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大数据+人工智能 双擎驱动企业数字化转型
2018-06-15
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大数据+人工智能 双擎驱动企业数字化转型

数字化时代，大数据及人工智能成为驱动企业业务增长的技术引擎，数字化转型也已成为企业生存和发展的必修课。全球领先的数据和分析解决方案供应商Teradata天睿公司，也在加速其在大数据及人工智能领域的布局，适时推出了Teradata Everywhere及AI战略，强化Teradata分析平台(Teradata Analytics Platform)，助力客户加速数字化转型。

AI的概念十分宽泛，在Teradata天睿公司首席技术官Stephen Brobst(宝立明)看来，“AI人工智能就是深度学习，我们可以使用多层神经网络进行更加先进的分析，Teradata在今年年初就已在中国市场上发布Teradata分析平台，它的并行分布式处理能力可以进行更加先进的分析，可以融合TensorFlow、机器学习、GrafX等相关的技术。”
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Teradata天睿公司首席技术官Stephen Brobst(宝立明)
深度学习应用的三大场景：
宝立明在接受记者采访时列举了深度学习技术成功应用的三大领域：
第一、 防欺诈。使用了深度学习技术，金融服务、信用卡、电信、零售业等多个行业都可以发现并预防欺诈，运用深度学习的预测性比传统线性数据分析模型要好得多。
第二、 建议引擎。通过建立建议引擎，企业可以比自己的客户更先知道他们在具体领域的需求。建议引擎是深度学习与浅学习的结合。浅学习是非常简单的数学模型，例如你买了衬衫可能还需要一条领带，浅学习的成本很低、分析也十分简单。
把浅学习向深度学习拓展，则可以给客户提出更加有针对性的建议，如通过深度学习分析客户喜欢的颜色、购买行为，以及对所推荐产品的接受度等等，优化成本的同时做出更加准确的预测。
第三、 传感器数据。在工业领域，客户通过传感器测量机器各个零部件的振幅、温湿度以及功耗等数据，再复杂一点的还可以记录机器运转的声音。很多传感器数据都是非结构性的，这些数据放到深度学习引擎中，可以在机器坏掉之前做预测，方便客户更换零部件，避免因机器损坏带来的经济损失。
Teradata与高校通力合作 加速AI商业变现
当然，深度学习的应用领域非常多，众多研究和应用均表明，深度学习技术在医疗领域的应用是可行的。医生这一神圣的职业需要大量的临床医疗经验做积累，而机器通过深度学习和训练之后，给病人做出的诊断甚至比医生要准确得多。
但是，由机器给出的诊断，医生却很难给出解释。宝立明举了个简单的例子：“比如，机器给出的诊断结果是要病人锯掉一条腿，医生在不明原因的情况下是无法下达手术通知的。” 这就引出了AI界的热门领域——解释性。“现在国际上很多知名的大学，如美国的康奈尔大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加拿大沃特卢大学，以及中国的众多高等学府，都在研究人工智能的解释性，它相当于神经网络的反向工程，就是要解释为什么机器会给出这条建议。”
目前针对人工智能的解释性探索仍停留在大学研究层面，开源的GitHub可以用来做早期的研究，尚未达到行业试用阶段。宝立明提到，今年5月，“史上最严”的欧盟隐私法案《通用数据保护条例》生效，该条例要求所做出的任何决定都是透明的，而采用深度学习算法得出来的建议都是缺乏透明性的，不符合合规性要求，解释性将是AI研究的重点方向。
同时，他还提到，Teradata的Think Big分析团队正在与客户一起用开源的代码进行相关的研究工作，让客户能够通过先进的分析做出生产型的结果，让其为大型银行所用。此外，Teradata正在同麻省理工学院、斯坦福大学等高校在AI的上述研究领域展开合作，加速将相关产品快速推向市场，让AI技术尽快为客户所用。
Teradata Everywhere对客户的两项承诺
数字经济时代，数据已经成为产生业务价值的核心，这意味着数字化转型已成为很多行业生死攸关的问题。未来十几年，实现数字化转型仍将是所有企业发展的主旋律。新兴技术、分析引擎与方法论日新月异，因此企业需要分析技术，帮助他们快速适应这些新兴技术，随业务需求变化不断发展。为满足这一需求，Teradata推出Teradata Everywhere，随客户需求变化，保护其技术投资，使客户对未来发展充满信心。
Teradata Everywhere是Teradata战略的重要方向，它可以在任何环境部署，且实现了任意方式购买和任意时间迁移。宝立明向记者介绍，“现在我们将软件和硬件拆分开来，让我们的软件可以在任何环境上运行，不论是放在公有云、私有云、托管云、VMware的虚拟云，还是放在本地，我们的软件都可以运行，包括微软Azure、AWS以及中国本土的云平台，部署在哪些云上只是商业性的决策，在技术层面上我们已经做到无处不在，这对我们来说是革命性的突破。”
Teradata Everywhere在战略方面对客户有两个承诺：一是Teradata Everywhere的相关功能，无论用户将工作负载放在本地还是放在云上，在任何环境运行都是一样的，不需要变化任何代码。Teradata向客户提供单一的源码线(SourceCodeLine)，无论部署在云上还是部署在本地，实现的功能是相同的，只是在性能上会有细微差异。Teradata Everywhere的第二个承诺是，只要客户购买了软件，便可以将软件运行在任何地方，无论是运行在本地、AWS、微软Azure还是其他云平台，客户进行软件和业务的迁移时均无需花费额外费用。
“对Teradata的客户来说，我们不会从技术或产品功能上将客户锁定在我们的产品上，在财务上我们也不会因为他迁移到别处运行就多收费，Teradata Everywhere的宗旨就是让客户可以在任何情况下平等地去部署，让客户不再被供应商锁定，可以随时进行业务的迁移。” 宝立明着重地强调了Teradata Everywhere的战略目标。
Teradata继续拥抱开源
Teradata公司是第一家使用开源技术的数据库公司，在开源领域有着深厚的技术积累。宝立明表示：“Teradata最早的关系型数据库产品就是基于开源的Linux、Unix环境开发的。现在，Teradata已成功将机器学习、深度学习、Spark、TensorFlow等开源引擎放在Teradata的数据分析平台上，与开源的Hadoop平台进行深度整合。”
Teradata QueryGrid大数据分析解决方案，实现了Teradata和Hadoop之间数据的互操作性，这样可以把非结构化的数据放在Hadoop上，通过处理之后，把它变成半结构化或者结构化的数据，从而更好地为用户所用。
此外，Teradata在开源的Web服务器软件Apache，以及Presto软件方面做了较大贡献，后者是Facebook推出的大数据分布式SQL查询引擎。宝立明补充，“总之，开源是我们的朋友，Teradata一直在努力构建开源生态，增强数据的互操作性。”



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