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# Amazon SageMaker 和何時使用 Amazon SageMaker 與 Amazon DataZone
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[Amazon SageMaker Catalog](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/working-with-business-catalog.html) 以 Amazon DataZone 為基礎，可讓使用者集中管理其資料資產。您可以為資料資產編製目錄、搜尋和探索資料、使用內建生成式 AI 功能來建立中繼資料，也可以詢問 Amazon Q Developer 自然語言問題來尋找您的資料。使用者可以使用在 Amazon SageMaker Unified Studio 中集中具有[精細存取控制](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/fine-grained-access-control.html)的單一許可模型，持續定義和強制執行存取政策。您可以建立業務詞彙表、擴展中繼資料並建置[資料產品](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/data-products.html)，以便與具有精細存取控制的大型團隊共用。您也可以檢視[資料品質分數](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/data-quality.html)，並探索[資料資產的資料歷程](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/datazone-data-lineage.html)。

您可以從 Amazon SageMaker [Unified Studio 存取 Amazon SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html)Catalog。Unified Studio 是 Amazon SageMaker 內的開發體驗，結合了 AWS 資料、分析、人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 服務。它提供從單一界面建置、部署、執行和監控工作流程的位置。這有助於推動跨團隊的協作，並促進敏捷的開發。