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        Teradata CTO寶立明:高級分析將成主流 未來屬于機器學習時代

        2019-06-18 15:31
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        在過去很長一段時間里,人們從數據中獲取價值都是依靠數據分析來完成。但傳統的數據分析只是給人們提供一系列的報表,一切判斷還需要人根據這些報表來完成;機器學習的出現,改變了這一狀況。

        事實上,機器學習的出現由來已久,作為一門多領域交叉學科,機器學習專門研究計算機是怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構,使之不斷改善自身的性能。

        也就是說,機器學習可以讓電腦表現得更像人類。不過這樣一來,傳統的數據分析已經無法滿足機器學習發展的需要,人們需要更加高級的數據分析。日前,筆者采訪了Teradata天睿公司首席技術官寶立明(Stephen Brobst),他向筆者詳細描繪了人們在未來,該如何運用分析處理引擎實現機器學習和深度學習,展現出一個全新的數據分析時代。

        Teradata CTO寶立明:高級分析將成主流 未來屬于機器學習時代

        Teradata天睿公司首席技術官寶立明(Stephen Brobst)

        從描述到預測 高級分析增強企業洞察能力

        傳統的數據分析,主要是從海量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的信息,更多著眼于對過去的總結;但現在人們對數據分析的期待已經不止于此了。

        寶立明特意用一個例子對此進行了形象的描述:過去,企業大部分都是看報告或者報表,但這些報告和報表都是屬于描述性的分析,就像我們在車里看后視鏡一樣,所看到的都是過去發生的事情;如果只看后視鏡肯定會出事故,所以一個好的司機一定是在需要的時候看一下后視鏡,大多數的時間還是要往前看。

        對于企業來說,往前看意味著要能夠做出預測性的判斷,從而避免“交通事故”。如今的現狀是,大部分中國企業還停留在看“后視鏡”上,還沒有建立起預測性判斷和分析的能力。

        事實上,這里隱含著傳統數據分析技術向高級分析的演進。在權威機構Gartner看來,高級分析是使用超越傳統商業智能(BI)的先進技術和工具,對數據或內容進行自主或半自主檢查,以發現更深層次的洞察,作出預測或生成推薦內容。

        也就是說,高級分析是指用于為企業提供比原先更強大的數據洞察的廣泛分析技術,這是一個大的技術合集,不僅包括數據挖掘、大數據分析等技術,還包括位置分析、預測性分析、機器學習和高級可視化技術等。

        在寶立明看來,高級分析可以分為描述性、預測性和指導性分析三大階段。其中描述性分析主要是洞察過去,而預測性分析則是為了了解未來,指導性分析更為強大,它可以為可能發生的結果提供建議。

        這無疑將企業帶來前所未有的幫助,比如在金融領域,高級分析可以讓金融企業提前洞察潛在的欺詐風險;而在醫療領域,高級分析可以輔助醫生開展疾病治療。借助高級分析,企業不僅可以預測未來業務的發展狀況,甚至還可以預測企業的發展方向。

        瞄準下一代分析平臺 Teradata Vantage釋放數據價值

        回顧過去三十年數據分析發展的歷程,寶立明將其總結為三個階段,第一個十年,主要是一些描述性、報表性的數據分析;在第二個十年,實時、動態的數據倉庫、數據分析成為主流;而第三個十年則屬于機器學習、深度學習的時代,可以給企業提供預測性、指導性的高級分析。

        如今,很多企業還徘徊在第一個十年里,少數公司已經進入第二個十年,而Teradata則已經走到了第三個十年。尤其是Teradata Vantage的推出,更是標志著下一代分析平臺的誕生。

        作為一個面向未來的數據分析平臺,Teradata Vantage實現了在一個統一的分析平臺中進行數據的融合、分析,這得益于平臺支持幾乎所有主流的開發語言和工具,以及兼容不同的數據接口,從而實現了以完全開放的架構連接其他平臺和數據。

        更重要的是,Teradata Vantage借助容器技術的應用,整合了眾多最佳分析功能和領先的分析引擎。機器學習引擎和圖引擎便是其中的代表,機器學習引擎由廣泛的分析功能組成,除數據準備、非結構化數據解析功能外,還涵蓋人工智能、統計、文本、情感判別等各種分析類型,可以用于分析成果歸類、情感強度評估、客戶路徑行為、欺詐監測等。

        相比較而言,圖引擎則聚焦在關系分析層面,以及了解網絡用戶、產品、過程乃至任何聯網實體中這些關系將怎樣影響結果。圖引擎分析主要應用于網絡威脅監測、購物籃服務、社交媒體網紅行為等層面。

        在制造業,許多大型的制造企業都希望通過物聯網分析搞清楚設備使用狀況,從而避免出現機器故障給企業造成損失。高級分析借助不同傳感器的信息,可以給制造企業提供一些指導性的意見,提醒企業及時開展設備維護,避免出現故障。

        在零售業,每個零售商都會通過多個銷售渠道來銷售商品,高級分析的應用能夠將不同渠道的不同商品與顧客信息集成在一起,從而可以幫助零售商更加清晰地了解顧客的渠道來源、購買習慣等,進而有針對性地進行商品推薦、廣告等。

        除此之外,在金融、電信等行業,越來越多的高級分析需求正在涌現出來?蛻粜袨槎床臁⒖蛻趔w驗提升等都需要相應的分析引擎作為支撐。如今,各行各業的數據分析的需求不斷提高,高級分析技術也將隨之不斷進化。

        正如寶立明所說,隨著技術的不斷演進,Teradata Vantage除了在效率、價格等方面繼續優化之外,也將根據實際的業務應用發展更多新的分析引擎,以滿足企業對高級數據分析的需求。

        聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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