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# 亚马逊 SageMaker 以及何时使用亚马逊 SageMaker 与亚马逊 DataZone
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[Amazon C SageMaker atal](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/working-with-business-catalog.html) og 基于亚马逊构建 DataZone，允许用户集中管理其数据资产。您可以对数据资产进行编目、搜索和发现数据或使用内置生成式人工智能功能创建元数据，也可以直接向 Amazon Q 开发者版提出自然语言问题来查找数据。用户可以在 Amazon Unified Studio 中使用具有[精细访问控制](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/fine-grained-access-control.html)的单一权限模型来 SageMaker 统一定义和强制执行访问策略。您可以创建业务词汇表、扩展元数据并构建可与大型团队共享的[数据产品](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/data-products.html)（具有精细访问控制）。您还可以查看[数据质量分数](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/data-quality.html)并发现[数据资产的数据血统](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/datazone-data-lineage.html)。

您可以从亚马逊 [ SageMaker Unified Studio 访问亚马逊 SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html)目录。Unified Studio SageMaker 是亚马逊内部的开发体验，它汇集了 AWS 数据、分析、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 服务。它提供了从单一界面构建、部署、执行和监控工作流的位置。这有助于推动团队间的协作和敏捷开发。