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新一代数据平台及其如何帮助传统企业实现升级转型

分会场:  数据科学/人工智能/数据驱动

分享时间: 2017年11月9日 - 12日

案例来源 :

案例讲师

Andrew Zhang

IBM Analytics Architect

Andrew Zhang, IBM数据科学及大数据分析架构师。负责数据科学,机器学习及大数据开源技术的咨询及布道服务。专注数据产品在Healthcare, Life Sciences and Public Sector的企业级实施和落地。 Andrew 拥有15年以上的企业级数据产品及软件应用开发经验。在电信金融医药及互联网公司实践多年,先后从事大型互联网基础架构,企业应用及数字营销平台,SalesforceCRM及客户服务中心,数据仓库及大数据开发实施和部署。 Andrew多次在美国企业大学及全国性数据科学大会上举办讲座,推广介绍机器学习在行业的应用及实施。

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案例简述

 

大数据云计算推动了新一代以开源为主导的数据科学及大数据分析平台的发展。互联网企业已充分利用了以数据平台为驱动的应用和开发环境,然而传统企业在企业文化,组织架构,人才培养方面有诸多障碍,不易迅速敏捷的适应这场变革。以亚马逊微软谷歌IBM等为代表的巨头正在全面打造新一代的数据平台,企业需要学习了解这方面变革带来的影响,以充分准备及利用这些轻重武器全面的实现新一代技术平台和产品的升级。

 

案例目标

 

着重探讨医疗健康生命科学及政府机构行业过去几年在传统企业技术升级转型中的机遇和挑战。

 

成功(或教训)要点

 

通过对健康行业、医药行业、政府机构、大学及学术机构等传统企业技术升级中的典型案例分析,找到如何构建转型技术环境中的要点,特别是针对以下几个方面应该如何进行:
Bluemix Cognitive Cloud
Watson Data Platform
Data Science Experience
Machine Learning Services
Cognitive API Services

 

案例ROI分析

 

更新中...

 

案例启示

 

企业需要对本行业发展现状,外部市场环境及技术发展有透彻了解,对内部组织架构人才储备有思考和计划,通过建立以数据资产为核心,人员及技术储备为基础,纵横驱动为方法才能够有效地推动和成功实施成功的转型和升级