SA Data

初始设置：创建 AWS 账户并启用服务
第一步是创建一个 AWS 账户并启用 SageMaker 服务。
这个过程只需几分钟。

导入和准备数据
接下来，将数据导入 Lakehouse。
在此步骤中，您可以使用 AWS Glue 或数据管道转换数据。

自定义层配置
您可以自定义数据管理层和分析引擎设置，以创建最适合您的项目的环境。

访问权限和安全设置
设置基于角色的访问控制 (RBAC) 来为每个用户分配适当的访问权限。

设置并启动分析工作流程
最后，您将设置分析工作流程并开始实际的数据分析。
在此步骤中，可以利用人工智能功能进一步提高效率。

SageMaker Lakehouse 定价和成本效益分析
SageMaker Lakehouse 定价基于 AWS 的即用即付模式，其成本取决于您使用的资源。
这种定价模式允许可扩展的运营，使其成为企业非常经济高效的选择。
通过仅使用特定项目所需的资源，它还有助于减少不必要的成本。
此外，Lakehouse的功能有望提高分析效率，并通过数据利用来增加商业价值。
总体而言，SageMaker Lakehouse 是一个只需很少前期投资并在短时间内最大化投资回报率的平台。

现收现付模式如何运作
Lakehouse 的定价基于使用 新加坡电报数据 的存储量、执行的查询数量和处理的数据量。
该模型允许根据使用情况灵活付款。

您可以根据需要增加或减少资源，从而有效地管理成本。

通过提高分析效率创造商业价值
Lakehouse 的高速分析功能可以实现更快的决策并带来更大的商业价值。

平衡初始投资和运营成本
初期投资较低，即使是中小型企业也可以轻松采用。
它还具有使运营成本更可预测的设计。

与竞争对手的服务比较
与竞争对手的同类服务相比，SageMaker Lakehouse 无论从性价比还是功能性上来说都是更佳的选择。