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Connection Analytics,引領(lǐng)下一代分析技術(shù)

新聞
2014年時(shí)曾提到,業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)分析面臨幾個(gè)重大的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。我們需要新技術(shù)和新工具,幫助更多用戶更合理地利用數(shù)據(jù),而且迫切需要更廣泛的數(shù)據(jù)分析功能,從不同來源的所有數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)它們之間的關(guān)系,并獲得洞察力。為此,Teradata的創(chuàng)新型技術(shù)Connection Analytics技術(shù)將工具為大數(shù)據(jù)分析行業(yè)開辟了新的格局。

導(dǎo)語:2014年時(shí)曾提到,業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)分析面臨幾個(gè)重大的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。我們需要新技術(shù)和新工具,幫助更多用戶更合理地利用數(shù)據(jù),而且迫切需要更廣泛的數(shù)據(jù)分析功能,從不同來源的所有數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)它們之間的關(guān)系,并獲得洞察力。為此,Teradata的創(chuàng)新型技術(shù)Connection Analytics技術(shù)將工具為大數(shù)據(jù)分析行業(yè)開辟了新的格局。

今年一月,我在展望2014年時(shí)曾提到,業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)分析面臨幾個(gè)重大的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。隨著數(shù)字化時(shí)代數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜度呈指數(shù)級增長,我們需要新技術(shù)和新工具,幫助更多用戶更合理地利用數(shù)據(jù)。我還提到,我們迫切需要更廣泛的數(shù)據(jù)分析功能,從不同來源的所有數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)它們之間的關(guān)系,并獲得洞察力。

僅關(guān)注客戶或網(wǎng)絡(luò)等特定分析實(shí)體的內(nèi)容已不足以滿足企業(yè)需求,我們還需要了解這些實(shí)體之間的關(guān)系情境,通過跟蹤用戶、產(chǎn)品及過程之間對結(jié)果產(chǎn)生影響的關(guān)系變化,獲得洞察力并創(chuàng)造價(jià)值。但這不僅僅是數(shù)據(jù)科學(xué)家的專利,我們還需要通過各種途徑幫助普通商業(yè)用戶輕松、直觀地獲得并運(yùn)用這些洞察力。目前,Teradata天睿公司已推出全新分析功能,以滿足這些要求,對此我倍感驕傲。

我們在上周舉辦的2014年Teradata合作伙伴大會上發(fā)布Connection Analytics,這是一套高級情境分析功能,能夠以較低成本大規(guī)模應(yīng)用于大型多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集。Connection Analytics基于Teradata Aster強(qiáng)大的MapReduce及Graph引擎,可運(yùn)用100多種預(yù)置算法幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家乃至普通商業(yè)用戶理清復(fù)雜的關(guān)系,并從中梳理出獲得全新業(yè)務(wù)洞察力并創(chuàng)造價(jià)值的成功模式。Connection Analytics將作為Teradata統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)下Teradata Aster探索平臺的重要組件供用戶即時(shí)使用。

據(jù)我們發(fā)布的Connection Analytics新聞稿,Connection Analytics能夠在用戶可訪問的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)上述功能,并與現(xiàn)有基于SQL的可視化能力及商業(yè)智能應(yīng)用無縫整合,在業(yè)內(nèi)率先將高級情境分析能力與易用性***結(jié)合。這將為更多商業(yè)用戶提供多種洞察力,幫助他們梳理各種關(guān)系,用于預(yù)測業(yè)務(wù)欺詐行為或客戶流失,開展精密策劃的病毒式營銷活動,提升公共網(wǎng)絡(luò)健康度與安全性及優(yōu)化推薦引擎。

到目前為止,情境分析仍存在高難度、高成本等挑戰(zhàn),因?yàn)樗枰獙S孟到y(tǒng)及難以企及的獨(dú)特技能組合,并結(jié)合多種算法,才能發(fā)現(xiàn)這些錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系。現(xiàn)有基于內(nèi)容的決策模型側(cè)重用戶、產(chǎn)品或過程的個(gè)體特性分析,而Connection Analytics擁有基于情境的決策模型,可分析這些實(shí)體之間的相互關(guān)系。部署Connection Analytics后,數(shù)據(jù)科學(xué)家乃至商業(yè)用戶將能夠運(yùn)用熟悉及易用的工具增強(qiáng)現(xiàn)有決策模型,實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析最前沿技術(shù)的普及應(yīng)用。

但所有這些討論都仿佛是在紙上談兵。現(xiàn)在,我將介紹一些即將發(fā)布的價(jià)值驅(qū)動型用例。例如(怎樣減少)客戶流失:通過部署Connection Analytics,用戶能夠?qū)鹘y(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)及情感分析與影響因素分析相結(jié)合,調(diào)查客戶滿意度,并在客戶群中準(zhǔn)確找出***影響力的群體。這將幫助企業(yè)減少客戶流失,并在客戶流失時(shí)盡量避免連鎖反應(yīng)。Connection Analytics還能夠找出對購買產(chǎn)品構(gòu)成最直接及間接影響的因素,為病毒式營銷活動有針對性地提供信息。

Connection Analytics還幫助企業(yè)監(jiān)測IP、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器和通信日志不斷生成的各種數(shù)據(jù)流,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)威脅的近實(shí)時(shí)監(jiān)測。Connection Analytics可跟蹤用戶、產(chǎn)品、過程及其它“實(shí)體”之間關(guān)系,這對于破解組織嚴(yán)密的詐騙團(tuán)伙至關(guān)重要。當(dāng)詐騙人員創(chuàng)建新的身份,或改變其詐騙手段時(shí),如僅使用基于內(nèi)容的決策模型,用戶將輕易上當(dāng)。但通過使用Connection Analytics,將幫助用戶運(yùn)用基于情境的決策模型,增強(qiáng)傳統(tǒng)上較為膚淺的分析視圖,獲得暴露可疑活動并識別詐騙集團(tuán)的算法模式。

在當(dāng)前數(shù)字化時(shí)代中,萬物皆有聯(lián)系。因此,企業(yè)和公共部門機(jī)構(gòu)需通過關(guān)系建模分析,了解不同數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系。Teradata天睿公司推出Connection Analytics,為情境式?jīng)Q策專門開發(fā)出可供用戶訪問的高性能分析平臺,率先為廣泛的用戶群體提供企業(yè)級分析能力,為大數(shù)據(jù)分析行業(yè)開辟了新的格局。在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)處于重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)時(shí),Teradata天睿公司將通過技術(shù)創(chuàng)新,推動行業(yè)不斷發(fā)展,并幫助客戶取得成功。

責(zé)任編輯:鳶瑋
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