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。