数智融合增快数据价值释放 亚马逊云科技降低关键环节应用高门槛

随着数字化转型的不断推进，企业不断增强对数据价值的挖掘，但生产、销售等方面的数据呈倍数增长，数据量庞大，想要从中发掘出有价值的数据，还需要智能化手段。这也就要求企业在加快数字化发展的同时提升智能化水平，运用机器学习加强数据管理、提升数据识别能力等，推动数据的开发利用，促进业务的增长。同时，数据的发掘也将助力机器学习的进步，通过海量数据处理能力的提升，有效支撑机器学习的研发。

这表明数智的融合加快了数据价值的挖掘与机器学习的进一步演进，两者相互作用、相互促进共同推进企业的发展。因此，机器学习的突破可谓至关重要，是数智融合的关键一环，也是传统企业在数字化转型中迅速实现高速发展的不可或缺的重要条件。

首先，在数据集的检查、识别与修复方面，开发人员需编写样板代码将数据集的不同部分可视化，以发现和纠正潜在的信息缺失、极值、数据集失真与偏差等数据质量问题，但这一时间可能需要花费数月，成本高昂；

其次，高质量的数据是将数据应用于机器学习的基础之一，但数据质量管理是一个耗时且复杂的过程。数据工程师需花费数天时间收集数据的详细统计数字，并根据这些统计数字信息手动识别数据质量规则，将其应用于数千个数据集和数据管道，且必须持续监控数据中的错误或变化，相应地调整规则，整个过程不仅耗费时间长，且技术要求高；

促进机器学习的发展，其实是“赋智”过程。而云厂商作为企业上云进行数字化转型的服务方，也承担起了“赋智”的作用，目前也有多个实践，表现尤为突出便是亚马逊云科技，其在2022 re:Invent全球大会上推出的大量服务和功能，以为机器学习服务，帮助客户获得数据价值。

在数据集的检查、识别与修复方面，亚马逊云科技Amazon SageMaker Studio Notebook提供全新数据准备功能，能够帮助客户直观地通过几次点击检查和解决数据质量问题。这些功能包括：自动生成报告、自动分析、自动检查、自动报告等。

（编辑：银川站长网）

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