北京2022年4月27日 /美通社/ -- 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(zhuǎn)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(gòu)建云中統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理底座，為機器學習提供生產(chǎn)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(gòu)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(chǎn)品部總經(jīng)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(chǎn)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(chǎn)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(jīng)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(gòu)的重要組成。亞馬遜云科技通過在云中構(gòu)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(chǎn)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(gòu)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(gòu)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(gòu)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(wǎng)格跨部門的數(shù)據(jù)資產(chǎn)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(chǎn)任務，該服務基于多種專門構(gòu)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(zhuǎn)為實踐，為機器學習提供生產(chǎn)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(gòu)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(zhì)量。其中，Amazon Athena能夠?qū)χС侄喾N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(jié)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(nèi)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(nèi)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(jīng)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(qū)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(zhuǎn)型

亞馬遜云科技構(gòu)建了強大的合作伙伴網(wǎng)絡，通過合作伙伴網(wǎng)絡成員幫助客戶構(gòu)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(gòu)建了相輔相成的一體化數(shù)據(jù)智能湖倉架構(gòu)Data Hub和一體化高效機器學習平臺AI Hub，使數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(gòu)建到行業(yè)前沿知識分享，幫助客戶將"數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型"從設想到全面落地，重塑創(chuàng)新引擎。