Teradata助力企业级客户攻克执行大规模分析的重大挑战
近日，Teradata宣布，Vantage可以或许运行外部创建的猜测模型，又称作“模型共享”或“BYOM（Bring Your Own Model，自带模型）”。该举措进一步完美Teradata的计谋分析框架，为数据驱动型企业大年夜范围安排分析模型供给周全解决筹划。BYOM可以或许加快模型上线，扩大分析用例，简化数据驱动型决定计划，赞助企业从分析模型开辟工作中敏捷获取更高的投资回报 (ROI)。
跟着更多企业引导者意识到人工智能 (AI) 和机械进修 (ML) 是建筑行业竞争优势的基本，企业对 AI/ML 技巧的投资迅猛增长。尽管如斯，因为数据处理效力低下，很多企业仍难从AI/ML项目中获得明显回报。为应对这一挑衅，Teradata创建计谋分析框架Analytics 1-2-3，赞助企业制订简单了了的路线图，用以创建强大年夜、高效且易于安排的流程，进而确保AI/ML项目杀青目标并实现贸易价值。
BYOM功能进一步完美该框架，使更多的模型和分析算法可用于大年夜范围安排。这意味着，平日在数据集有限的小型体系上创建的模型，如今可以安排在Vantage上做模型评分猜测，充分应用Vantage高速、安然、一致的机能。
基于BYOM这项新功能，Analytics 1-2-3为Teradata的客户供给了一种简便的办法，使其在面对任何数据量时都可以近乎及时地创建和运行随便率性数量的模型。
· BYOM功能保障客户在Vantage中安排模型时，可以节约模型开辟技巧方面的投入，同时避免任何风险或功能损掉。将由开源包或第三方解决筹划创建的模型导入，Vantage会并行地在全部计算节点运行此模型，对全量数据进行评分猜测。
· 经由过程BYOM，数据科学家可以应用他们爱好的任何开源对象（如R、Python、Apache Spark、SAS、KNIME等），以及Vantage原生分析功能，从而快速获得具有可操作性的洞察，避免数据重采样以及数据孤岛。
· Teradata与领先的高等分析和AI/ML供给商合营建立了合作伙伴社区。Analytics 1-2-3框架天然地将现有和新的合作伙伴纳入Teradata的分析和AI/ML产品组合，为客户和数据科学社区供给广受业界承认的分析生态体系。如今，Teradata以优化设备，为客户选择的分析对象供给支撑。借助 Analytics 1-2-3框架，Vantage可在数分钟内为企业级客户供给回应和洞察，大年夜幅缩短本来所需的数小时甚至数天的等待时光，实现更快的模型上线和更新。
Teradata天睿公司首席产品官Hillary Ashton表示：“跟着我们的企业客户进一步摸索 AI 在进步客户介入度、增长收入并降低风险和成本方面的可行性，他们须要一套面向当今复杂的现代化数据分析生态体系的解决筹划。Teradata Vantage所具备的灵活性和可扩大性，可以或许处理极复杂的企业工作负载，无论数据位于何处。如今，凭借新的BYOM功能，Vantage可以赞助那些欲望AI/ML投资能快速转化为价值的企业，解决其面对的最固执的挑衅。”
Analytics1-2-3：一个应用全新BYOM功能的计谋框架
Analytics 1-2-3供给了一种简便的办法，使客户在面对任何数据量时都可以近乎及时地创建和运行随便率性数量的模型。该框架对分析过程中的不合要素进行解耦，并确保付与每个元素恰当的权重。经由过程与Vantage的BYOM功能相结合，该框架付与企业快速高效地测试、扩大和安排分析模型的才能。
· Analytics 1——数据预备：从各类类型的海量数据中提取核心特点用于分析建模。这些特点一旦被创建，便会存储在企业特点库 (Enterprise Feature Store，EFS) 中，以便被反复应用。
· Analytics 2——模型练习：根据第一步所获特点，应用Vantage华夏生的分析函数以及 BYOM 功能，创建分析模型（机械进修模型、统计模型）。
· Analytics 3——安排：借助Vantage 的 AnalyticsOps（分析运维）办事，用户可大年夜范围治理端到端分析模型的创建。Vantage将监控模型机能，并主动触发从新评分或模型更新，同时保护模型、特点、代码和数据血缘 (Data Lineage) 。
Teradata Vantage是面向企业级客户的多云互联智能数据平台，可经由过程整合分析、数据湖和数据仓库来简化生态体系。无论数据位于云端（应用低成本对象存储）、多云、本地或者混淆情况中，企业级公司都可以应用Vantage清除孤岛，始终以经济高效的方法查询其所稀有据，获得完全和整合的营业视图。
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