日前，在北京举办的大数据与人工智能媒体沟通会上，亚马逊云科技宣布，正式在国内推出“云、数、智三位一体”的大数据与机器学习融合服务组合……
继去年的“智能湖仓”架构之后，亚马逊云科技一系列的举措，显然是希望帮助企业推进大数据和机器学习的融合，将机器学习由实验转为规模化落地实践。
说一千道一万，技术架构也好，服务组合也罢，“让梦想照进现实”是广大从业者的共同期盼。确实，机器学习投射出了无比美好的智能未来，但是还需要“扶上马送一程”。
对于企业面临的困境，亚马逊云科技有着非常准确的认知。亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示，很多企业拥有大量的数据，也尝试过不同的学习模型，但是很难有实际的产出。
基于此，他指出企业应构建云中统一的数字治理底座，从而打破数据与技能孤岛，让机器学习的实验成果真正落地，以智能化的数据分析帮助业务人员探索创新。
目前，全球已经有超过数十万的用户使用亚马逊云科技的大数据及机器学习服务，其中不乏各个领域的领头羊和新锐企业，它们也由此获得了超乎想象的丰厚回报。
本次发布会上，客户乐我无限（Joyme）、合作伙伴上海欣兆阳（Convertlab）也现身说法，分享了在亚马逊云科技的帮助下，各自在企业数智融合方面的相关案例。
据乐我无限数据研发中心总监杨飞介绍，基于亚马逊云科技的解决方案，乐我无限搭建了直播内容识别系统、欺诈交易识别系统，提升了200多个国家或地区用户体验的同时，还降低了内容管理的业务成本，每年可以减少经济损失数百万美元。
“基于数据智能的营销会带来更多机会。”上海欣兆阳联合创始人兼CTO李征表示，该公司一体化的数据智能湖仓架构Data Hub和高效机器学习平台AI Hub，将数据流转的时效性提升了32%，模型上线效率提升了30%。
当天活动现场，亚马逊云科技大中华区产品部技术专家团队总监王晓野详细解析了发布一年多以来，亚马逊云科技“智能湖仓”架构发生的新变化。
在云中统一的数据治理底座方面，Amazon SageMaker Studio可以一站式地完成数据开发、模型及相关的生产任务，提供统一的开发平台；Amazon Lake Formation帮助用户实现跨部门的数据资产共享；Amazon Athena快速实现机器学习建模的数据加工……
不一而足，不胜枚举，更多的功能和特性还需要用户亲自真正感受到机器学习的“运用之妙”。在开启数据的智慧之路上，很多时候人们会发现，文字的表现往往过于苍白。
通过自身的长期实践，以及对大量客户的服务经验，亚马逊云科技打造的“云、数、智三位一体”服务组合，已经得到了市场的充分验证，成为当前领先的云数智融合解决方案，帮助更多的行业和企业走向数智化发展的美好未来。
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