【上海Teradata峰會直擊】跟進AI技術競賽，老牌資料倉儲公司也推自家深度學習框架ThinkDeep

【上海現場直擊】資料倉儲龍頭Teradata於5月18日舉辦2017 Teradata上海大數據峰會，「過去一年是我們轉變最大的一年！」Teradata國際集團執行副總裁Peter Mikkelsen一開頭就這樣說道，在過去的一年，人工智慧技術崛起和開源工具盛行，也對傳統的大數據倉儲公司產生衝擊，因此，Teradata喊出「Teradata Everywhere」的口號，不僅積極擁抱開源，整合了多方開源大數據分析工具，還提出自家的深度學習框架ThinkDeep。

許多軟體大廠都有自家的優先策略，像是Google喊出AI First，微軟則是Cloud First，Peter Mikkelsen表示，Teradata則是Customer First，雖然這樣的口號非常老套，不過，他表示，這是真真實實的策略，整合開源環境和採用AI技術，來自客戶提出的需求。

他觀察，開源工具在數據分析領域會變得越來越重要，不只將開源工具整合到Teradata商用數據分析平臺，還要提供管理數據分析的統一平臺，做到「開源工具隱形化」，Peter Mikkelsen表示，來降低企業要使用開源工具的複雜度，省去部署和轉移資料的過程，讓開源的優勢可以保留，同時又可以皆兼顧數據管理的能力。另外，Teradata也提供企業諮詢的服務，輔導企業找出最適合自家的數據分析工具。他補充，Teradata不是只從開源的社群拿取資源，先前還開源釋出了資料湖管理工具Kylo。

另一方面，Teradata也跟進加入了激烈的AI技術競賽，推出自家的深度學習框架ThinkDeep，結合多種開源數據技術，包含R語言、深度學習框架Tensorflow、Spark大數據平臺等，要成為連那些不是資料科學家的使用者或開發者，都能運用的深度學習框架，涵蓋了整個資料分析生命週期，包含機器學習的模型建置、測試、部署和管理。

Teradata首席技術長Stephen Brobst指出，深度學習框架ThinkDeep有自動學習的能力，可以根據最新加入的數據，自動更新分析模型，也提供部署模型，讓企業能夠自動化部署深度學框架，另外，也簡化了分析模型的建置過程，提供企業依據不同的問題，創造多個分析模型。

不過，Stephen Brobst表示，AI越來越像行銷的用語，所有尚未解決的問題，企業都把解決方案導向AI，其實，企業應該要了解什麼樣的問題適合用什麼技術去解決，才能發揮最大的效益。

他進一步指出，機器學習和深度學習適用目的有很大的不同，機器學習能夠解決一般大部分問題，且能提供企業看到每個流程的決策，而深度學習則適合解決複雜度較高的問題，像是數據不完整的情況或是高維度資料架構的情況，比較適合用深度學習演算法，不過，由於深度學習分析過程經歷許多神經網路的隱藏層，不能看見每一層參數決策的過程，若企業需要了解資料輸入與輸出關係，也較不適合採用。

除了技術層面，Teradata產品及解決方案行銷副總裁Chris Twogood則發表了2項企業級功能，包含數據環境轉移機制和顧客歷程分析可視化的解決方案。數據環境轉移機制透過Teradata的跨混合雲機制，企業不用將數據綁死在同一個環境，可以在本地端、Teradata的雲端IntelliCloud、公有雲和企業的私有雲中轉換環境。

而顧客歷程分析可視化機制上，Chris Twogood表示，有許多企業開始分析客戶歷程數據，舉例來說，一個客戶想買房子到房屋估價網和貸款網站查看資訊，金融業者就可以得知客戶要買房子，能在其他管道推播房貸的資訊，若客戶申辦程序只做到一半沒有完成就離開，企業想要即時分析客戶離開的原因，進而改善服務，Teradata除了提供企業客戶路徑分析、可視化溝通流程、模擬即時促銷等功能，還可供企業導入第三方或內部的銷售評分模型。

在未來發展策略上，大中華區首席執行長辛兒倫表示，Teradata有三大戰略，第一，提供更多元化的數據分析能力，也就是包容目前既有的開源技術，將好的技術整合到Teradata的解決方案中，並且要求分析過程必須快速、敏捷。第二，Teradata也要培養專業的人員，歸納出有效的分析方法，並充分地與企業討論如何運用數據提升業務；第三則是要提供企業更創新的客製化應用，評估新興的技術並為企業打造符合企業應用場景的服務。

大家都很好奇到底哪一個產業最需要數據分析的能力？Peter Mikkelsen認為，數據分析已深植在每個產業中，但他預言，IoT將會開始影響所有的產業，由於目前IoT和感測器的產品眾多，未來，每個企業都會需要分析IoT所收集的數據。而辛兒倫則補充，近幾年許多產業都開始打造「客戶生活週期管理」系統，包含金融業、航空業和零售業等，都從過去客戶的生命週期管理轉移到生活，意味著企業更積極地與客戶互動，企圖在第一時間產生即時的互動，不但可以提升客戶體驗，還可以增加新的銷售管道，因此，他認為，數據分析是數位行銷的關鍵，企業能夠透過數據分析的技術，掌握客戶過去和未來的需求，創造新的互動模式。