助力企业实现云上创新，“数智融合”捷径该如何走？

  机器学习项目成功的关键是对复杂的数据进行加工和准备。亚马逊云科技提供多种灵活可扩展、专门构建的大数据服务，帮助客户进行复杂的数据加工及处理，应对数据规模的动态变化，优化数据质量。其中，Amazon Athena能够对支持多种开源框架的大数据平台，包括Amazon EMR、高性能关系数据库Amazon Aurora、NoSQL数据库服务Amazon DynamoDB、Amazon Redshift等多种数据源，对这些数据源进行联邦查询，快速完成机器学习建模的数据加工。

  以Amazon Redshift、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)和 Amazon EMR 为代表的无服务器分析能力，可以让客户无需配置、扩展或管理底层基础设施，即可轻松地处理任何规模的数据，为机器学习项目提供兼具性能和成本效益的特征数据准备。

  亚马逊云科技还不断提供更加智能的数据分析服务，赋能业务人员进行智能分析、模型效果验证以及自主式创新。例如，在日常分析工具中集成机器学习模型预测能力，其中深度集成机器学习Amazon SageMaker模型预测能力的Amazon QuickSight 、在分析结果中添加基于模型预测的Amazon Athena ML，可帮助用户使用熟悉的技术，甚至通过自然语言来使用机器学习。

  亚马逊云科技还提供如Amazon Redshift ML、可视数据准备工具Amazon Glue DataBrew、零代码化的机器学习模型工具 Amazon SageMaker Canvas等服务，让业务人员探索机器学习建模。

  写在最后

  随着数字化转型的深入，在云中实现大数据与机器学习融合的实践路径，为大数据和机器学习打破数据及技能孤岛，机器学习由实验转为实践，赋能业务人员探索创新，提供新的解决方案。除了借助“云、数、智三位一体”服务组合优势，亚马逊云科技还将坚持授人以渔的准则，通过不同分工的专家，和客户肩并肩一起，帮助客户探索机器学习与大数据融合挑战时，共同去学习优秀的企业在数据驱动转型成功路上宝贵的经验。

（编辑：555手机网）

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