Teradata Vantage滿足企業的一切分析需求

人與機器的比賽可能大家都不陌生，最近在象棋領域，一位挪威的象棋選手與人工智慧機器人進行比賽，其中一局戰成平局，賽後通過軟體分析象棋選手其實在這一局中60步內就能取得勝利。

像這樣預測未來的能力，運用在企業中則可以預測到業務可能會發生的變化。Teradata天睿公司首席技術官寶立明（Stephen Brobst）看到越來越多的企業已經開始使用高級分析來獲得洞察，優化業務流程和業務成果，包括使用機器學習、數據挖掘、預測性分析、位置分析、高級可視化技術等等。

Teradata天睿公司首席技術官寶立明（Stephen Brobst）

向前看預測未來

高級分析一直是一個熱門話題，高級分析主要分為三個階段，第一、描述性分析洞察過去；第二、預測性分析了解未來；第三、指導性分析為可能發生的結果提供建議。

寶立明形象的把描述性分析比作駕駛員在看汽車的後視鏡，通過後視鏡描述過去發生的事情，如果開車總是盯著後視鏡就肯定要撞車，所以一個好的司機除了看後視鏡，更多時間要往前看，也就是分析中的預測性分析。

而中國大多數企業更多是向後看，並沒有把更多時間放在預測未來上。

談到高級分析必定要談到機器學習，像銀行中存在著非常多的欺詐誤報，對高價值的客戶這往往是致命的，使用機器學習則可以提高50%的欺詐診斷率，同時把誤報率降低90%，提高客戶體驗。當然在製造、運輸等行業，同樣可以預測汽車零部件的故障情況等。

機器學習引擎是由廣泛的分析功能組成，除了數據準備、非結構化數據解析功能外，還涵蓋人工智慧、統計、文本、情感判別等各種分析類型。

寶立明表示，機器學習可以提供200多種不同的關係或者聯繫，能夠幫助科學家做出描述性或者預測性的分析。圖引擎可以進一步匹配需求，實現關係分析，了解網路用戶、產品、過程乃至任何聯網實體中的關係將怎樣影響結果。

當然，企業在使用人工智慧時大多會從業務場景出發，像美國的銀行更專註反欺詐和風險管理，中國的銀行更關注獲取客戶和創新，這都是基於企業的需求產生的差異化應用。

獲取高級分析能力

高級分析可以幫助企業降低成本、增加效益、快速創新已經成為共識。Teradata Vantage則是可以幫助企業快速獲得高級分析的能力。

Teradata Vantage是一個端到端的分析流程，可以隨時分析所有數據，提供描述性、預測性與指示性分析、自主性決策、機器學習、可視化工具等廣泛功能。平台可部署在公有雲、本地環境、優化型或通用基礎設施，或以「即服務」方式提供。

Teradata Vantage包括三大部分：工具和語言、功能和引擎、集成數據集，其願景是使用用戶最喜歡的分析工具、運用最適合的語言、訪問新類型數據源等大量不同類型的數據、使用最佳分析功能和領先的分析引擎。寶立明提到，Teradata Vantage在首次發布時，就已經涵蓋了各方面的使用案例，包括預測、細分、因果關係、情境、社交網路、假設測試等。

例如，一家醫療器械製造商，其設備7*24小時連續工作，通過分析感測器採集數據可以預測到某一天或者某一時間可能會發生的故障，採取預先性維護；一家零售商有著多種銷售渠道，通過多渠道整合關注事件數據，了解完整的客戶購買路徑、滿意度等，並進行後續推薦；一家全球金融機構對客戶關閉賬戶行為進行分析，在客戶關閉賬戶前進行干預，減少賬戶關閉事件。

當然現階段，在企業中想要大規模部署人工智慧可能還是一大挑戰，人工智慧需要分析大量數據，Teradata Vantage則可以提供海量並行處理能力，以及擴展能力，例如在深度學習中擴展計算模型，甚至使用GPU。

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