攻克三大难点，亚马逊云科技助力企业实现数智融合

《福布斯》报告显示，一家数据驱动的公司，可以通过增加20%的收入，同时降低30%的成本，实现双赢可是，在实现这一目标的过程中，企业会遇到各种各样的困难和障碍，比如数据和机器学习分而治之，数据处理能力不足等

利用大数据和AI技术帮助全球10万用户实现业务快速发展的亚马逊云技术认为，企业应该在云端建立统一的数据库，实现大数据和机器学习的双剑合璧，既能重塑企业洞察，又能为企业发展提供新动力亚马逊技术与云，数，智三位一体，结合服务优势，坚持授人以渔，帮助企业实现成功的数据驱动转型

企业数字智能集成面临三大问题。

企业要想充分发挥数据的作用，很多企业会选择成为数据驱动的组织，业务产生的数据反过来驱动公司的战略和执行云中的数据和智能的整合将成为加速创新的引擎亚马逊大中华区产品部总经理陈说

如今，数据已经成为企业最重要的资产，而很多数据价值并没有得到充分利用企业摆脱这种状况最有效的方法就是做到情报融合

目前，越来越多的公司和企业开始从组织架构，人员能力，项目实施，工具支持等方面进行转型。

在陈看来，企业的情报融合必须是数据和智能的融合统一。

数字与智能的统一和融合，可以更高效地围绕数据构建和实施项目，使数据在它们之间无缝流动，成员快速获得相关能力，从而将公司的数字化转型推向新的高度但是，企业数据分析和机器学习的融合不是一蹴而就的，还有三个难点

首先，数据和机器学习分而治之，数据和技术孤岛制约敏捷迭代其次，数据处理能力不足在制造企业中，机器学习帮助客户预测产品的售后维修需求，从被动响应向主动规划转变但由于缺乏大数据处理能力，模型开发成功后，无法有效收集和处理海量运营数据，导致预测不准，无法实现预期的业务目标最后，数据分析师的参与度低现实往往是，模型在实验过程中效果不错，但在实际使用中却不尽如人意实验环境只是对真实环境的简单模拟，生产环境要复杂得多

因此，陈认为，企业应该在云端构建统一的数据库，实现大数据和机器学习，双剑合璧为企业发展提供新动力。

在企业实现数字智能有效整合的途径方面，首先可以建立统一的治理基础，如数据质量，数据权限，数据开发，数据工作流，可视化等其次，大数据和机器学习之间要有高效充分的双向互动，相互支撑，互为因果，形成良性循环此外，企业还需要构建三大核心能力:统一数据共享，打造数据资产，打破数据孤岛，统一的权限控制，因为只有具备完善的权限控制能力，数据才能放心的在不同业务系统之间转移，统一开发和流程安排:整合端到端的大数据和机器学习任务，提高整体开发效率

打造云，数字化，智能化三位一体的服务组合优势。

截至目前，亚马逊云技术已经帮助全球数十万用户利用大数据和AI技术帮助其业务发展，包括宝马集团，淄博热电等众多知名企业那么亚马逊云技术赢得客户信任的秘密武器是什么呢

那是亚马逊云技术配云，数，智三位一体，结合服务优势，打破数据和技能孤岛，让机器学习从实验走向实践，赋能业务人员探索创新亚马逊大中华区产品部技术专家团队总监王指出，智能仓库架构的五大核心优势，延伸了云端融合大数据和机器学习的实践路径，为大数据和机器学习打破了数据和技能孤岛机器学习从实验转化为实践，赋予商业人士探索和创新的能力

首先是在云端建立统一的数据治理基础，打破数据和技能孤岛亚马逊技术可以帮助客户构建统一的数据治理基础，实现大数据和机器学习的数据共享，数据权限的统一控制，以及两者的统一开发和流程安排云中统一的数据治理基础不仅可以提高大数据和机器学习的高效融合，还可以减少大数据和机器学习的重复建设，显著降低成本其中，亚马逊湖编队引入了许多新功能，实现了数据网格的跨部门数据资产共享和基于单元的最细粒度权限控制机制亚马逊SageMaker Studio可以一站式完成数据开发，模型开发以及相关制作任务这项服务基于各种专门构建的服务，如交互查询服务亚马逊Athena，云大数据平台亚马逊Elastic MapReduce，云数据仓库服务亚马逊Redshift，亚马逊SageMaker等它为大数据和机器学习提供了统一的开发平台

二是帮助机器学习从实验走向实践，为机器学习提供生产级的数据处理能力机器学习项目成功的关键是处理和准备复杂的数据亚马逊技术提供多种灵活，可扩展，专门构建的大数据服务，帮助客户进行复杂的数据处理和加工，应对数据规模的动态变化，优化数据质量其中，亚马逊Athena能够在支持多种开源框架的大数据平台上进行联邦查询，包括亚马逊EMR，高性能关系数据库亚马逊Aurora，NoSQL数据库服务亚马逊DynamoDB，亚马逊Redshift等数据源，快速完成机器学习建模的数据处理以Amazon Redshift，Amazon Managed Streaming for Apache Kafka和Amazon EMR为代表的无服务器分析能力，使客户无需配置，扩展或管理底层基础设施，即可轻松处理任何规模的数据，并为机器学习项目提供高性能和高性价比的特征数据准备

三是让数据分析智能化，赋能业务人员探索创新亚马逊科技还持续提供更智能的数据分析服务，使商务人士能够进行智能分析，模型效果验证和自主创新比如在日常分析工具中集成机器学习模型的预测能力，其中深度集成机器学习亚马逊SageMaker模型预测能力的亚马逊QuickSight，以及基于模型预测的亚马逊Athena ML，可以帮助用户使用熟悉的技术，甚至通过自然语言使用机器学习云科技还提供了Amazon Redshift ML，可视化数据准备工具Amazon Glue DataBrew，零代码机器学习模型工具Amazon SageMaker Canvas等服务，方便商务人士探索机器学习建模

王最后指出亚马逊科技坚持授人以鱼通过快速算法原型的数据实验室的应用科学家，生产精准模型指导的机器学习解决方案实验室，以及提供端到端咨询和交付的专业服务团队的大数据分析和机器学习专家，上述各分工的专家，在客户探索机器学习和大数据整合的挑战时，共同探索和学习企业数据驱动转型的成功之路的宝贵实践经验

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