Teradata Vantage重新定义数据分析的“现代化”

在大数据分析领域,技术的发展可谓日新月异。随着企业加大数据驱动业务转型的步伐,越来越多的企业认识到掌握最新技术发展趋势对于确保企业实现数据分析战略至关重要。在这此背景下,有些企业迫不及待地开展其数据分析架构的"现代化",认为已经发展了几十年的数据仓库技术太过"传统",而那些初创企业提出的一些新概念或者云原生的数据分析才是其抛弃"过时"架构的最佳途径。现在,是时候厘清什么是真正的"现代化",以及"传统"是不是真的过时了。

基于随机森林回归的汽油研究法辛烷值预测

针对成品油销售企业汽油辛烷值检测难的问题,提出了一种基于随机森林回归算法的研究法辛烷值(RON)预测方法。该方法基于成品油质量数据库中的实测数据,以汽油烯烃含量、芳烃含量、氧含量、馏程(10%,50%,90%馏出温度及终馏点)和密度作为自变量,研究法辛烷值作为因变量,分别建立92号汽油、95号汽油和(92号+95号)汽油的随机森林回归模型。结果表明,92号模型和95号模型的预测精度更高,两个模型的决定系数均达到0.95以上。应用这两个模型进行汽油RON预测,油品质量升级后,模型仍然保持了较高的精度,可靠性和适应性较好。与中红外光谱检测方法相比,随机森林回归模型超过84%的预测结果的绝对误差不大于0.7个单位,精度显著优于中红外光谱检测方法。该预测方法能够为销售企业汽油辛烷值的质量监控提供有益帮助。

人工智能：吸引80%企业投资同时面临重大挑战

全球领先的数据和分析解决方案供应商Teradata天睿公司（以下简称Teradata）日前正式发布人工智能（AI）调查报告。Teradata委托领先的技术行业市场研究机构Vanson Bourne对260家大型跨国企业展开调查。调查结果显示,大多数企业（80%）正在投资AI技术,而三分之一企业管理层认为,未来36个月内企业需增加投入,才能赶上竞争对手。AI技术的普及将面临重重困难,

一种实体识别的后期处理优化算法

传统实体识别中有两种常用的方法:一种方法是基于概率模型的机器学习方法;另一种方法是依靠领域知识作度量标准匹配的方法。在基于相似度和概率的记录匹配技术的基础之上增加了数据预处理和后期处理,并在后期处理过程中进行了优化,主要包括不一致性消除、记录更新以及等价消除。实验结果表明,该算法得到了更好的实体识别结果。

大数据:金融企业的盾与剑——浅谈风险管理与消费智能

对于很多金融服务机构来说，爆炸式增长的客户数据是一个亟待开发的资源。数据中所蕴藏的无限信息金矿若以先进的分析技术加以利用，将转化为极具价值的洞察力，能够帮助金融企业执行实时风险管理，成为金融企业的强大保护盾，保证金融企业的正常运营。与此同时，大数据也推动着商业智能的发展，使之进入消费智能时代。大数据：实时敏锐的风险管理在近几年的经济危机中，金融企业风险管理能力的重要性日渐彰显。抵押公司、零售银行、投资银行、保险公可、对冲基金和其他机构对风险管理系统和实践的改进已迫在眉睫。

大数据在金融行业的应用

金融机构的重要作用之一是解决资金融通双方的信息不对称问题,作为新兴的信息技术,大数据的使用突破了传统金融机构解决信息不对称的方式,互联网金融借助大数据在信息挖掘、分析和预测上的强大功能,抢占传统金融业务、开拓新的市场需求。大数据在金融行业创造着重要的业务价值,随着大数据在金融行业中价值的发挥,金融体系也正在重构。究竟大数据在金融行业中创造了哪些重要的业务价值呢？传统金融机构、

智能投顾:金融与科技的时代融合

现代社会中,人们的工作和生活空间随着信息传播的速度与范围都有了超越以往的飞速进展,我们一边获取更丰富的信息、了解更多的知识、掌握更多的技能,一边追求更多的财富积累,实现财富保值、升值的金融工具创新逐渐成为大众渴望了解、掌握及运用的发展方向。近期在欧美市场迅速兴起的数字化资产配置服务——智能投顾（Robo Advisor）也进入了中国民众的投资关注领域。

基于TRM6的广东移动CMP系统

NCR公司的客户关系管理(TRM)不仅是一种管理理念,又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,也是一种管理软件和技术。CMP(Campaign Management Platform,营销活动管理平台)是建立在广东移动数据仓库基础之上,基于TRM的分析应用。目前广东移动营销方案数量大、种类多,营销活动应接不暇,变化频繁,通过CMP系统广东移动可以对营销活动实现有序且体系化的管理。同时该系统在广东移动数据仓库与业务支撑系统之间建立起一座营销活动的桥梁,实现营销活动自动化,达到精确营销的目的。

让数据驱动决策——建立有效的决策支持系统

要成功实施决策支持系统,企业必须清楚地定义需要解决的问题,并将其按优先排序。企业以数据仓库为核心,并配合自身需求制定细致的、逐步实施的方案,将大大增强企业的竞争力。

大数据时代下洗钱风险侦测

洗钱,是指通过货币转换来掩饰其非法来源的过程,或者通过金融体系转换货币或其他资产以达到掩饰他们非法来源的目的。恐怖融资,是指利用金融系统为恐怖活动融资的过程,它既要掩盖资金来源也要掩盖资金用途。

利用Vantage人工智能和视频分析为零售企业赢得竞争优势

零售一直是受人工智能(AI)发展影响最大的行业之一。购物正变得越来越轻松,甚至于,客户只需要讲一句“订购更多垃圾袋”,他们的家庭虚拟助理便可以完成剩下的工作。产品仓库实现了高度自动化,每天的日常交易将通过自动驾驶汽车或无人机交货。现在,购物者可以进入实体店或购物区,扫描信用卡或积分卡,在货架上取下希望购买的商品,然后离开,而无需在柜台结算。

工业环境中的人工智能为何与众不同

工业数据体量庞大,并且很难汇总分析。如果数据来源不同且种类多,人工智能很难发挥作用。由于人工智能需要一目了然的数据,并确保所有数据指标易于被访问、标准化、可识别,导致人工智能与工业环境无缘。例如,您是否能明确指出这个数据来自于哪台设备、汽车或机器?以及该数据在特定时刻位于何处?如果不能,其数据状态相关的所有其它信息就更困难了(例如天气、温度和维修历史等)。汇总分析所有这些数据的结果,以及帮助理解数据的本体论(ontology),这就是我们所谓的数字主线。它是奠定坚实数据基础的关键。

探索最佳技术路线,打造个性化客户关系

Teradata最新调查显示,营销人员努力探索最佳技术路线,打造个性化客户关系。研究报告还披露,企业在预算决策中很大程度上依靠直觉而非利用数据,……最终将在客户体验上付出代价。

一种改进的实体识别方法实现

实体识别是确定多个数据记录对应的是否为同一个真实世界实体的过程。在基于相似度和概率的记录匹配技术的基础上增加数据预处理和后期处理,并给出一个通用的实现框架。实验结果表明,在同样的数据集之上,改进后的方法比改进前的方法得到更好的实体识别效果。

中国邮政 用好“数据仓库”

利用数据仓库改造商函业务和邮政速递业务,通过建立全国邮政名址信息系统和第三代速递跟踪查询系统,中国邮政进一步有效整合了资源。

中国邮政信息化结缘数据仓库

21世纪初，中国邮政商函业务已突破了手工作坊的经营方式，面临的机遇和竞争都迫切需要建立一套实用、高效的商函名址信息系统。

客户利润贡献度洞察力至关重要

在现时的经济环境下，许多企业都在寻求各种方式来进一步提升以客户为中心的服务，而要实现这一点就需要新鲜．详细的高质量数据支持。因此，数据整合成了企业最大的挑战。孤立的客户信息系统延缓了企业深入了解客户的进程，使其只能获取关于客户的局部视图，而各部门也很难与客户进行有效的交流。

数据仓库系列讲座之四——如何找到适合你的数据仓库

介绍了数据仓库的概况、应用以及与数据集市的联系,本期讲座再来谈谈如何选择数据仓库产品。如同选择汽车一样.车内装修、音响、座椅固然重要.但是发动杌性能、底盘坚固性等肉眼看不见的东西恐怕对产品质量更具有决定性。可惜的是,研究数据仓库的一些人把注意力集中在一些非常漂亮、非常吸引人的前端程序上。其实,选择一个正确的核心平台更加重要,因为这将直接影响整个系统能否投产和长期发展。那么,如何评测这些隐藏在后台的坏节呢?

有效服务,贵在适时

将历史事件与实时事件进行数据整合是先进商业智能的基础。目前的市场趋势显示,越来越多的企业已经开始运用这一商业智能来支持企业的决策制定。在这一趋势得以全面普及之前,能够率先利用商业智能的企业将会拔得头筹,占尽先机。

数据仓库系统应该保存客户的什么信息

【前言】目前各商业银行都已经建设或者开始建设各自的数据仓库系统，期望能够将分散在已有各种会计系统、国际结算系统、资金系统、信贷系统和信用卡等系统中大量、完整的数据进行有效的整合，建立全行范围内数据的单一视图，实现客户关系管理、绩效考核分析、风险管理等应用，真正发挥数据的作用，为银行创造新的价值。