【.com快译】如今，各个企业每天都会产生大量的数据。如果这些数据能够得到有效的处理，企业或组织无疑会从中得到更多的帮助，能够在市场环境中更有效地解读和做出决策。然而，根据Forrester的研究，实际上，大多数企业只使用了它们生成的数据量的12%。而即便是在使用的这些部分，很多企业也往往缺乏相应的系统来提取适合分析的数据，当然也就无法判断数据的“正确性”。大数据分析平台已经出现，能够使用算法协议来检查大量数据并将其分解为相互关联且富有洞察力的信息。他们提供的各种直接解决方案，可以有效促进企业在战略和战术层面做出各种明智的决策。下面我将向大家介绍六种大数据和机器学习平台，可以帮助企业完善大数据应用，捕捉大数据的真正价值。1.亚马逊机器学习对于AWS机器学习模块，任何人都可以根据自己的需要定制、训练和部署机器学习。其强大的人工智能模块可让您为您的业务创建各种智能应用程序。您可以使用AmazonPolly为您的应用程序提供语音服务，使用AmazonLeX改善客户服务，使用AmazonComprehend从非结构化文本中提取各种深入的见解，并使用AmazonForecast构建准确的预测模型。为了实现大规模高速处理，所有数据都将存储在AWS云上。2.EndorEndor号称“为搜索提供预测和分析功能”。也就是说，它可以通过预测分析提供更直接和可访问的基于Internet的搜索结果。该平台由麻省理工学院的数据科学家开发。他开创了“社会物理学”的概念，即通过结合大数据和生物学规律来理解人群中人类行为的学科。该理论使Endor能够对人类行为做出可信的预测，还可以帮助公司深入了解客户群。Endor的技术堆栈还利用区块链技术确保其预测不受行为或偏见的影响，同时还确保单个数据集的安全性。3.IBMWatsonStudioIBMWatsonStudio(WatsonStudio)可以加速从实验到部署阶段的数据探索。它通过提供模型开发和培训来增强数据科学操作。该平台可以为业务流程提供各种预测，使用户可以轻松访问他们的数据资产。通过自动数据准备，您只需单击鼠标即可部署各种高级模型。借助增强的可视化建模功能，您可以在直观、易于阅读的视图中详细探索每条数据。其无代码界面还支持通过自动化深度学习构建智能应用程序。此外，在管控方式上，用户可以自行管理数据，也可以选择IBM的公有云或私有云来实现托管。4.DomoDomo结合了7个不同企业规模的系统，可用于处理数据和生成智能决策。您可以整合与您的业务相关的所有源数据并将其存储以供进一步处理。处理这些数据后，该平台可以以可视化的形式提供各种见解。同时，Domo还可以通过预测业务问题的答案来加速决策制定。此外，Domo还提供了实时识别洞察力的能力。您可以自定义数据、图表，并创建直观的可视化界面来分享与您的业务相关的背景信息。5.ClouderaCloudera是领先的企业云数据驱动平台。它使企业能够将复杂的数据转化为可操作的见解，从而做出更好的决策。从自动驾驶到欺诈检测，Cloudera已成为全球最大的智能应用之一。Cloudera是一个统一平台，可提供早期关键洞察。它支持公共云、混合云和本地部署模型。ClouderaSDX可以提供完整的安全和治理服务，使企业可以专注于自己的数据，并利用这些洞察力优化业务流程。6.AnodotAnodot是一个自主分析平台，持续扫描业务数据以识别可能存在的风险或异常问题。该平台不仅可以检测和诊断问题的规模，还可以及时发出警报。借助Anodot的关联引擎，您可以确定影响当前工作效率的确切原因。该平台还提供自主业务预测功能，这不仅有助于确保您的业务不会遭受未来的收入损失，还可以减少不必要的开支。总结众所周知，大数据分析可以帮助企业识别潜在机会、节省成本和开支，并提高整体生产力。因此，大数据的运用不再是少数科技企业的特权，所有企业都应该考虑如何利用好数据分析平台，以保持自身的竞争优势。原标题：Top6PlatformsHelpingEnterprisesLevelUponBigData，作者：JoydeepBhattacharya
