Amazon SageMaker Data Wrangler unterstützt jetzt über 40 Anwendungen von Drittanbietern als Datenquellen

Heute kündigt AWS die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon SageMaker Data Wrangler an, das über 40 Anwendungen von Drittanbietern als Datenquellen für Machine Learning (ML) durch die Integration mit Amazon AppFlow unterstützt. Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert den Zeitaufwand für die Zusammenführung und Vorbereitung von Daten für Machine Learning (ML) von Wochen auf Minuten. Die Aufbereitung hochwertiger Daten für ML ist oft komplex und zeitaufwändig, da sie die Aggregation von Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten mit unterschiedlichen Tools erfordert. Mit SageMaker Data Wrangler können Sie Daten aus einer Vielzahl beliebter Quellen wie Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, Snowflake, Databricks und Salesforce Customer Data Platform untersuchen und importieren. Ab heute erleichtern wir unseren Kunden die Aggregation von Daten für ML aus über 40 Anwendungsdatenquellen von Drittanbietern, darunter Salesforce Marketing, SAP, Google Analytics, LinkedIn und mehr über Amazon AppFlow. 
Quelle: aws.amazon.com

Ankündigung von AWS Data Exchange für Amazon S3 (Vorversion)

Wir kündigen die Vorversion von AWS Data Exchange für Amazon S3 an. Dabei handelt es sich um eine neue Funktion, die Datenabonnenten den Zugriff auf Datendateien von Drittanbietern direkt aus den Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Buckets der Datenanbieter ermöglicht. Diese Funktion ist für Abonnenten gedacht, die Datendateien von Drittanbietern für ihre Datenanalyse mit AWS-Services verwenden möchten, ohne Datenkopien erstellen oder verwalten zu müssen. Außerdem ist sie für Datenanbieter gedacht, die einen direkten Zugriff auf die in ihren Amazon-S3-Buckets gehosteten Daten anbieten möchten.
Quelle: aws.amazon.com