新EMEA地区调查揭示迈向预测分析的困难

2022-02-28



为了探寻当今在EMEA区域(欧洲,中东和非洲)的云服务和数据分析的趋势,Vertica最近对这些地区内的240名业内领先的数据专家进行了问卷调查。我们希望了解他们的业务是如何充分利用数据分析,当实施预测分析,人工智能和机器学习能力的时候,遇到了什么挑战。
 
作为Vertica的教育和商业开发负责人,我很高心看到预测分析在2022年EMEA商业调查中名列前茅。但是同样注意到了36%“并不确定怎么使用预测分析”,25%“成功部署了AI/ML模型到生产中”,这些事实让我停下来,并且思考。显然,在监控和报告之后的数据分析浪潮,例如基于机器学习的预测分析,对于一些企业来说,显然有一些困难。
 
我推荐您看一下完整的调查报告。正如所见,当涉及机器学习的时候,“五分之三的企业/组织面临严峻的挑战”。造成这些困难的原因排名依次为:缺乏数据学科的技巧,不同数据源的集成,和花费在这些项目上的时间。
 
我们了解这些困难。这就是我们为什么设计用Vertica来帮助那些新接触数据学的人来使用他们比较熟悉的SQL,来逐步接近机器学习。对于团队在那些对于机器学习模型更有经验的人,我们开发了VerticaPy库,来加速和简化建造基于python的模型和通过PMML导入/导出这些模型。
 
但是对于那些刚涉足预测分析的团队来说,拥有强大的技术只是我们能提供的帮助之一。Vertica Academy提供了多种多样的免费课程,来帮助学习及去学习的概念和展示利用Vertica平台利用机器学习来实现一些任务的技巧。
 
或者,你对Vertica一无所知的话,“Vertica Essentials”课程就是你迈向Vertica大师的第一步。同时也可以接触到数据分析的一些概念。
 
我们意识到,当今,并不是所有的业务都会面临机器学习或者AI的困难。但是我们相信在不久的将来,都会遇到类似的问题。当你准备迈步开始利用机器学习和AI进行数据分析,请试一试Vertica。