與亞馬遜云科技的APN合作

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音智達專注于幫助企業進行數字化轉型和數據驅動管理服務,從2002年至今已積累近19年的數據服務經驗,客戶覆蓋多個行業,如:汽車制造、快消零售、醫藥與生命科學、航空與物流、高科技與制造業、金融服務等。包括三大業務:

1)提供頂尖大數據軟件產品;

2)基于大數據技術的預測性分析和商務智能解決方案;

3)數字化轉型相關的咨詢服務。

目前,越來越多的客戶選擇亞馬遜云科技來托管他們的云基礎設施,并實現性能、安全性、可靠性和可擴展性的提高。這其中有很多客戶都是音智達多年來的服務對象,針對大數據分析相關的問題,音智達可以定制化的為使用亞馬遜云科技服務的企業實現云上智能存儲、建模和部署。作為亞馬遜云科技的解決方案提供商,音智達將更多的客戶業務遷移到云上進行開展,更好地實現客戶的解決方案升級。

亞馬遜云科技介紹

亞馬遜云科技 – 亞馬遜公司旗下云計算服務平臺,為世界各地的客戶提供一整套基礎設施和云解決方案. 亞馬遜云科技面向用戶提供整套云計算服務,能夠幫助企業降低IT投入成本和維護成本, 輕松上云。
Amazon SageMaker 是亞馬遜云科技上一項完全托管的服務,可以幫助機器學習開發者和數據科學家快速構建、訓練和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了機器學習過程中各個步驟的繁重工作,讓開發高質量模型變得更加輕松。

AI賦能音智達,實現端到端的大數據分析應用整體解決方案,有機組合各類技術方案實現數據只能應用平臺。AI智能服務如智能制造、精準營銷、銷售預測、知識發現、圖像處理等已成功引領企業邁入數字化轉型階段。音智達作為亞馬遜云科技的高級咨詢合作伙伴,將依托亞馬遜云科技把AI業務咨詢推進到另一高級階段。

moke
默克IVF周期數和銷量預測

默克致力于創新型制藥、生命科學以及前沿功能材料技術, 以技術為客戶創造價值。本次項目著眼于其生殖醫學領域,產品為IVF相關的5種,每種產品對應不同的客戶群體、銷售情況及市場份額。隨著產品在市場使用量的不斷變化未來銷量也有所不同,默克亟待找到合理的預測邏輯來預估每種產品未來的OP,以指導生產和銷售等供應鏈流程。

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某傳統快消廠商銷量預測

作為調味品的生產廠商,需對接處于不同生命周期階段的各類經銷商,銷售場景復雜,銷售模式多樣。隨著業務的飛速發展,供應鏈相關流程上的生產計劃、銷售計劃、物流計劃等均需要及時且精準地被滿足。為了合理安排生產計劃,該調味品廠商需要借助一定的手段來預測在未來一段時間內每周到經銷商的銷量。

Bayer
Bayer醫藥圖像欺詐識別

為了提高聲譽,提高銷售業績,維護客戶關系,拜耳每年都會撥出大量的預算用于銷售,開展營銷活動,如學術會議等。目前存在很多銷售人員未參與活動,為了報銷制造虛假數據(即餐費、參會人數、演講費)和圖片(即會議照片、集體照片),制造欺詐事件騙取營銷補貼。為了識別這種欺詐行為,Bayer需要借助一定的手段來識別銷售提交上來的圖片是真實拍攝的還是從另外一張照片上重新拍攝得到的,對此行為進行智能檢測。

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某汽車電子公司質量分析

壓裝技術(Press fit)是某汽車電子公司新引入的PEU生產工藝,目前都是人工檢測產品的壓裝結果。為了高效及時的給出壓裝產品的質量檢測結果以及降低人工檢測的成本,該汽車電子公司需要借助一定的科學的手段來助力產品檢測。

作為亞馬遜云科技的高級咨詢合作伙伴,音智達憑借多年在亞馬遜云科技云上的數據分析領域的方案實施經驗,幫助客戶實現海量數據的處理和分析,特別是在車聯網IoT數據方面。我們的平臺方案采用了Amazon EMR來構建平臺的框架,以Amazon S3作為大數據的持久存儲,實現了計算與存儲分離的架構。此外,借助Auto Scaling根據負載情況來自動控制EMR集群的彈性伸縮,以適應客戶數據處理量的峰谷要求?;蚴且缘蛢rSPOT實例作為EMR集群的Work Node節點來擴展計算資源,幫助客戶以快捷的速度和低廉的成本來完成大數據的處理任務。

案例一

某知名整車制造企業,需要開展車聯網相關業務,預計2020年從車載傳感設備收集到的IoT數據在10PB以上,且每年以250%以上的速度增長。如此海量的數據如何快速有效的處理和存儲?如何控制費用成本?
我們音智達采用了亞馬遜云科技大數據處理平臺方案,以Amazon EMR+S3架構實現計算與存儲分離,EMR集群以Auto Scaling方式實現彈性伸縮,以S3分層存儲方式控制成本。此方案為客戶創造極大價值,在有效完成數據處理任務,為車聯網數據分析賦能的同時,還極大降低了成本支出,據測算2020年費用支出比常規方案節省73%。

案例二

某國際知名企業,需要將企業內外部幾十個不同數據源的結構化、半結構化數據進行匯聚整合,以備做企業經營決策分析和未來的AI應用。在此過程中,客戶最大的挑戰就是數據量大,且數據清洗和轉換的邏輯復雜,需要有超強的算力支撐。
我們音智達采用了亞馬遜云科技大數據處理平臺方案,利用Amazon EMR集群的分布式計算和彈性伸縮能力,幫助客戶快速完成大數據量的處理轉換工作。在亞馬遜云科技上,通過EMR集群對不同階段的數據進行清洗轉換、數據建模等處理,實現類似傳統數倉的分層結構,不同的存儲層有不同粒度和規整度的數據。這些都有效地幫助了客戶進行數據分析和數據科學,為企業經營決策賦能。

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+ 亞馬遜云科技機器學習平臺

AI賦能音智達,實現端到端的大數據分析應用整體解決方案,有機組合各類技術方案實現數據只能應用平臺。AI智能服務如智能制造、精準營銷、銷售預測、知識發現、圖像處理等已成功引領企業邁入數字化轉型階段。音智達作為亞馬遜云科技的高級咨詢合作伙伴,將依托亞馬遜云科技把AI業務咨詢推進到另一高級階段。

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默克IVF周期數和銷量預測

默克致力于創新型制藥、生命科學以及前沿功能材料技術, 以技術為客戶創造價值。本次項目著眼于其生殖醫學領域,產品為IVF相關的5種,每種產品對應不同的客戶群體、銷售情況及市場份額。隨著產品在市場使用量的不斷變化未來銷量也有所不同,默克亟待找到合理的預測邏輯來預估每種產品未來的OP,以指導生產和銷售等供應鏈流程。

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某傳統快消廠商銷量預測

作為調味品的生產廠商,需對接處于不同生命周期階段的各類經銷商,銷售場景復雜,銷售模式多樣。隨著業務的飛速發展,供應鏈相關流程上的生產計劃、銷售計劃、物流計劃等均需要及時且精準地被滿足。為了合理安排生產計劃,該調味品廠商需要借助一定的手段來預測在未來一段時間內每周到經銷商的銷量。

Bayer
Bayer醫藥圖像欺詐識別

為了提高聲譽,提高銷售業績,維護客戶關系,拜耳每年都會撥出大量的預算用于銷售,開展營銷活動,如學術會議等。目前存在很多銷售人員未參與活動,為了報銷制造虛假數據(即餐費、參會人數、演講費)和圖片(即會議照片、集體照片),制造欺詐事件騙取營銷補貼。為了識別這種欺詐行為,Bayer需要借助一定的手段來識別銷售提交上來的圖片是真實拍攝的還是從另外一張照片上重新拍攝得到的,對此行為進行智能檢測。

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某汽車電子公司質量分析

壓裝技術(Press fit)是某汽車電子公司新引入的PEU生產工藝,目前都是人工檢測產品的壓裝結果。為了高效及時的給出壓裝產品的質量檢測結果以及降低人工檢測的成本,該汽車電子公司需要借助一定的科學的手段來助力產品檢測。

+ 亞馬遜云科技大數據處理平臺

作為亞馬遜云科技的高級咨詢合作伙伴,音智達憑借多年在亞馬遜云科技云上的數據分析領域的方案實施經驗,幫助客戶實現海量數據的處理和分析,特別是在車聯網IoT數據方面。我們的平臺方案采用了Amazon EMR來構建平臺的框架,以Amazon S3作為大數據的持久存儲,實現了計算與存儲分離的架構。此外,借助Auto Scaling根據負載情況來自動控制EMR集群的彈性伸縮,以適應客戶數據處理量的峰谷要求?;蚴且缘蛢rSPOT實例作為EMR集群的Work Node節點來擴展計算資源,幫助客戶以快捷的速度和低廉的成本來完成大數據的處理任務。

案例一

某知名整車制造企業,需要開展車聯網相關業務,預計2020年從車載傳感設備收集到的IoT數據在10PB以上,且每年以250%以上的速度增長。如此海量的數據如何快速有效的處理和存儲?如何控制費用成本?
我們音智達采用了亞馬遜云科技大數據處理平臺方案,以Amazon EMR+S3架構實現計算與存儲分離,EMR集群以Auto Scaling方式實現彈性伸縮,以S3分層存儲方式控制成本。此方案為客戶創造極大價值,在有效完成數據處理任務,為車聯網數據分析賦能的同時,還極大降低了成本支出,據測算2020年費用支出比常規方案節省73%。

案例二

某國際知名企業,需要將企業內外部幾十個不同數據源的結構化、半結構化數據進行匯聚整合,以備做企業經營決策分析和未來的AI應用。在此過程中,客戶最大的挑戰就是數據量大,且數據清洗和轉換的邏輯復雜,需要有超強的算力支撐。
我們音智達采用了亞馬遜云科技大數據處理平臺方案,利用Amazon EMR集群的分布式計算和彈性伸縮能力,幫助客戶快速完成大數據量的處理轉換工作。在亞馬遜云科技上,通過EMR集群對不同階段的數據進行清洗轉換、數據建模等處理,實現類似傳統數倉的分層結構,不同的存儲層有不同粒度和規整度的數據。這些都有效地幫助了客戶進行數據分析和數據科學,為企業經營決策賦能。

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