Amazon SageMaker Data Agent が SageMaker Catalog のビジネスコンテキストおよびメタデータと統合されるようになったため、データプラクティショナーは、わかりにくい技術テーブル名の代わりにビジネス用語を使用してデータセットを発見し、より正確な SQL コードや Python コードを生成できるようになりました。この統合により、Data Agent は、Collibra、Atlan、Alation から同期されたものを含め、企業が何か月もかけて SageMaker Catalog でキュレーションしてきたビジネスコンテキストを活用して、より正確なデータ検出とコード生成を行うことができます。

この機能により、データプラクティショナーは「顧客定着率を計算して」や「顧客離反に関するどんなデータがあるか」などの質問ができます。そうすると、Data Agent は用語集、カスタムメタデータフォーム、資産概要、README コンテンツを検索して、正しい表や列を特定します。エージェントは、ビジネスコンテキストを理解することで最初の試みからより正確なコードを生成し、テーブルと変換の正しい順序で多段階のワークフローを計画し、サブスクリプションステータスを確認して必要な場合にはアクセスリクエストリンクを提供することでデータガバナンスを尊重します。組織は、現在のデータワークフローを変更せずに既存のカタログへの投資を最大限に活用し、インサイトを得るまでの時間を短縮し、データチームが技術テーブル名を読み解かずにビジネス言語で作業できるようにします。

この統合は、Amazon SageMaker Unified Studio を利用できるすべての AWS リージョンで、SageMaker Unified Studio ノートブックと Query Editor から利用できます。詳細については、Amazon SageMaker Unified Studio ページと、Amazon SageMaker Data Agent のドキュメントをご覧ください。