【51CTO.com原創稿件】數字化時代，大數據及人工智能成為驅動企業業務增長的技術引擎，數字化轉型也已成為企業生存和發展的必修課。全球領先的數據和分析解決方案供應商Teradata天睿公司，也在加速其在大數據及人工智能領域的布局，適時推出了Teradata Everywhere及AI戰略，強化Teradata分析平臺(Teradata Analytics Platform)，助力客戶加速數字化轉型。

AI的概念十分寬泛，在Teradata天睿公司***技術官Stephen Brobst(寶立明)看來，“AI人工智能就是深度學習，我們可以使用多層神經網絡進行更加先進的分析，Teradata在今年年初就已在中國市場上發布Teradata分析平臺，它的并行分布式處理能力可以進行更加先進的分析，可以融合TensorFlow、機器學習、GrafX等相關的技術。”

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Teradata天睿公司***技術官Stephen Brobst(寶立明)

深度學習應用的三大場景：

寶立明在接受記者采訪時列舉了深度學習技術成功應用的三大領域：

***、 防欺詐。使用了深度學習技術，金融服務、信用卡、電信、零售業等多個行業都可以發現并預防欺詐，運用深度學習的預測性比傳統線性數據分析模型要好得多。

第二、 建議引擎。通過建立建議引擎，企業可以比自己的客戶更先知道他們在具體領域的需求。建議引擎是深度學習與淺學習的結合。淺學習是非常簡單的數學模型，例如你買了襯衫可能還需要一條領帶，淺學習的成本很低、分析也十分簡單。

把淺學習向深度學習拓展，則可以給客戶提出更加有針對性的建議，如通過深度學習分析客戶喜歡的顏色、購買行為，以及對所推薦產品的接受度等等，優化成本的同時做出更加準確的預測。

第三、 傳感器數據。在工業領域，客戶通過傳感器測量機器各個零部件的振幅、溫濕度以及功耗等數據，再復雜一點的還可以記錄機器運轉的聲音。很多傳感器數據都是非結構性的，這些數據放到深度學習引擎中，可以在機器壞掉之前做預測，方便客戶更換零部件，避免因機器損壞帶來的經濟損失。

Teradata與高校通力合作 加速AI商業變現

當然，深度學習的應用領域非常多，眾多研究和應用均表明，深度學習技術在醫療領域的應用是可行的。醫生這一神圣的職業需要大量的臨床醫療經驗做積累，而機器通過深度學習和訓練之后，給病人做出的診斷甚至比醫生要準確得多。

但是，由機器給出的診斷，醫生卻很難給出解釋。寶立明舉了個簡單的例子：“比如，機器給出的診斷結果是要病人鋸掉一條腿，醫生在不明原因的情況下是無法下達手術通知的。” 這就引出了AI界的熱門領域——解釋性。“現在國際上很多知名的大學，如美國的康奈爾大學、麻省理工學院、斯坦福大學、加拿大沃特盧大學，以及中國的眾多高等學府，都在研究人工智能的解釋性，它相當于神經網絡的反向工程，就是要解釋為什么機器會給出這條建議。”

目前針對人工智能的解釋性探索仍停留在大學研究層面，開源的GitHub可以用來做早期的研究，尚未達到行業試用階段。寶立明提到，今年5月，“史上最嚴”的歐盟隱私法案《通用數據保護條例》生效，該條例要求所做出的任何決定都是透明的，而采用深度學習算法得出來的建議都是缺乏透明性的，不符合合規性要求，解釋性將是AI研究的重點方向。

同時，他還提到，Teradata的Think Big分析團隊正在與客戶一起用開源的代碼進行相關的研究工作，讓客戶能夠通過先進的分析做出生產型的結果，讓其為大型銀行所用。此外，Teradata正在同麻省理工學院、斯坦福大學等高校在AI的上述研究領域展開合作，加速將相關產品快速推向市場，讓AI技術盡快為客戶所用。

Teradata Everywhere對客戶的兩項承諾

數字經濟時代，數據已經成為產生業務價值的核心，這意味著數字化轉型已成為很多行業生死攸關的問題。未來十幾年，實現數字化轉型仍將是所有企業發展的主旋律。新興技術、分析引擎與方法論日新月異，因此企業需要分析技術，幫助他們快速適應這些新興技術，隨業務需求變化不斷發展。為滿足這一需求，Teradata推出Teradata Everywhere，隨客戶需求變化，保護其技術投資，使客戶對未來發展充滿信心。

Teradata Everywhere是Teradata戰略的重要方向，它可以在任何環境部署，且實現了任意方式購買和任意時間遷移。寶立明向記者介紹，“現在我們將軟件和硬件拆分開來，讓我們的軟件可以在任何環境上運行，不論是放在公有云、私有云、托管云、VMware的虛擬云，還是放在本地，我們的軟件都可以運行，包括微軟Azure、AWS以及中國本土的云平臺，部署在哪些云上只是商業性的決策，在技術層面上我們已經做到無處不在，這對我們來說是革命性的突破。”

Teradata Everywhere在戰略方面對客戶有兩個承諾：一是Teradata Everywhere的相關功能，無論用戶將工作負載放在本地還是放在云上，在任何環境運行都是一樣的，不需要變化任何代碼。Teradata向客戶提供單一的源碼線(SourceCodeLine)，無論部署在云上還是部署在本地，實現的功能是相同的，只是在性能上會有細微差異。Teradata Everywhere的第二個承諾是，只要客戶購買了軟件，便可以將軟件運行在任何地方，無論是運行在本地、AWS、微軟Azure還是其他云平臺，客戶進行軟件和業務的遷移時均無需花費額外費用。

“對Teradata的客戶來說，我們不會從技術或產品功能上將客戶鎖定在我們的產品上，在財務上我們也不會因為他遷移到別處運行就多收費，Teradata Everywhere的宗旨就是讓客戶可以在任何情況下平等地去部署，讓客戶不再被供應商鎖定，可以隨時進行業務的遷移。” 寶立明著重地強調了Teradata Everywhere的戰略目標。

Teradata繼續擁抱開源

Teradata公司是***家使用開源技術的數據庫公司，在開源領域有著深厚的技術積累。寶立明表示：“Teradata最早的關系型數據庫產品就是基于開源的Linux、Unix環境開發的。現在，Teradata已成功將機器學習、深度學習、Spark、TensorFlow等開源引擎放在Teradata的數據分析平臺上，與開源的Hadoop平臺進行深度整合。”

Teradata QueryGrid大數據分析解決方案，實現了Teradata和Hadoop之間數據的互操作性，這樣可以把非結構化的數據放在Hadoop上，通過處理之后，把它變成半結構化或者結構化的數據，從而更好地為用戶所用。

此外，Teradata在開源的Web服務器軟件Apache，以及Presto軟件方面做了較大貢獻，后者是Facebook推出的大數據分布式SQL查詢引擎。寶立明補充，“總之，開源是我們的朋友，Teradata一直在努力構建開源生態，增強數據的互操作性。”

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