Teradata CTO寶立明:高級分析將成主流 未來屬于機器學習時代
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(tǒng)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(tǒng)的數據分析已經無法滿足機器學習發(fā)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(yè)洞察能力
傳統(tǒng)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(yè)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(fā)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(yè)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(yè)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(tǒng)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(tǒng)商業(yè)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(fā)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(yè)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(fā)生的結果提供建議。
這無疑將企業(yè)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(yè)提前洞察潛在的欺詐風險;而在醫(yī)療領域,高級分析可以輔助醫(yī)生開展疾病治療。借助高級分析,企業(yè)不僅可以預測未來業(yè)務的發(fā)展狀況,甚至還可以預測企業(yè)的發(fā)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(fā)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(tài)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(yè)提供預測性、指導性的高級分析。
如今,很多企業(yè)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(tǒng)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(fā)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(tǒng)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(jiān)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(lián)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(jiān)測、購物籃服務、社交媒體網紅行為等層面。
在制造業(yè),許多大型的制造企業(yè)都希望通過物聯(lián)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(yè)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(yè)提供一些指導性的意見,提醒企業(yè)及時開展設備維護,避免出現故障。
在零售業(yè),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(yè),越來越多的高級分析需求正在涌現出來。客戶行為洞察、客戶體驗提升等都需要相應的分析引擎作為支撐。如今,各行各業(yè)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(xù)優(yōu)化之外,也將根據實際的業(yè)務應用發(fā)展更多新的分析引擎,以滿足企業(yè)對高級數據分析的需求。
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