在探索适合企业的数据战略的道路上，企业并不孤单。亚马逊云科技有着超过15年的数据领域创新经验。并一直在尝试通过创新的方法去改进数据存储和分析的过程：亚马逊云科技在云中提供了第一个可扩展存储服务S3、发布了云上第一个专门构建的数据库DynamoDB和第一个完全托管的数据仓库服务Redshift以及更多持续发布的新功能和新服务，帮助客户更容易地创建、存储和分析数据。

 

今天，全世界有超过150万家公司来亚马逊云科技寻求数据服务上的帮助，包括数据库、数据分析和机器学习服务。像Toyota（丰田）、Coca-Cola（可口可乐）、Capital One等等，这些知名公司都用亚马逊云科技的服务来建立完整的数据战略。还有Bristol Myers Squibb通过运用亚马逊云科技的数据服务，把单细胞数据应用在他们的诊断和开发里面。此外，Hyundai（现代）也用我们的平台来分析他们的机器学习模型，极大地降低了他们的机器学习时间。

Swami博士指出，基于亚马逊云科技的经验，我们认为数据战略有三个关键核心要素：

1. 建立面向未来的数据基础设施

面向未来的数据基础设施，应具备四个要素：

● 需要有正确的数据库工具来应对所有类型的工作负载；

● 可以在大规模的情况下进行高性能的运行；

● 不需要我们做非常多的重复工作；

● 需要高可靠性和高伸缩性。

2. 实现安全高效地跨组织数据链接

同样，企业可以使用一个合作系统来连接孤立的团队，为重要资源创造快捷安全的访问途径，使用正确数据治理系统，借助高质量的工具和数据来推动未来的增长。

3. 通过工具和教育实现数据普惠化

亚马逊云科技预计到2029年，人工智能劳动力将增加100万个工作岗位，但培养合适的技能和人选来填补这些空缺将是一项重大挑战。亚马逊云科技正在帮助社区学院和MSIs加大教育力度，推出新的亚马逊云科技机器学习大学教育培训计划，提供动手培训课程，为培养新一代劳动力做好准备。

此外，低代码和无代码工具对许多企业来说也是一个重要辅助工具，Amazon SageMaker Canvas还为用户提供了一个无代码选项，可以帮助用户无需编写代码即可实现基于机器学习的预测。

基于以上端到端数据战略的三个核心要素，亚马逊云科技帮助企业将数据转化为对业务有意义的见解和行动，驱动企业借助数据推动下一波创新。Swami博士在他的演讲中发布了多项亚马逊云科技数据库、数据分析和机器学习服务的功能升级与新特性。