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[導讀]北京——2022年4月27日,亞馬遜云科技宣布推出“云、數(shù)、智三位一體”的大數(shù)據(jù)與機器學習融合服務組合,幫助企業(yè)推進大數(shù)據(jù)和機器學習的融合,將機器學習由實驗轉為規(guī)模化落地實踐。亞馬遜云科技“云、數(shù)、智三位一體”服務組合具體涵蓋三個方面,分別是:構建云中統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理底座,為機器學習提供生產級別的數(shù)據(jù)處理能力,以及賦能給業(yè)務人員更加智能的數(shù)據(jù)分析工具。該服務組合是亞馬遜云科技自去年推出 “智能湖倉”架構以來,持續(xù)推進該框架的深度智能并加速其落地實踐。

北京——2022年4月27日,亞馬遜云科技宣布推出“云、數(shù)、智三位一體”的大數(shù)據(jù)機器學習融合服務組合,幫助企業(yè)推進大數(shù)據(jù)和機器學習的融合,將機器學習由實驗轉為規(guī)模化落地實踐。亞馬遜云科技“云、數(shù)、智三位一體”服務組合具體涵蓋三個方面,分別是:構建云中統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理底座,為機器學習提供生產級別的數(shù)據(jù)處理能力,以及賦能給業(yè)務人員更加智能的數(shù)據(jù)分析工具。該服務組合是亞馬遜云科技自去年推出 “智能湖倉”架構以來,持續(xù)推進該框架的深度智能并加速其落地實踐。

亞馬遜云科技大中華區(qū)產品部總經理陳曉建表示:“隨著企業(yè)數(shù)據(jù)越來越多,機器學習模型越來越先進,很多企業(yè)期望通過大數(shù)據(jù)與機器學習技術的融合,進一步帶動業(yè)務創(chuàng)新,提升產出。但企業(yè)往往面臨一個困境,有大量的數(shù)據(jù)和分析技術儲備,也嘗試了很多先進的機器學習模型,但就是很難有實際的業(yè)務產出。企業(yè)不能只靠機器學習,而應在云中打造統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎底座,實現(xiàn)大數(shù)據(jù)與機器學習的‘雙劍合璧’。 在大數(shù)據(jù)與機器學習領域,亞馬遜云科技提供廣泛而深入的服務,既有能打通兩個領域的數(shù)據(jù)治理底層服務,還能實現(xiàn)大數(shù)據(jù)與機器學習之間的相互賦能。我們希望能憑借在這兩個領域的領先技術以及服務全球數(shù)百萬客戶的實踐經驗,幫助客戶加速實現(xiàn)大數(shù)據(jù)和機器學習融合的落地,為企業(yè)節(jié)本增效,提供業(yè)務發(fā)展的新動力?!?

“云、數(shù)、智三位一體”的亞馬遜云科技大數(shù)據(jù)與機器學習融合服務組合

亞馬遜云科技 “云、數(shù)、智三位一體”的大數(shù)據(jù)和機器學習融合服務組合,是亞馬遜云科技“智能湖倉”架構的重要組成。亞馬遜云科技通過在云中構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理底座,提供數(shù)據(jù)分析服務保障機器學習的生產實踐,實現(xiàn)機器學習反向賦能智能化數(shù)據(jù)分析,促進云、數(shù)、智三者的統(tǒng)一與融合,幫助客戶推進機器學習項目的落地。

? 構建云中統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理底座,打破數(shù)據(jù)及技能孤島。亞馬遜云科技能幫助客戶構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理底座,實現(xiàn)大數(shù)據(jù)和機器學習的數(shù)據(jù)共享,數(shù)據(jù)權限的統(tǒng)一管控,以及兩者統(tǒng)一的開發(fā)和流程編排。云中統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理底座不僅能提升大數(shù)據(jù)和機器學習的高效融合,還能減少大數(shù)據(jù)和機器學習重復構建的工作,并且顯著降低成本。其中, Amazon Lake Formation推出諸多新功能,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)網格跨部門的數(shù)據(jù)資產共享,以及基于單元格的最細粒度的權限控制機制。Amazon SageMaker Studio可一站式地完成數(shù)據(jù)開發(fā)、模型開發(fā)及相關的生產任務,該服務基于多種專門構建的服務,如交互式查詢服務Amazon Athena、云上大數(shù)據(jù)平臺Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR)、云數(shù)據(jù)倉庫服務Amazon Redshift、Amazon SageMaker等,為大數(shù)據(jù)和機器學習提供統(tǒng)一的開發(fā)平臺。

? 助力機器學習由實驗轉為實踐,為機器學習提供生產級別的數(shù)據(jù)處理能力。機器學習項目成功的關鍵是對復雜的數(shù)據(jù)進行加工和準備。亞馬遜云科技提供多種靈活可擴展、專門構建的大數(shù)據(jù)服務,幫助客戶進行復雜的數(shù)據(jù)加工及處理,應對數(shù)據(jù)規(guī)模的動態(tài)變化,優(yōu)化數(shù)據(jù)質量。其中,Amazon Athena能夠對支持多種開源框架的大數(shù)據(jù)平臺,包括Amazon EMR、高性能關系數(shù)據(jù)庫Amazon Aurora、NoSQL數(shù)據(jù)庫服務Amazon DynamoDB、Amazon Redshift等多種數(shù)據(jù)源,對這些數(shù)據(jù)源進行聯(lián)邦查詢,快速完成機器學習建模的數(shù)據(jù)加工。 以Amazon Redshift、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)和 Amazon EMR 為代表的無服務器分析能力,可以讓客戶無需配置、擴展或管理底層基礎設施,即可輕松地處理任何規(guī)模的數(shù)據(jù),為機器學習項目提供兼具性能和成本效益的特征數(shù)據(jù)準備。

? 讓數(shù)據(jù)分析智能化,賦能業(yè)務人員探索創(chuàng)新。亞馬遜云科技還不斷提供更加智能的數(shù)據(jù)分析服務,賦能業(yè)務人員進行智能分析、模型效果驗證以及自主式創(chuàng)新。例如,在日常分析工具中集成機器學習模型預測能力,其中深度集成機器學習Amazon SageMaker模型預測能力的Amazon QuickSight 、在分析結果中添加基于模型預測的Amazon Athena ML,可幫助用戶使用熟悉的技術,甚至通過自然語言來使用機器學習。亞馬遜云科技還提供如Amazon Redshift ML、可視數(shù)據(jù)準備工具Amazon Glue Databrew、零代碼化的機器學習模型工具 Amazon SageMaker Canvas等服務,讓業(yè)務人員探索機器學習建模。

全球數(shù)十萬計的客戶選擇亞馬遜云科技開展云上數(shù)智融合之旅

目前,全球數(shù)十萬客戶正借助亞馬遜云科技大數(shù)據(jù)及機器學習服務開展業(yè)務創(chuàng)新,將機器學習投入實踐,解決現(xiàn)實世界中真實和復雜的數(shù)據(jù)應用場景。樂我無限(Joyme)運營的全球化直播平臺LiveMe,薈萃了來自200多個國家和地區(qū)的近100萬名主播,每月活躍用戶數(shù)(MAU)超過3700萬。LiveMe基于亞馬遜云科技的解決方案搭建了數(shù)據(jù)研發(fā)中心平臺的核心技術服務。Joyme數(shù)據(jù)研發(fā)中心總監(jiān)楊飛表示:“LiveMe核心業(yè)務均部署在亞馬遜云科技上,通過亞馬遜云科技的技術賦能,實現(xiàn)了降本增效,加速了業(yè)務創(chuàng)新。通過直播內容實時識別技術服務,LiveMe不僅提升了用戶體驗,還大量降低了內容管理的業(yè)務成本。通過欺詐交易識別技術服務輔助識別欺詐交易,減少欺詐、拒付類交易,LiveMe每年減少經濟損失可達數(shù)百萬美元。未來LiveMe將在系統(tǒng)穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)驅動以及新技術開發(fā)等方面加深與亞馬遜云科技的合作?!?

豐富的合作伙伴解決方案助推客戶數(shù)字化轉型

亞馬遜云科技構建了強大的合作伙伴網絡,通過合作伙伴網絡成員幫助客戶構建解決方案。亞馬遜云科技合作伙伴上海欣兆陽(Convertlab)以云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的數(shù)字化技術,為企業(yè)營銷提供數(shù)字化、自動化、智能化基礎設施以及相關的專業(yè)服務。Convertlab 聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO李征表示:“基于亞馬遜云科技統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎底座, Convertlab構建了相輔相成的一體化數(shù)據(jù)智能湖倉架構Data Hub和一體化高效機器學習平臺AI Hub,使數(shù)據(jù)流轉時效性提升32%,可進行快速的特征設計與機器學習模型迭代,模型上線效率提升30%。當前已上線5大營銷特征類別,300多營銷特征,20多營銷AI模型,更好地賦能客戶智慧營銷,實現(xiàn)業(yè)務增長,助推行業(yè)數(shù)字化轉型?!?

此外,亞馬遜云科技還通過數(shù)據(jù)科學實驗室、機器學習實驗室和機器學習專業(yè)服務等一系列定制化措施,從基礎能力構建到行業(yè)前沿知識分享,幫助客戶將“數(shù)據(jù)驅動轉型”從設想到全面落地,重塑創(chuàng)新引擎。

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