As equipes de dados hoje enfrentam ferramentas fragmentadas, provisionamento de infraestrutura complexa e horas gastas escrevendo códigos padronizados para se conectarem a fontes de dados. Isso força analistas, cientistas de dados e engenheiros a trabalhar em ambientes separados, o que retarda a colaboração e o tempo de obtenção de insights. Desde o nosso lançamento Estúdio unificado Amazon SageMaker em março de 2025, empresas líderes como Bayer, NatWest e Provider adotaram-no para reunir as suas equipas de dados num espaço de trabalho colaborativo com ferramentas unificadas, provisionamento de infraestrutura simples e ligações rápidas a fontes de dados.
Continuando nossa missão de fornecer retorno mais rápido aos clientes, em novembro de 2025, anunciamos Cadernos Amazon SageMakerum espaço de trabalho sem servidor com um agente de IA integrado Estúdio unificado Amazon SageMaker. Agora você pode iniciar um pocket book em segundos, gerar código a partir de prompts em linguagem pure e conectar-se automaticamente aos dados em Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3), Redshift da Amazonbancos de dados de terceiros e muito mais em um único ambiente, sem a necessidade de pré-provisionar ou ajustar a infraestrutura de processamento de dados. Dentro desses notebooks sem servidor, os analistas podem realizar consultas SQL, os cientistas de dados podem executar código Python e os engenheiros de dados podem processar trabalhos de dados em grande escala no Spark em um único espaço de trabalho. Juntamente com a nova integração com um clique disponível para o SageMaker Unified Studio, os clientes podem passar dos dados existentes da AWS para a execução de análises e cargas de trabalho de aprendizado de máquina com muito mais rapidez, gastando seu tempo na análise em vez de na configuração.
Nesta postagem, mostramos como esses novos recursos do SageMaker Unified Studio podem ajudá-lo a consolidar suas ferramentas de dados fragmentados, reduzir o tempo de obtenção de insights e colaborar entre suas equipes de dados. Aqui está uma breve demonstração dos novos recursos:
Integração com um clique de conjuntos de dados existentes da AWS
Comece a explorar seus dados com integração com um clique que provisiona e configura ambientes em minutos, em vez de semanas. A nova experiência de integração pode reutilizar os existentes AWS Identification and Entry Administration (IAM) funções para fornecer acesso ao SageMaker Unified Studio, conectando-se automaticamente a fontes de dados em Baldes S3, Tabelas S3, Catálogo de dados do AWS Gluee Formação do Lago AWS políticas, eliminando a necessidade de configuração adicional de permissão de dados. Nos bastidores, um novo domínio e projeto baseado em IAM são criados com pocket book padrão e recursos de computação pré-configurados. Ao concluir, você entra no SageMaker Unified Studio com todas as suas ferramentas disponíveis na navegação do lado esquerdo, juntamente com amostras integradas para acelerar o primeiro uso, conforme visto na captura de tela a seguir.
“Novos recursos com o Amazon Sagemaker desbloquearão um novo paradigma de inovação, permitindo que a Codex acelere significativamente o tempo de obtenção de valor para nossos clientes e transforme-os de antigos em agentes em semanas, não meses.“
– Abhinav Sharma, Diretor de Dados, Codex
Você pode começar diretamente de Amazon Sage Maker, Amazon AtenasAmazon Redshift ou Amazon S3 Tables, proporcionando um caminho rápido desde as ferramentas e dados existentes até a experiência unificada no SageMaker Unified Studio. Depois de escolher Comece e especificar uma função do IAM, o SageMaker cria automaticamente um projeto com as permissões de dados existentes intactas do Knowledge Catalog, Lake Formation e Amazon S3. Como resultado, as equipes podem descobrir e agir imediatamente em seus dados usando as permissões e a infraestrutura de dados existentes.
Para obter mais informações, consulte Nova integração com um clique e notebooks com agente de IA integrado no Amazon SageMaker Unified Studio
Notebooks SageMaker sem servidor
Os notebooks totalmente gerenciados e baseados na Net do SageMaker Unified Studio oferecem suporte a várias linguagens de programação, permitindo que você escreva códigos Python, SQL e Spark no mesmo pocket book. A infraestrutura se ajusta automaticamente com base na sua carga de trabalho, enquanto as bibliotecas integradas criam gráficos e insights diretamente no seu fluxo de trabalho. Quando sua análise vai além de consultas interativas para processamento de dados em larga escala, Amazon Athena para Apache Spark O mecanismo oferece desempenho otimizado, integrando-se à experiência de pocket book sem servidor para executar cargas de trabalho analíticas com eficiência. Essa abordagem sem servidor elimina a necessidade de provisionar clusters ou manter servidores, reduzindo o tempo entre a pergunta e o perception.
“A nova interface do SageMaker traz clareza e velocidade a todo o ciclo de vida do ML. Seu design amigável ao desenvolvedor tornou nossa experimentação e entrega significativamente mais rápidas,“
– Sachin Mittal, gerente de produto da Deloitte.
Conforme mostrado na imagem anterior, o pocket book oferece aos engenheiros de dados, analistas e cientistas de dados um native para realizar consultas SQL, executar código Python, processar trabalhos de dados em grande escala, executar cargas de trabalho de aprendizado de máquina e criar visualizações sem precisar alternar entre ferramentas.
Desenvolvimento assistido por IA com Knowledge Agent
Para acelerar ainda mais o desenvolvimento, o novo Agente de dados SageMaker ajuda a criar código SQL, Python ou Spark usando prompts de linguagem pure. Em vez de gastar horas escrevendo códigos padronizados para se conectar às suas fontes de dados e entender os esquemas, você pode descrever o que deseja realizar. O agente analisa metadados do catálogo de dados sobre conjuntos de dados, esquemas e relacionamentos disponíveis para fornecer assistência contextual.
Na imagem de exemplo anterior, se você solicitar Crie e analise uma previsão de vendas completa com base em amostras de dados de varejoo agente ajuda a identificar as tabelas relevantes e sugere as junções e a abordagem de análise apropriadas, transformando o que poderia levar horas em minutos. Para tentar fazer isso sozinho, navegue até o Visão geral guia em seu ambiente SageMaker Studio e procure o Previsão de vendas no varejo com SageMaker XGBoost pocket book na coleção de notebooks de amostra — esses exemplos estão disponíveis automaticamente quando você configura o SageMaker Studio pela primeira vez. O agente divide fluxos de trabalho analíticos complexos em etapas gerenciáveis e executáveis, para que você possa passar da pergunta ao perception com mais rapidez.
Saiba mais sobre o SageMaker
Nesta postagem, nos concentramos em três novos recursos do SageMaker Unified Studio disponibilizados recentemente, mas eles são uma fração dos mais de 40 lançamentos do ano passado. Aqui está uma lista de vídeos de sessões re:Invent e os resultados mensuráveis de organizações líderes que adotam o SageMaker Unified Studio, incluindo:
- Resumo de Lançamentos 2025: O que há de novo no Amazon SageMaker na period dos dados unificados e da IA (ANT216)
- Grupo NatWest planeja expandir para 72.000 funcionários com acesso federado a dados usando o SageMaker Unified Studio. Assista à apresentação deles.
- Banco Commonwealth da Austrália migrou 10 petabytes e 61.000 pipelines para a AWS e configurou o SageMaker Unified Studio para fornecer acesso unificado a 40 linhas de negócios diferentes em sua jornada contínua de transformação de dados. Assista à apresentação deles.
- Transportadora International Company melhorou a precisão da linguagem pure para o agente SQL em 38% por meio dos metadados governados e do glossário de negócios do Catálogo SageMaker. Assista à apresentação deles.
- Bayer agora está posicionada para integrar mais de 300 TB de dados de biomarcadores e integrar repositórios isolados de dados ômicos, clínicos e químicos em um ambiente coeso criado no Amazon SageMaker. Leia a história deles.
Conclusão
Usando notebooks sem servidor Amazon SageMaker Unified Studio, desenvolvimento assistido por IA e governança unificada, você pode acelerar seus dados e fluxos de trabalho de IA em todas as funções da equipe de dados, mantendo a segurança e a conformidade. Para saber mais acesse o Página do produto SageMaker ou comece no Console do SageMaker.