与亚马逊云科技的APN合作

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音智达专注于帮助企业进行数字化转型和数据驱动管理服务,从2002年至今已积累近19年的数据服务经验,客户覆盖多个行业,如:汽车制造、快消零售、医药与生命科学、航空与物流、高科技与制造业、金融服务等。包括三大业务:

1)提供顶尖大数据软件产品;

2)基于大数据技术的预测性分析和商务智能解决方案;

3)数字化转型相关的咨询服务。

目前,越来越多的客户选择亚马逊云科技来托管他们的云基础设施,并实现性能、安全性、可靠性和可扩展性的提高。这其中有很多客户都是音智达多年来的服务对象,针对大数据分析相关的问题,音智达可以定制化的为使用亚马逊云科技服务的企业实现云上智能存储、建模和部署。作为亚马逊云科技的解决方案提供商,音智达将更多的客户业务迁移到云上进行开展,更好地实现客户的解决方案升级。

亚马逊云科技介绍

亚马逊云科技 – 亚马逊公司旗下云计算服务平台,为世界各地的客户提供一整套基础设施和云解决方案. 亚马逊云科技面向用户提供整套云计算服务,能够帮助企业降低IT投入成本和维护成本, 轻松上云。
Amazon SageMaker 是亚马逊云科技上一项完全托管的服务,可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作,让开发高质量模型变得更加轻松。

AI赋能音智达,实现端到端的大数据分析应用整体解决方案,有机组合各类技术方案实现数据只能应用平台。AI智能服务如智能制造、精准营销、销售预测、知识发现、图像处理等已成功引领企业迈入数字化转型阶段。音智达作为亚马逊云科技的高级咨询合作伙伴,将依托亚马逊云科技把AI业务咨询推进到另一高级阶段。

moke
默克IVF周期数和销量预测

默克致力于创新型制药、生命科学以及前沿功能材料技术, 以技术为客户创造价值。本次项目着眼于其生殖医学领域,产品为IVF相关的5种,每种产品对应不同的客户群体、销售情况及市场份额。随着产品在市场使用量的不断变化未来销量也有所不同,默克亟待找到合理的预测逻辑来预估每种产品未来的OP,以指导生产和销售等供应链流程。

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某传统快消厂商销量预测

作为调味品的生产厂商,需对接处于不同生命周期阶段的各类经销商,销售场景复杂,销售模式多样。随着业务的飞速发展,供应链相关流程上的生产计划、销售计划、物流计划等均需要及时且精准地被满足。为了合理安排生产计划,该调味品厂商需要借助一定的手段来预测在未来一段时间内每周到经销商的销量。

Bayer
Bayer医药图像欺诈识别

为了提高声誉,提高销售业绩,维护客户关系,拜耳每年都会拨出大量的预算用于销售,开展营销活动,如学术会议等。目前存在很多销售人员未参与活动,为了报销制造虚假数据(即餐费、参会人数、演讲费)和图片(即会议照片、集体照片),制造欺诈事件骗取营销补贴。为了识别这种欺诈行为,Bayer需要借助一定的手段来识别销售提交上来的图片是真实拍摄的还是从另外一张照片上重新拍摄得到的,对此行为进行智能检测。

car
某汽车电子公司质量分析

压装技术(Press fit)是某汽车电子公司新引入的PEU生产工艺,目前都是人工检测产品的压装结果。为了高效及时的给出压装产品的质量检测结果以及降低人工检测的成本,该汽车电子公司需要借助一定的科学的手段来助力产品检测。

作为亚马逊云科技的高级咨询合作伙伴,音智达凭借多年在亚马逊云科技云上的数据分析领域的方案实施经验,帮助客户实现海量数据的处理和分析,特别是在车联网IoT数据方面。我们的平台方案采用了Amazon EMR来构建平台的框架,以Amazon S3作为大数据的持久存储,实现了计算与存储分离的架构。此外,借助Auto Scaling根据负载情况来自动控制EMR集群的弹性伸缩,以适应客户数据处理量的峰谷要求。或是以低价SPOT实例作为EMR集群的Work Node节点来扩展计算资源,帮助客户以快捷的速度和低廉的成本来完成大数据的处理任务。

案例一

某知名整车制造企业,需要开展车联网相关业务,预计2020年从车载传感设备收集到的IoT数据在10PB以上,且每年以250%以上的速度增长。如此海量的数据如何快速有效的处理和存储?如何控制费用成本?
我们音智达采用了亚马逊云科技大数据处理平台方案,以Amazon EMR+S3架构实现计算与存储分离,EMR集群以Auto Scaling方式实现弹性伸缩,以S3分层存储方式控制成本。此方案为客户创造极大价值,在有效完成数据处理任务,为车联网数据分析赋能的同时,还极大降低了成本支出,据测算2020年费用支出比常规方案节省73%。

案例二

某国际知名企业,需要将企业内外部几十个不同数据源的结构化、半结构化数据进行汇聚整合,以备做企业经营决策分析和未来的AI应用。在此过程中,客户最大的挑战就是数据量大,且数据清洗和转换的逻辑复杂,需要有超强的算力支撑。
我们音智达采用了亚马逊云科技大数据处理平台方案,利用Amazon EMR集群的分布式计算和弹性伸缩能力,帮助客户快速完成大数据量的处理转换工作。在亚马逊云科技上,通过EMR集群对不同阶段的数据进行清洗转换、数据建模等处理,实现类似传统数仓的分层结构,不同的存储层有不同粒度和规整度的数据。这些都有效地帮助了客户进行数据分析和数据科学,为企业经营决策赋能。

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+ 亚马逊云科技机器学习平台

AI赋能音智达,实现端到端的大数据分析应用整体解决方案,有机组合各类技术方案实现数据只能应用平台。AI智能服务如智能制造、精准营销、销售预测、知识发现、图像处理等已成功引领企业迈入数字化转型阶段。音智达作为亚马逊云科技的高级咨询合作伙伴,将依托亚马逊云科技把AI业务咨询推进到另一高级阶段。

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默克IVF周期数和销量预测

默克致力于创新型制药、生命科学以及前沿功能材料技术, 以技术为客户创造价值。本次项目着眼于其生殖医学领域,产品为IVF相关的5种,每种产品对应不同的客户群体、销售情况及市场份额。随着产品在市场使用量的不断变化未来销量也有所不同,默克亟待找到合理的预测逻辑来预估每种产品未来的OP,以指导生产和销售等供应链流程。

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某传统快消厂商销量预测

作为调味品的生产厂商,需对接处于不同生命周期阶段的各类经销商,销售场景复杂,销售模式多样。随着业务的飞速发展,供应链相关流程上的生产计划、销售计划、物流计划等均需要及时且精准地被满足。为了合理安排生产计划,该调味品厂商需要借助一定的手段来预测在未来一段时间内每周到经销商的销量。

Bayer
Bayer医药图像欺诈识别

为了提高声誉,提高销售业绩,维护客户关系,拜耳每年都会拨出大量的预算用于销售,开展营销活动,如学术会议等。目前存在很多销售人员未参与活动,为了报销制造虚假数据(即餐费、参会人数、演讲费)和图片(即会议照片、集体照片),制造欺诈事件骗取营销补贴。为了识别这种欺诈行为,Bayer需要借助一定的手段来识别销售提交上来的图片是真实拍摄的还是从另外一张照片上重新拍摄得到的,对此行为进行智能检测。

car
某汽车电子公司质量分析

压装技术(Press fit)是某汽车电子公司新引入的PEU生产工艺,目前都是人工检测产品的压装结果。为了高效及时的给出压装产品的质量检测结果以及降低人工检测的成本,该汽车电子公司需要借助一定的科学的手段来助力产品检测。

+ 亚马逊云科技大数据处理平台

作为亚马逊云科技的高级咨询合作伙伴,音智达凭借多年在亚马逊云科技云上的数据分析领域的方案实施经验,帮助客户实现海量数据的处理和分析,特别是在车联网IoT数据方面。我们的平台方案采用了Amazon EMR来构建平台的框架,以Amazon S3作为大数据的持久存储,实现了计算与存储分离的架构。此外,借助Auto Scaling根据负载情况来自动控制EMR集群的弹性伸缩,以适应客户数据处理量的峰谷要求。或是以低价SPOT实例作为EMR集群的Work Node节点来扩展计算资源,帮助客户以快捷的速度和低廉的成本来完成大数据的处理任务。

案例一

某知名整车制造企业,需要开展车联网相关业务,预计2020年从车载传感设备收集到的IoT数据在10PB以上,且每年以250%以上的速度增长。如此海量的数据如何快速有效的处理和存储?如何控制费用成本?
我们音智达采用了亚马逊云科技大数据处理平台方案,以Amazon EMR+S3架构实现计算与存储分离,EMR集群以Auto Scaling方式实现弹性伸缩,以S3分层存储方式控制成本。此方案为客户创造极大价值,在有效完成数据处理任务,为车联网数据分析赋能的同时,还极大降低了成本支出,据测算2020年费用支出比常规方案节省73%。

案例二

某国际知名企业,需要将企业内外部几十个不同数据源的结构化、半结构化数据进行汇聚整合,以备做企业经营决策分析和未来的AI应用。在此过程中,客户最大的挑战就是数据量大,且数据清洗和转换的逻辑复杂,需要有超强的算力支撑。
我们音智达采用了亚马逊云科技大数据处理平台方案,利用Amazon EMR集群的分布式计算和弹性伸缩能力,帮助客户快速完成大数据量的处理转换工作。在亚马逊云科技上,通过EMR集群对不同阶段的数据进行清洗转换、数据建模等处理,实现类似传统数仓的分层结构,不同的存储层有不同粒度和规整度的数据。这些都有效地帮助了客户进行数据分析和数据科学,为企业经营决策赋能。

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