雲端機器學習智慧數據分析平台
- 方案敘述
人工智慧(Artificial Intelligence)發展始於1950年代，但早期發展卻受限於諸多環境條件而難以實用普及，近期在計算機運算能力(Compute)、運算法則(Algorithm)、大量數位數據(Data)等關鍵因素的長足發展、成熟搭配下，始逐漸展現出具體實用價值！
經過實證發現，人工智慧確實在分類、預測、分群、辨識、搜尋、推薦等領域上足以比擬人腦，甚或更具精準性與速度性，尤其是在機器學習、深度學習等分支技術領域上表現的更為明顯突出，並已廣泛應用於影像辨識、異常偵測、商業預測、疾病診斷輔助等領域。然而，一般企業要建立一個具備商業實用價值的應用平台並不容易，需要集結產業知識、數學統計、資訊技術等多重領域專業人才、技能與軟、硬體資訊系統，因此，本公司結合專業公有雲夥伴推出『雲端機器學習智慧數據分析平台』與專業顧問服務，讓企業快速運用機器學習科技導入商業數據分析應用。
『雲端機器學習智慧數據分析平台』採用Oracle雲端資料倉儲、數據湖泊和分析完整解決方案，結合Oracle Autonomous Data Warehouse(ADW)和Oracle Analytics Cloud(OAC)讓用戶可以經濟、高效地構建自己的企業級分析平臺。
Oracle Autonomous Data Warehouse(ADW)：提供雲端資料倉儲服務，將資料倉儲的作業全自動化，同時具備彈性、自動化擴充、效能調整、安全性，以及廣泛的內建功能組，實現機器學習分析、簡易資料載入和資料視覺效果。其特點包括：
- 1. 自動化資料倉儲管理(佈建、設定、保護、調整、擴充、修補、備份和修復)免除複雜的人為作業與錯誤風險，兼具高效能、高可用性並且降低管理成本。
- 2. 內建多模型資料和多種工作負載(如分析SQL、機器學習、圖表和空間)，可輕鬆載入資料、執行複雜查詢、建置精確的分析模型、視覺化資訊與儀表板。
- 3. 使用連續查詢最佳化、資料表建立索引、資料摘要和自動調整功能來確保多使用者的一致性高效能。
- 4. 全面的資料和隱私保護，自主加密待用和傳輸中資料(包括備份和網路連線)、保護規範的資料、套用所有安全性修補檔案、啟用稽核，以及執行威脅偵測。
- 5. 多種部署選項，包括共用基礎架構(公有雲)、專用基礎架構(公有雲)、Cloud@Customer基礎架構(客戶專屬資料中心)等。
Oracle Analytics Cloud(OAC)：提供全面性的商業智慧分析服務，使用嵌入式機器學習和人工智慧來分析企業資料，建構最佳化的企業運營預測和決策模式。
- 1. 採用領先業界的創新增強分析、自然語言提問與產生技術。
- 2. 內建機器學習的增強分析讓企業資料分析更快速、聰明、準確。
- 3. 自助式分析增進整體企業資料存取、發現洞見與人員協作，無需高深資訊技術即可作業。
- 4. 全面的資料和隱私保護，自主加密待用和傳輸中資料(包括備份和網路連線)、保護規範的資料、套用所有安全性修補檔案、啟用稽核，以及執行威脅偵測。
- 5. 全方位解決方案可在雲端、地端或透過混合模型靈活、彈性部署，提供資料視覺化、企業報告、情境模型化和行動分析。
- 方案架構圖
- 具體效益
導入雲端機器學習，讓企業輕鬆邁進智慧運營模式，企業經營數據分析更高效、更精準！
在實證案例中，製造業採購人員過往必須透過歷史資料與經驗，人工估算各原物料價格的漲跌變化與價格區間，但因目前原物料價格沒有存入資料庫，且原物料價格的漲跌變化較大，始終難以穩定預測原物料漲跌趨勢；現今導入本平台後，透過機器學習演算法，找到過往歷史資料的關鍵因子，藉由模擬關鍵因子，來預測原物料價格的漲跌變化，保存預測銷售資料，與後續實際價格作比較，追蹤成效與穩定度，並持續修正、精進預測模型，從而建立了數位轉型的企業智慧運營模式、擴大創造利潤。
實證案例(導入機器學習預測價格的製造業原物料採購智慧運營模式)
- 1. Oracle Autonomous Data Warehouse讓企業利用專業公有雲，快速部署資料倉儲、機器學習模型，建立智慧商業分析平台，創造價值。
- 2. Oracle Analytics Cloud讓企業利用專業公有雲，建立多重使用者介面、增強分析平台，促進企業決策更快速、精準、聰明。
- 3. 雲端機器學習智慧數據分析平台與專業顧問服務讓企業快速聚集產業知識、數學統計、資訊技術等必要條件，具備機器學習所需運算能力(Compute)、運算法則(Algorithm)、大量數位數據(Data)處理系統，使用先進資料科學方法管理運營，創造企業最大利益，邁入數位轉型新境界。