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如何以分析引擎实现高级分析

2019-06-26 17:45:41作者:来源:

摘要6月5日,Teradata天睿公司在北京举行的媒体交流会上,本报记者就数据分析的发展里程和未来趋势采访了Teradata天睿公司首席技术官宝立明(Stephen Brobst)。...

  企业如何利用数据分析来优化业务流程、提升业务价值是常谈常新的话题。6月5日,Teradata天睿公司在北京举行的媒体交流会上,本报记者就数据分析的发展里程和未来趋势采访了Teradata天睿公司首席技术官宝立明(Stephen Brobst)。

  数据分析里程三段论

  宝立明,他是麻省理工MIT的计算机博士,目前担任Teradata CTO,一直是数据分析技术领域的“大神级”人物。而这位“大神”的最爱就是身着大花衬衫,侃侃而谈数据分析技术的方向趋势——不管是在Teradata的全球用户大会或大数据峰会上,多年来一直如此。

  本次采访是借宝立明中国之行的机会完成的。当记者问到如何总结过去几十年来数据分析技术的发展里程时,宝立明信手拈来地说到:“我认为,应该总结为三个阶段。”

  在他看来,第一阶段,是过去的前十年,在这个阶段数据分析主要是做一些描述性、报表性的静态分析,是属于建立数据分析战略的阶段;第二阶段是最近的十年,在这个阶段,数据分析主要是建立实现一些运行策略,属于实时、动态的数据仓库、数据分析阶段;第三阶段是当下和未来的十年,在这个阶段数据分析要基于机器学习、深度学习,进一步了解业务模式,做出预测性、指导性的高级分析。

  对于描述性的报表分析,宝立明用汽车后视镜来生动地做比喻,“一些描述性的分析就像是汽车后视镜一样,通过后视镜我们来观察过去发生的事情。但是如果我们总是盯着后视镜看的话,肯定是要撞车的。一个好的司机,一方面要是不是地看下后视镜,但更多时间还是要向前看,做预测性的判断,关注未来情况,避免发生交通事故。”

  企业运营也是一样,现在企业更需要的是预测性、指导性的高级分析,而这些分析都是需要借助机器学习来实现的。宝立明介绍,目前基于机器学习、深度学习的数据分析技术应用在了企业的营销、资产管理和人力资源等方面,未来会更加深入企业的业务、商务交易层面。而目前的所谓人工智能也是增强型智能,不是取代人类,而是增强人类的能力。“AI不仅能够帮助我们以更低成本、更快速度完成事情,还能帮助我们做到原来遥不可及的事情。”

  “坦白讲,目前市场上很多公司还处于第一阶段,但Teradata很多先进的客户已经在第三阶段了。很多中国企业规模非常大,业务结构非常复杂,进入第三阶段比较困难。Teradata Vantage能够帮助中国的企业实现敏捷转型,快速适应发展。”

  无处不在的高级分析

  宝立明所说的Vantage是Teradata下一代智能分析平台。Teradata Vantage集结了当下最受欢迎的商业及开源分析工具,利用机器学习、深度学习等人工智能技术,能够支持随时随地、任意环境的部署,兼容速度、规模及灵活性需求。

  企业在使用 Vantage的过程中,可以随意使用SQL、Python、R等最常见语言工具和商业智能可视化工具,还可以使用SAS、Jupyter、RStudio等高级功能,不必受到语言或工具的限制,也不用担心数据存储位置。

  宝立明表示,Teradata Vantage广泛适用于金融业、制造业、零售业等行业。在金融业,能够通过高级分析帮助银行解决危险信用卡交易,并且防止干扰正常交易以及误报情况;在制造业,可以预测有哪些零部件会发生故障情况,提升业务效率;在零售行业,可以将线上线下的客户数据统一,了解客户体验,还能帮助分析企业制定销售和宣传策略,实现最佳效果。

  而就整体架构而言,Teradata Vantage主要分成四层:数据存储、分析引擎、语言、分析工具。底层是Vantage的数据存储格式,可以兼容包括Teradata、AWS S3以及Azure Blob,将来也会支持更多的数据存储格式。而之所以能够做到无处不在的高级分析,最关键的是Teradata Vantage借助容器技术整合了众多分析引擎,包括SQL引擎、NoSQL引擎、图引擎、机器学习引擎等。其中,图引擎则聚焦在关系分析层面,了解网络用户、产品、过程乃至任何联网实体之间的关系以及这些关系如何影响最终结果;机器学习引擎能够帮助企业对数据进行智能化分析,涵盖人工智能、统计、文本、情感判别等各种分析类型。这些不同的分析处理引擎通过高速连接组织QueryGrid连接起来,从而能够实现对结构化、非结构化、开源、时序数据等不同类型及来源的数据进行综合分析,将复杂的解决方案化繁为简,简化分析操作过程,助力企业发现最有价值的信息,实施最高效的策略。

  的确,近年来,数据分析与人工智能领域内的热点频出,技术更新频繁,从R到Spark,从Cafe到Tensorflow,新的技术点层出不穷。Teradata通过Teradata实验室和深度学习社区,不断学习更新,通过新增分析引擎,吸收应用新技术,不断的改进,依托丰富的人工智能技能、资源和经验,为客户项目创造新洞察和成果。

  而对于如何跟上最新的技术步伐,宝立明则半开玩笑地说他的秘诀是“不断学习、少睡觉。”


(本文不涉密)
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