Использование моделей Amazon SageMaker

Ниже указаны некоторые преимущества использования моделей SageMaker с данными Salesforce.

• Доступ к высококурируемым, гармонизированным и близким к реальному времени данным в Customer 360. Эта возможность приводит к моделям экспертов, которые предоставляют более интеллектуальные прогнозы.
• Создайте модели в SageMaker и легко подключите их к Data 360, чтобы использовать прогнозируемые важные данные для оптимизации бизнес-процессов. Сценарии использования включают занятость электронной почты, склонность к покупке, преобразование интересов, склонность к оттоку и прочее.
• Внедрение моделей и выводов в Salesforce.Data 360 упрощает использование результатов бизнес- процессов и повышает ценность.
• Удалите утомительные, дорогостоящие и подверженные ошибкам задания извлечения, трансформации и загрузки (ETL) из Amazon S3, используя метод нулевой копии данных. Этот подход позволяет сократить расходы и повысить эффективность бизнеса.
• Интегрируйте модели SageMaker и получайте прогнозы в Salesforce. Используйте Flow, пакет автоматизации бизнес-правил, чтобы включить управляемое искусственным интеллектом принятие решений, которые могут развиваться на основе обновлений данных в реальном времени.

Для использования модели SageMaker в Salesforce:

• Откройте данные Data 360 в SageMaker для создания, обучения и развертывания модели.
• Подключите модель SageMaker к Data 360, чтобы использовать выводы для прогнозов и важных данных в разных бизнес-процессах в Salesforce.

• Настройка данных в SageMaker
  Доступ к данным Salesforce из ноутбука Amazon SageMaker посредством коннектора Python Data 360. Интуитивно понятный интерфейс позволяет быстро выполнять запросы и извлекать нужные данные.
• Подключение модели SageMaker
  Чтобы использовать прогнозы в Salesforce, подключите модель SageMaker к Data 360 и определите критерии прогноза для сценария использования.