数据、分析和人工智能 — 客户案例
了解各组织如何将其数据与 AWS 配合使用
PGA TOUR 如何通过数据和人工智能赋能球迷体验
了解 PGA TOUR 如何将多年的孤立数据集中到 Amazon S3 上的单个数据湖中，从而允许每个团队访问数据、进行分析并更快地做出业务决策。
为代理式成功建立开放数据基础
了解客户如何建立开放、可扩展且安全的数据基础，充分利用代理式人工智能。
通过迁移到 Amazon RDS for SQL Server 提升客户体验
iCIMS 将近 6000 个数据库迁移到 Amazon RDS for SQL Server，业务没有中断，总停机时间少于 4 小时。此举提高了绩效，降低了运营开销，并为员工提供了更多时间来完成增值任务。
让数据为代理式创新做好准备
Autodesk 的代理式人工智能平台 Autodesk Assistant 支持在其产品套件中进行自然语言交互，将手动工作从数小时减少到几分钟，并允许架构师、工程师和设计师专注于创造力。看看他们是如何使用 Amazon Bedrock、EKS、DynamoDB、OpenSearch 和 Apache Iceberg 做到的。
通过代理式搜索从 PB 级数据中解锁洞察
BMW Group 让员工能够使用自然语言搜索 PB 级的数据，无需 SQL 或专用的向量数据库。BMW 通过其基于 Amazon S3 Vectors、Amazon Bedrock 和 AgentCore 的代理式搜索解决方案，可以从每天摄取的 110 TB 数据中获得数据驱动的洞察。
使用 Iceberg 和人工智能为大规模自主调查提供支持
CyberArk 将案例解决时间缩短了多达 95%，将工程师的工作效率提高了 4 倍，无需人工干预。通过将 Iceberg 的智能元数据管理与 Amazon Bedrock 自动化相结合，来自数百种供应商格式的各种支持日志一经登陆即可查询。
AWS Data 客户如何通过创新超越竞争对手
了解各行各业的企业如何使用 AWS 数据、分析和人工智能服务来推动创新和业务成果。
我们之所以采用 Amazon OpenSearch Service，是因为该服务具有灵活性，这使我们能够解决功能限制，并快速整合新发布的增强准确性的功能。
Mitsuhiro Mabuchi
DS 系统开发部群组经理
S3 Vectors 将一个易于访问的向量接口直接嵌入到了我们已经信赖的存储中，这样，我们只需单击一下，就能提供与 S3 相同的规模，并具备语义搜索的智能功能。
Zachary Hanif
人工智能、机器学习和数据主管兼流量智能副总裁
像 Amazon 这样的公司，数据库大多分散在全球各地的不同团队，如果能够将这些数据库统统从 Oracle 转移到 AWS，那么几乎任何企业都能做到这一点。
Thomas Park
消费者商业数据技术解决方案架构部门高级经理
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