Teradata CTO宝立明：运用分析引擎实现机器学习和深度学习

某全球大型制造商的生产设备位于世界各地，这些机器都处于7×24小时连续工作的状态，为了进行部件故障检测、防止意外停机，该公司通过软件对多个设备传感器和性能数据进行监测，通过日志分析、广义线性模型以及各类分析引擎，将停机事件传感器路径与稳定运行事件传感器路径进行对比，隔离性能瓶颈的关键指标，预测即将发生问题的设备，实现前瞻性维护，降低停机时间，节约成本。

零售业：多渠道整合

对于大型零售商而言，往往有众多销售渠道，但是零售商很难清楚地判断哪种销售渠道的影响力更大，更难了解客户在不同渠道、对不同商品的各种互动行为，更无法将线上及线下的渠道打通，进行联合销售，提升客户体验。为了解决这些困扰，某大型零售商运用Teradata Vantage进行多渠道整合，形成完整的客户购买商品的路径，并通过不断测量新渠道活动，确保客户在最短的时间内以最低的成本购买商品，跟踪客户对商品的评论，不断提高客户的满意度指数。

金融业：多渠道监测

如何减少账户关闭事件，是全球银行业共同关注的指标。过去，客户账户关闭与客户满意度模型需要不断地手动调整和干预，有了Vantage平台的高级分析能力，能够结合网银、呼叫中心、ATM机等多渠道数据，自动化的进行分析，从账户关闭的时间点向前分析，找出与账户关闭相关的20余个行为，评估这些行为的风险，进行干预，从而大幅降低账户关闭情况。

总结：

随着机器学习、大数据的不断发展，各类的分析引擎、分析语言、分析工具层出不穷，Teradata Vantage则整合了主流的商业和开源的分析工具，化繁为简，落地各个行业，结合行业的属性与需求，甄选最受行业欢迎的行业分析工具，不仅帮助企业管理数据，更能提供出色的分析能力，提升数据分析师与数据科学家们的用户体验。

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（编辑：核心网）

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