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“当今的数据挑战需要新的解决方案. MDM需要机器学习”

— Dr. 迈克尔Stonebraker

 

他是博士. 迈克尔Stonebraker?

Dr. 迈克尔Stonebraker是麻省理工学院CSAIL的兼职教授,也是数据库管理系统和数据集成方面的先驱.

通过一系列的学术原型和商业创业, Stonebraker的研究和产品是许多关系数据库系统的核心. 在过去的40年里,他创立了9家数据库初创公司(到目前为止), 这是计算机科学家的非凡成就. 这九家初创公司包括Ingres Corporation, Illustra, Paradigm4, StreamBase系统, Vertica, VoltDB, Informix和澳彩, 他目前在那里担任首席技术官.

迈克尔Stonebraker获得了2014年的A.M. 计算机协会颁发的图灵奖(被称为“计算领域的诺贝尔奖”),表彰他“通过创立初创企业,对现代数据库系统的概念和实践以及它们的实际应用做出了根本性的贡献”."

 
 

激烈的实用主义 & 指导原则

迈克尔的指导原则在他做的每一件事上都是显而易见的. 他的同事兼联合创始人安迪•帕尔默在Vertica早期的一则轶事中描述了他“强烈的”实用主义 “澳彩推荐一致认为,澳彩推荐的系统必须比其他系统至少快10倍,而且要比其他系统便宜50%以上. 如果在项目的任何时候澳彩推荐不能完成它,澳彩推荐就会关闭它. 事实证明, Vertica系统要快100倍, 这要归功于维蒂卡卓越的工程团队.’

Michael支持的前提是,大规模掌握数据需要机器学习. 他强烈地感觉到,依赖“基于规则”的方法进行数据管理将浪费组织的一些最有价值的资源. Stonebraker强调,数据科学家将80%的时间用于数据集成工作, 几乎没有时间进行成功的业务结果所需的分析. 

“你无法手动删除600万记录……在你完成之前,地狱就会冻结。” 图灵奖得主Dr. 迈克尔Stonebraker.

Stonebraker投入了大量的时间, 能源, 努力培养年轻人,为他们提供改变人生的机会.

 
 

大数据分析的10大错误

迈克尔·斯通布雷克(迈克尔Stonebraker)对巡回演讲并不陌生. Mike曾在国际上许多最负盛名的数据分析会议上担任主题演讲嘉宾. 他提出了一个题为 如何避免大数据分析的10大错误 在2019年伦敦O 'Reilly Strata Data大会和大数据大会上, 2020年,Michael在IQPC首席数据分析官交流中心和麻省理工学院CDOIQ远程演讲.

以下是迈克尔亲眼目睹并帮助过丰田等客户的十大错误中的三个, GE, 和狂欢节克服.

 
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错误# 1:
没有迁移到云

如果您的组织不打算成为云专有的, 你可能会支持失去技术. 云比您的内部解决方案更具弹性,从长远来看也更具成本效益.

云计算将为您的组织节省大量资金, 允许您的企业利用具有弹性计算的新技术, 并向新的地区开放你的组织.

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错误# 2:
没有计划让AI/ML具有破坏性

毫无疑问:人工智能将取代你的一些员工,并有可能颠覆你的运营方式. 但只有一个选择:你可以成为一个破坏者,也可以被颠覆.

如果你想领导, 你必须愿意为人才付费,并迅速采取行动,因为最好的人才很快就会被抢购一空. 人力资源部门不会喜欢你花钱请机器学习(ML)专家,但从长远来看,花钱请专家会给你带来更大的回报. 而且,不要错误地将这一基本技能外包出去.

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错误# 3:
没有解决真正的数据科学问题:脏数据

你们聘请了数据科学家,所以你们认为大数据分析已经涵盖在内. 然而,重要的是要看他们是如何花费时间的. 不幸的是, 他们的大部分时间都花在分析和清理数据,并将其与其他来源集成.

没有干净的数据,您的数据科学就毫无价值. So, 是否有处理数据清理和集成的清晰策略, 还有一个首席数据官.

 

迈克尔Stonebraker报道了另外6个大数据分析错误, 另外,对于那些真正致力于将组织数据作为资产进行管理的人来说,还有一个额外的错误. 您可以访问这些内容 在这里.

 
 

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