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阿里云首次发布数字化转型方法论,推动各行各业数字化转型

数字经济大潮来临 如何利用数字技术支持智能化转型? 曾经 阿里巴巴也经历过 数据信息孤立 资源浪费创新复用率低 传统IT架构无法满足高并发的互联网诉求 为了应对挑战,阿里巴巴也进行了诸多创新。其中就包括在2009年成立阿里云并自主研发大规模计算操作系统飞天。 基于阿里巴巴多年的数字化转型实践,阿里云首次发布“双中台+ET”数字化转型方法论,希望能够赋能各行各业,实现数字化转型。 2015年,阿里巴巴开启中台战略。 利用“业务中台”,盒马鲜生、钉钉、飞猪等创新业务前端部门可以通过平台上的产品技术模块,像搭积木一样快速搭建起来。 而“数据中台”则打破了不同业务部门之间的烟囱式IT架构,打通了数据孤岛,实现了“一切业务数据化”的目标,带来了持续的高效创新。 2017年,阿里云正式发布了面向特定行业智能化解决方案——ET大脑。目前已广泛应用到工业、城市、农业、医

初探百度大数据分析挖掘平台Jarvis

在人工智能时代,企业既想通过大数据分析、挖掘技术提升效率,又被大数据量分析、机器学习挖掘等相关技术门槛阻扰,需要一款数据分析挖掘产品跨越这个鸿沟。Jarvis在这个背景下应运而生。Jarvis是支撑大数据分析挖掘应用开发的工具和平台,定位在企业开发者和大数据分析挖掘技术之间,提供可视化交互方面的支持,使得大数据分析、挖掘技术能快速转化为满足企业应用场景的具体产品。 据了解,Jarvis技术实施栈纵向分层、横向分级确保可全流程解决数据分析挖掘过程中的数据处理、计算资源、算子算法支持、环境部署等各环节问题,同时针对用户进行功能分级、并最大限度保持可扩展,为真正成为一款造福数据科学家、业务开发者、数据分析师、产品经理、决策分析者等各类开发用户的产品而努力。 可视化管理数据科学全流程 一个经典的数据挖掘分析应用过程包括,数据获取、数据预期处理、特征提取、建模开发、预测部署、投入应用。Jarvis充分调研分析开发实施人员在各环节面临的处理场景、可能的高效、方便的工作方式,进行了抽象设计实现: 数据连接,支持结构化、非结构化多类型数据接入,支持私有数据接入、支持云Bos、分布式HDFS、关系型数据...

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