資料、分析與人工智慧 — 客戶案例
了解各組織如何運用 AWS 發揮資料價值
建構開放式資料基礎，邁向代理式 AI 的成功
了解客戶如何建構開放、可擴充且安全的資料基礎，充分發揮代理式 AI 的效益。
移轉至 Amazon RDS for SQL Server，提升客戶體驗
iCIMS 在近乎無業務中斷且總停機時間低於 4 小時的情況下，成功將近 6,000 個資料庫移轉至 Amazon RDS for SQL Server此舉不僅提升了效能、降低了營運開銷，也讓員工有更多時間投入高價值的加值任務。
讓資料為代理式創新做好準備
Autodesk 的代理式 AI 平台 Autodesk Assistant 能於其產品組合中提供自然語言互動，將手動工作時間從數小時縮短至數分鐘，讓建築師、工程師和設計師能更專注於創意發揮。了解他們如何透過 Amazon Bedrock、EKS、DynamoDB、OpenSearch 和 Apache Iceberg 達成此目標。
運用代理式搜尋，從 PB 級資料中發掘深入洞察
BMW Group 讓員工能夠使用自然語言搜尋 PB 級資料，無需撰寫 SQL 語法或使用專用向量資料庫。憑藉建構於 Amazon S3 Vectors、Amazon Bedrock 和 AgentCore 的代理式搜尋解決方案，BMW 能從每日高達 110 TB 的資料中獲取資料驅動的洞察。
運用 Iceberg 與 AI，大規模推動自主化調查
CyberArk 將案件解決時間縮短了 95%，並將工程師生產力提升了 4 倍，且完全無需手動介入。透過結合 Iceberg 的智慧中繼資料管理與 Amazon Bedrock 自動化功能，來自數百種供應商格式的龐雜支援日誌，在匯入的瞬間即可進行查詢。
AWS 資料客戶如何突破競爭對手創新
了解橫跨各產業的企業如何運用 AWS 的資料、分析及 AI 服務，推動創新並創造商業成果。
我們採用 Amazon OpenSearch Service，看重的是其靈活性，讓我們得以克服功能限制，並快速導入最新釋出的功能來提升準確性。
Mitsuhiro Mabuchi
DS 系統開發部門集團經理
S3 Vectors 將易於存取的向量介面，直接置於我們已經信任的儲存體中，只需按一下，即可獲得 S3 的擴展能力以及語義搜尋智慧。
Zachary Hanif
AI、ML 與資料部門主管；交通情報副總裁
如果像 Amazon 這樣的公司都能將分散式、分佈全球的團隊所使用的許多資料庫從 Oracle 轉移到 AWS，那麼幾乎沒有企業辦不到。
Thomas Park
消費者業務資料技術解決方案架構資深經理
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