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。"

　　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(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(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。

　　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。"

　　亞馬遜云科技構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(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。

　　超過15年以來，亞馬遜云科技 (Amazon Web Services)一直以技術創(chuàng)新、服務豐富、應用廣泛而享譽業(yè)界。亞馬遜云科技一直不斷擴展其服務組合以支持幾乎云上任意工作負載，目前提供超過200項全功能的服務，涵蓋計算、存儲、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)分析、機器學習與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、移動、安全、混合云、虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實、媒體，以及應用開發(fā)、部署與管理等方面；基礎設施遍及26個地理區(qū)域的84個可用區(qū)，并已公布計劃在澳大利亞、加拿大、印度、以色列、新西蘭、西班牙、瑞士和阿聯(lián)酋新建8個區(qū)域、24個可用區(qū)。全球數(shù)百萬客戶，包括發(fā)展迅速的初創(chuàng)公司、大型企業(yè)和領先的政府機構，都信賴亞馬遜云科技，通過亞馬遜云科技的服務支撐其基礎設施，提高敏捷性，降低成本。要了解更多關于亞馬遜云科技的信息，請訪問： www.amazonaws.cn。

　　消息來源：亞馬遜云科技