数据驱动创新大会｜召唤AI伙伴，修炼点石成金技能

在“数据魔法世界”里，

想要用 AI 点石成金，

没点真才实学加持可不成，

数据融合术和 AI 伙伴能助您一臂之力。

那究竟，数据融合术如何助力企业提取藏在数据中的业务价值？AI 伙伴，又是如何有概率直接重塑业务流程，大幅提升用户体验？现在，拿起身边的“魔杖”，召唤“数据融合术”和“AI 伙伴”，一起来修炼 AI 点石成金的技能。

召唤数据融合术，挖掘和释放业务价值

数据孤岛就像相互割裂的星星之火，如何打破数据孤岛，在各机构间实现安全有效的数据融合，释放业务价值的燎原之势？由 Amazon S3 、Amazon Athena、Amazon Glue Elastic View、Amazon Redshift 组合而成的数据融合术，能打通数据之间的链条，让数据自由流动。

召唤 Amazon S3，强大的数据湖中央存储！Amazon S3 是数据湖的核心所在，能以任何规模和格式存储数据，实现数万亿对象的 EB 级存储。数以万计构建在 Amazon S3 上的数据湖，更是具有无可比拟的可用性、耐久性、可扩展性和独特能力。Amazon S3 智能分层可自动监控和调整定价，Amazon S3 Glacier Deep Archive 提供更低成本的云上对象存储，助力企业降本增加，高效发展。

召唤 Amazon Athena 和 Amazon Glue Elastic Views，快速查询数据！Amazon Glue Elastic Views建立在Athena的联邦查询功能之上，允许用户更轻松地访问最新数据，同时还让用户可以使用SQL在数据可能驻留的任意位置上查询数据。

召唤 Amazon Redshift，使用联邦查询！使用 Redshift 联邦查询，企业可以直接通过 Amazon Redshift 数据仓库访问 Amazon RDS 与 Aurora PostgreSQL 存储中的数据，在数据可用时立即执行访问。在 Amazon Redshift 中执行联邦查询，企业还可以跨运营数据库、数据仓库及数据湖实现数据的查询和分析。

召唤 AI 伙伴，创新提升用户体验

海量数据时代，想要利用人工智能进行业务创新，企业往往被自身架构与高昂的成本所限制。独木不成林，企业该借助亚马逊云科技哪些广泛而深入的 AI 伙伴能力，在漫长的“想法”变为“现实”的道路中不惧风险，实现基于人工智能的“数据驱动创新”？

召唤数据深度融合机器学习，助力业务创新！亚马逊云科技深度融合机器学习（ML），能将数据库、数据仓库和数据湖、商业智能工具融合在一起，简化机器学习工作，重塑业务流程，加速业务创新。

Amazon Aurora ML，使用基于 SQL 的数据库操作无缝获取模型预测能力；
Amazon Neptune ML，借助由深度图库（DGL）和 Amazon SageMaker 驱动的图神经网络（GNN），针对图数据做出简单、快速、准确的预测；
Amazon Redshift ML，使用SQL创建模型并对其数据仓库中的数据进行预测；
Amazon Athena ML，使用基于SQL数据分析方法无缝获取模型预测能力。