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百度智能云打造智能大数据一站式解决方案 推动企业数智化转型

字号+ 作者:生活头条 来源:未知 2021-09-29 我要评论

9月29日消息,百度智能云2021云智技术论坛智能大数据专场会议举办,大会以云智一体,让大数据发挥大价值为主题,百度副总裁谢广军携百度多位资深技术专家与行业伙伴出席会议,共

9月29日消息,百度智能云2021“云智技术论坛”智能大数据专场会议举办,大会以“云智一体,让大数据发挥大价值”为主题,百度副总裁谢广军携百度多位资深技术专家与行业伙伴出席会议,共同探讨了大数据发展新形势下,企业如何运用云智技术打造满足数字化、智能化转型的安全可靠的数据基础设施和价值挖掘平台,发挥数据资产的核心价值。

百度副总裁谢广军致辞

谢广军表示,在以新一代信息技术为基础、以海量数据的互联和应用为核心、将数据资源融入产业创新和升级各个环节的数字经济时代,大数据成为关键的生产要素。百度智能云产品委员会联席主席宋飞为现场嘉宾带来了百度智能云大数据产品架构全景图,旨在为企业提供从构建新型数据基础设施、深度挖掘数据价值,到保障数据安全的全流程大数据解决方案,助力企业数字化创新升级。

百度智能云大数据产品架构全景图

百度智能云产品委员会联席主席宋飞发表讲话

夯实基础、推动转型,构建大数据基础设施

随着企业数字化转型的加速,企业日常运营中产生的数据量呈指数级增长趋势,且数据的类型更加多样化,数据的应用场景日益繁杂。在此背景下,如何加强新型数据基础设施建设至关重要。百度智能云大数据工程技术负责人牛献会带来了百度云原生湖仓架构,为企业解决大数据基础设施构建中的数据存储、计算、处理、治理开发等问题。

百度智能云大数据工程技术负责人牛献会解读百度云原生湖仓架构

百度云原生湖仓架构以云为基础,为客户提供弹性、低成本的数据存储和按需伸缩的计算资源;同时以湖仓引擎为架构,在低成本的基础上保障各种数据处理场景下,数据加工处理灵活性、数据分析高性能性、以及异构数据源融合分析等特性;最后,提供一体化的数据治理开发平台,以统一元数据为抓手,一站式完成数据集成、治理、开发、分析、服务。

牛献会向现场嘉宾介绍了百度对象存储BOS、托管大数据平台BMR、数据仓库Palo、数据湖管理与分析平台EasyDAP等产品,展示了百度强大的智能大数据能力。

其中,百度数据仓库Palo是基于开源Apache Doris构建的企业级MPP云数据仓库,可有效地支持在线实时数据分析,具有简单易用、流批一体、高可用性等特征。现场,牛献会介绍了百度Palo在互联网和制造业领域的应用案例,他表示,百度Palo可以助力企业实现降本增效,加速数据赋能。

度小满金融日志平台技术负责人刘建东分享了度小满借助百度BES升级检索架构的案例。他提到,度小满原有检索架构存在存储成本高、检索速度慢、冷数据恢复速度慢等痛点。基于BES的日志检索架构,可被直接检索数据存储周期由7天升级为最高180天,存储成本降低近90%,热数据检索速度实现了秒级响应。

度小满金融日志平台技术负责人刘建东分享案例

洞察过去、预测未来,深度挖掘数据资产价值

在构建数据基础设施后,企业应该如何实现数据资产价值最大化?百度智能云AI产品研发部总架构师马如悦介绍了百度智能云如何从商业智能到数据科学,驱动数据资产价值最大化。马如悦表示,商业智能可以洞察过去,数据科学可以预知未来。

百度智能云AI产品研发部总架构师马如悦发表讲话

洞察过去,即让数据说话,告诉我们过去的情况。百度智能云通过数据可视化Sugar让所有的数据清晰呈现,所有的信息一目了然。Sugar是百度自助BI报表分析和制作可视化数据大屏的工具,直连多种数据源,通过丰富的图表和拖拽式编辑帮助客户轻松生成可视化页面,并以炫酷大屏呈现,让数据信息更直观。同时,Sugar融合了百度语音、语义识别等多种AI技术,客户通过语音的方式就可以快速获取想要的数据。

预知未来,即根据已有数据发现规律,从而预测未来。百度智能云全功能AI开发平台BML具备高效的算力管理和调度、高性能数据科学引擎、自动机器学习、丰富的建模方式四大核心功能,提供从数据源管理、数据标注、数据集存储、数据预处理、模型训练生产到模型管理、预测推理服务管理等全流程开发支持,让客户预测未来有据可依。

此外,马如悦还分享了邮储银行实现智能数据挖掘的案例。他提到,邮储银行与百度智能云合作构建了邮储大脑,利用全功能AI开发平台BLM实现了数据处理、模型训练、模型管理、预测服务的全生命周期管理,为银行智能营销、智能风控、智慧运营、智慧服务提供智能化解决方案。

中车集团长春轨道客车上海研发中心城铁车辆设备室主任肖占分享了中车长客上海研发中心与百度智能云合作的案例。他提到,中车长客上海研发中心由于数据庞大、数据分析困难、数据关系复杂等问题,导致故障难以预测。与百度智能云合作后,双方联手打造了轨交故障预测维护平台,通过数据平台建设、故障知识库搭建、模型算法开发等多项举措,提前预测列车故障,避免事故的发生。

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