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    【上海Teradata峰会直击】跟进AI技术竞赛,老牌资料仓储公司也推自家深度学习框架ThinkDeep

    2018-01-16 13:25

    【上海现场直击】资料仓储龙头Teradata于5月18日举办2017 Teradata上海大数据峰会,“过去一年是我们转变最大的一年!”Teradata国际集团执行副总裁Peter Mikkelsen一开头就这样说道,在过去的一年,人工智能技术崛起和开源工具盛行,也?#28304;?#32479;的大数据仓储公司产生冲击,因此,Teradata喊出“Teradata Everywhere”的口号,不仅积极拥抱开源,整合了多方开源大数据分析工具,还提出自家的深度学习框架ThinkDeep。

    许多软件大厂?#21152;?#33258;家的优先策略,像是Google喊出AI First,微软则是Cloud First,Peter Mikkelsen表示,Teradata则是Customer First,虽然这样的口号非常老套,不过,他表示,这是真真实实的策略,整合开源环境和采用AI技术,来自客户提出的需求。

    他观察,开源工具在数据分析领域会变得越来越重要,不只将开源工具整合到Teradata商用数据分析平台,还要提供管理数据分析的统一平台,做到“开源工具隐形化?#20445;琍eter Mikkelsen表示,来降?#25512;?#19994;要使用开源工具的复杂度,省去部署和转移资料的过程,让开源的优势可以保留,同时又可?#36234;?#20860;顾数据管理的能力。另外,Teradata也提供企业咨询的服务,辅导企业找出最适合自家的数据分析工具。他补充,Teradata不是只从开源的社群拿取资源,先前还开源释出了资料湖管理工具Kylo。

    另一方面,Teradata也跟进加入了激烈的AI技术竞赛,推出自家的深度学习框架ThinkDeep,结合多种开源数据技术,包含R语言、深度学习框架Tensorflow、Spark大数据平台等,要成为连那些不是资料科学家的使用者或开发者,都能运用的深度学习框架,涵盖了整个资料分析生命周期,包含机器学习的模型建置、测试、部署和管理。

    Teradata首席技术长Stephen Brobst指出,深度学习框架ThinkDeep有自动学习的能力,可以根据最新加入的数据,自动更新分析模型,也提供部署模型,让企业能够自动化部署深度学框架,另外,也简化了分析模型的建置过程,提供企业依据不同的问题,创造多个分析模型。

    不过,Stephen Brobst表示,AI越来越像行销的用语,所有?#24418;?#35299;决的问题,企业都把解决方案导向AI,其实,企业应该要了解?#35009;?#26679;的问题适合用?#35009;?#25216;术去解决,才能发挥最大的效益。

    他进一步指出,机器学习和深度学习适用目的有很大的不同,机器学习能够解决一般大部分问题,且能提供企业看到每个流程的决策,而深度学习则适合解决复杂度较高的问题,像是数据不完整的情况或是高维度资料架构的情况,比较适合用深度学习算法,不过,由于深度学习分析过程经历许多神经网络的隐藏层,不能看见每一层参数决策的过程,若企业需要了解资料输入与输出关系,也较不适合采用。

    除了技术层面,Teradata产品及解决方案行销副总裁Chris Twogood则发表了2项企业级功能,包含数据环境转移机制和顾客历程分析可视化的解决方案。数据环境转移机制透过Teradata的跨混合云机制,企业不用将数据绑死在同一个环?#24120;?#21487;以在本地端、Teradata的云端IntelliCloud、公有云?#25512;?#19994;的私有云中转换环?#22330;?/p>

    而顾客历程分析可视化机制上,Chris Twogood表示,?#34892;?#22810;企业开始分析客户历程数据,举例来说,一个客户想买房?#25317;?#25151;屋估价网和贷款网站查看资讯,金融业者就可以得知客户要买房子,能在其他管道推播?#30475;?#30340;资讯,若客户申办程序只做到一半没有完成就离开,企业想要?#35789;?#20998;析客户离开的原因,进而改善服务,Teradata除了提供企业客户路径分析、可视化?#20302;?#27969;程、模拟?#35789;?#20419;销等功能,还可供企业导入第三方或内部的销售评分模型。

    在未来发展策略上,大中华区首席首席执行官辛儿伦表示,Teradata有三大战略,第一,提供更多元化的数据分析能力,也就是包容目前既有的开源技术,将好的技术整合到Teradata的解决方案中,并且要求分析过程必须快速、敏捷。第二,Teradata也要培养专业的人?#20445;?#24402;纳出?#34892;?#30340;分析方法,并充分地与企业讨论如何运用数据提升业务;第三则是要提供企业更创新的客制化应用,评估新兴的技术并为企业打造符合企业应用场景的服务。

    大家都很好奇到底哪一个产业最需要数据分析的能力?Peter Mikkelsen认为,数据分析已深植在每个产业中,但他预言,IoT将会开?#21152;?#21709;所有的产业,由于目前IoT和感测器的产?#20998;?#22810;,未来,每个企业都会需要分析IoT所收集的数据。而辛儿?#33258;?#34917;充,近几年许多产业都开始打造“客户生活周期管理”系统,包含金融业、航空业和零售业等,都从过去客户的生命周期管理转移到生活,意味?#29260;?#19994;更积极地与客户互动,企图在第一时间产生?#35789;?#30340;互动,不但可以提升客户体验,还可以增加新的销售管道,因此,他认为,数据分析是数位行销的关键,企业能够透过数据分析的技术,掌握客户过去和未来的需求,创造新的互动模式。

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