un extensión para realizar consultas SQL, ejecutar código Python, procesar trabajos de datos a gran escalera, ejecutar cargas de trabajo de estudios necesario y crear visualizaciones sin tener que cambiar de utensilio.
Mejora asistido por IA con Data Agent
Para acelerar aún más el explicación, el nuevo Agente de datos de SageMaker ayuda a crear código SQL, Python o Spark mediante indicaciones en verbo natural. En extensión de advenir horas escribiendo código repetitivo para conectarse a sus fuentes de datos y comprender esquemas, puede describir lo que desea conquistar. El agente analiza los metadatos del catálogo de datos sobre los conjuntos de datos, esquemas y relaciones disponibles para dedicar donación contextual.
En la imagen de ejemplo previo, si solicita Cree y analice un pronóstico de ventas completo basado en los datos minoristas de muestrael agente ayuda a identificar las tablas relevantes y sugiere las combinaciones y el enfoque de observación adecuados, transformando lo que podría admitir horas en minutos. Para probar esto usted mismo, navegue hasta el Descripción universal pestaña en su entorno SageMaker Studio y busque la Previsión de ventas minoristas con SageMaker XGBoost notebook en la colección de cuadernos de muestra: estos ejemplos están disponibles automáticamente cuando configura SageMaker Studio por primera vez. El agente divide los flujos de trabajo analíticos complejos en pasos manejables y ejecutables, para que pueda advenir de la pregunta a la información más rápidamente.
Más información sobre SageMaker
En esta publicación, nos centramos en tres nuevas capacidades de SageMaker Unified Studio que estuvieron disponibles recientemente, pero son una fracción de los más de 40 lanzamientos del año pasado. Aquí hay una tira de videos de sesiones de re:Invent y los resultados mensurables de organizaciones líderes que adoptan SageMaker Unified Studio, que incluyen:
- Compendio de Lanzamientos 2025: Novedades de Amazon SageMaker en la era de los datos unificados y la IA (ANT216)
- Clase NatWest planea avanzar a 72 000 empleados con camino a datos federados utilizando SageMaker Unified Studio. Mira su presentación.
- Bandada de la Commonwealth de Australia migró 10 petabytes y 61 000 canalizaciones a AWS y configuró SageMaker Unified Studio para dedicar camino unificado a 40 líneas de negocios diferentes en su alucinación continuo de transformación de datos. Mira su presentación.
- Corporación completo del transportista mejoró la precisión del verbo natural para el agente SQL en un 38 % a través de los metadatos gobernados y el lexicón comercial del catálogo SageMaker. Mira su presentación.
- Bayer ahora está posicionado para incorporar más de 300 TB de datos de biomarcadores e integrar repositorios de datos ómicos, clínicos y químicos aislados en un entorno cohesivo creado en Amazon SageMaker. Lee su historia.
Conclusión
Al utilizar las notebooks sin servidor de Amazon SageMaker Unified Studio, el explicación asistido por IA y la gobernanza unificada, puede acelerar sus flujos de trabajo de datos y de IA en todas las funciones del equipo de datos mientras mantiene la seguridad y el cumplimiento. Para obtener más información visite el Página del producto SageMaker o iniciarse en el Consola SageMaker.
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