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大繁至簡(jiǎn) Teradata Everywhere讓數(shù)據(jù)分析無(wú)所不在

原創(chuàng)
新聞
11月23日,Teradata天睿公司在北京舉辦了小型的媒體溝通會(huì),將Teradata最新的公司戰(zhàn)略和產(chǎn)品服務(wù)思路與媒體做了交流。

“如何以快捷、低風(fēng)險(xiǎn)的方法應(yīng)對(duì)未來(lái)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境?”Teradata天睿公司大中華區(qū)***執(zhí)行官辛兒倫(以下簡(jiǎn)稱(chēng):辛總)說(shuō)到。11月23日,Teradata天睿公司在北京舉辦了小型的媒體溝通會(huì),將Teradata***的公司戰(zhàn)略和產(chǎn)品服務(wù)思路與媒體做了交流。

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Teradata天睿公司大中華區(qū)***執(zhí)行官辛兒倫

Teradata Everywhere平臺(tái)

為了方便服務(wù)客戶(hù),提升客戶(hù)的體驗(yàn),Teradata天睿公司通過(guò)深厚的技術(shù)解決方案研發(fā)能力,在全球率先推出了全新的整合型數(shù)據(jù)分析平臺(tái)— Teradata Everywhere,其特性包括Analyze Anything(任意數(shù)據(jù)分析)+ Deploy Anywhere(任意環(huán)境部署)+ Move Anytime(任意時(shí)間遷移)+ Buy Any Way(任意方式購(gòu)買(mǎi)),展現(xiàn)出其“無(wú)所不在、任意自由”的機(jī)制和能力。

在媒體溝通會(huì)上,辛總以不同的四個(gè)緯度來(lái)闡述具體的優(yōu)勢(shì):

***個(gè)特性是Analyze Anything(任意數(shù)據(jù)分析)。Teradata Everywhere可以協(xié)助客戶(hù)分析任何數(shù)據(jù),并使客戶(hù)能夠使用統(tǒng)一和高性能的Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。客戶(hù)內(nèi)部的不同業(yè)務(wù)部門(mén),都可以使用豐富的工具和自由選擇的語(yǔ)言,根據(jù)需求來(lái)收集和分析多重、多部門(mén)、多元化的數(shù)據(jù)源。

并且,Teradata分析平臺(tái)是非常開(kāi)放的,可以添加廣泛的分析功能和引擎,提供最出色的可擴(kuò)展性、彈性和性能,協(xié)助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)各種數(shù)據(jù)類(lèi)型的分析。

其中,Teradata分析平臺(tái)在語(yǔ)言和工具方面給客戶(hù)提供了相當(dāng)豐富的選項(xiàng),除了整合多個(gè)分析引擎,包括SQL、Spark、Aster、TensorFlow等外,工具還包括RStudio、KNIME、Jupyter、SAS、Dataiku等,同時(shí)在語(yǔ)言上支持R、Python、Ruby、Perl等,也會(huì)支持多樣化數(shù)據(jù)類(lèi)型像JSON、Avro、xml等。

第二個(gè)特性是,Deploy Anywhere(任意環(huán)境部署),能夠滿(mǎn)足客戶(hù)不同的部署環(huán)境選擇方案。辛總認(rèn)為,企業(yè)需要敏捷、靈活、全方位的數(shù)據(jù)分析部署環(huán)境, Teradata Everywhere可以幫助客戶(hù)在云端和本地使用完全相同的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),解決客戶(hù)去處理不同環(huán)境以及不同數(shù)據(jù)庫(kù)兼容性的問(wèn)題。

目前,Teradata是業(yè)內(nèi)首家支持在多種公有云、私有云、托管云,以及本地部署環(huán)境下任意部署全球最為領(lǐng)先的海量并行處理分析型Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)。

第三個(gè)特性是,Buy Any Way(任意方式購(gòu)買(mǎi))。Teradata Everywhere通過(guò)采用按需付費(fèi)的訂閱式許可方式,幫助客戶(hù)根據(jù)需求更加靈活地采購(gòu)。辛總解釋說(shuō),Buy Any Way可以針對(duì)不同級(jí)別的分析需求,客戶(hù)可以根據(jù)自己需要的功能和負(fù)載,在下述四個(gè)不同的級(jí)別中選擇使用。

當(dāng)然,在Teradata底層技術(shù)的支持下,任何級(jí)別都能夠平滑過(guò)渡和任意升級(jí)。

第四個(gè)特性是,Move Anytime(任意時(shí)間遷移),指的是軟件許可的可移植性,無(wú)論是本地、私有云、托管云還是公有云,都可以按照客戶(hù)的需求隨時(shí)移植和遷移,不需要二次投資,避免客戶(hù)被鎖定在某種環(huán)境或者技術(shù)上。

Teradata的人工智能

說(shuō)起Teradata的業(yè)務(wù)創(chuàng)新,肯定要提到目前非常火熱的人工智能技術(shù)。在強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力支撐下,似乎這對(duì)于Teradata來(lái)說(shuō),人工智能的戰(zhàn)略已經(jīng)成為未來(lái)服務(wù)企業(yè)最重要的能力。

Teradata今年七月調(diào)研了260名VP或更高級(jí)別的IT和業(yè)務(wù)決策者,被訪問(wèn)者均來(lái)自年收入大于五千萬(wàn)美金的大企業(yè),結(jié)果數(shù)據(jù)反映出80%的企業(yè)以不同的形式使用AI技術(shù),其中有一半的企業(yè)希望通過(guò)AI獲得額外收益并降低成本,其中以IT、高科技行業(yè)和專(zhuān)業(yè)服務(wù)業(yè)最為明顯。

Teradata天睿公司大中華區(qū)副總裁、咨詢(xún)及服務(wù)部門(mén)總經(jīng)理唐青在會(huì)上也說(shuō)到,“企業(yè)在AI的投資上,我相信不外乎是追求收入的提升和成本的降低,這點(diǎn)毋庸置疑。”

Teradata 的AI解決方案已經(jīng)在全球一些企業(yè)中投入使用,包括欺詐監(jiān)測(cè)、生產(chǎn)績(jī)效優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)建模、精確推薦引擎等具體應(yīng)用方面,在行業(yè)上,包括金融、電信、制造、物流等實(shí)現(xiàn)非常不錯(cuò)的成果。

唐青在會(huì)上還介紹了非常有代表性的案例,北歐領(lǐng)先的丹斯克銀行部署AI技術(shù)進(jìn)行欺詐監(jiān)測(cè)效果提升。該銀行之前平均每天要經(jīng)歷1000-1200起誤判,逐一去進(jìn)行調(diào)查核實(shí)將花費(fèi)大量的人工時(shí)間成本,同時(shí)影響到用戶(hù)的體驗(yàn)。

由于真正的欺詐案例仍占很小比例,大約每10萬(wàn)次交易才發(fā)生一次欺詐行為。Teradata通過(guò)建立模型分析,雙方團(tuán)隊(duì)成功地從模型中發(fā)現(xiàn)誤判結(jié)果,并投入了***的技術(shù)解決方案,將誤判率降低50%,同時(shí)在欺詐監(jiān)測(cè)率上提升約60%。

Teradata的人工智能技術(shù)解決方案

那么Teradata解決方案的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在哪里呢?根據(jù)唐青的介紹,目前主要通過(guò)三個(gè)層級(jí)來(lái)來(lái)體現(xiàn):

  1. 交易層級(jí)。通過(guò)***進(jìn)的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以非常低的延遲識(shí)別某些欺詐類(lèi)型。
  2. 賬戶(hù)層級(jí)。通過(guò)監(jiān)控賬戶(hù)級(jí)別活動(dòng)以識(shí)別欺詐模式,用***進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別出了眾多的欺詐行為。
  3. 網(wǎng)絡(luò)層級(jí)。通過(guò)監(jiān)控賬戶(hù)與賬戶(hù)之間的交互行為,并且跨越不同的產(chǎn)品線,把許多網(wǎng)絡(luò)型的欺詐套路識(shí)別出來(lái)。

Teradata能在企業(yè)應(yīng)用人工智能的各個(gè)環(huán)節(jié)提供幫助,分別是AI戰(zhàn)略和使能規(guī)劃、AI快速驗(yàn)證、AI平臺(tái)建設(shè)、AI分析即服務(wù)等。同時(shí),Teradata還推出AI“加速器”, 幫助企業(yè)加速部署AI解決方案,并迅速獲得投資回報(bào),目前已經(jīng)開(kāi)放的“加速器”包括金融犯罪監(jiān)測(cè)加速器和AnalyticOps Accelerator加速器。目前,無(wú)論是從建議與架構(gòu)還是設(shè)計(jì)與實(shí)施,以及優(yōu)化與管理上,Teradata都能夠幫助客戶(hù)提供端到端的支持。

責(zé)任編輯:林師授 來(lái)源: 51CTO
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