第十三屆金融科技高峰會秋季場 會後報導
多數人認為企業若要發展 AI 勢必會面臨挑戰。主要根因在於熟稔程式語言如 Python 的人才稀缺且難找。然而 Teradata 已經在新一代的湖倉架構中，引入了許多克服 AI 技術障礙的元素。這將使得每個人都有機會成為資料科學家，不再受制於程式能力的限制。
文／明雲青
美商天睿資訊（Teradata）資深數據科學家方澤翰指出，Teradata在過去40年來一直是資料倉儲領域的領導者。但各界可能沒察覺到Teradata 早已進行了現代化轉型，改以「湖倉架構」的新面貌問世。此現代化架構不僅能夠滿足當前熱門的AI和大數據分析需求，更使Teradata在數據分析領域持續維持領導地位。
方澤翰指出，為協助企業釋放資料潛力、加速更多價值實現，Teradata基於雲原生概念打造了全新且現代化的湖倉架構AI數據分析平台，能夠統一管理各種複雜的資料來源，同時降低AI技術使用的門檻，讓企業內的每一位成員都能夠使用AI技術進行數據分析。這樣的舉措不僅提升了企業的數據處理能力，也使得AI技術更加普及和易於落地在實際業務場景中。
Teradata付出的努力已收穫許多公正評鑑機構極高的評價。例如，在Gartner 2022年的評鑑報告中指出，在所有4個與湖倉構面相關的評比中，Teradata都獲得最高分的肯定。Teradata不僅在資料倉儲（Data Warehouse）及邏輯資料倉儲（Logical Data Warehouse）等本就擅長的領域中維持領導者的地位，更在數據湖（Data Lake）及進階人工智慧分析等方面表現優越，領先其他競爭對手。
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其中最令人驚艷的，無疑來自 Teradata 在 AI 方面的實力。舉例來說，Teradata將複雜的AI功能封裝成SQL函式。這意味著企業內部不熟悉Python的人員，如資料工程師或商業分析師，也可利用SQL語法進行AI分析。
當然，企業內部也有許多不熟悉SQL且沒有資訊背景的使用者。Teradata 認為，數據分析是企業中每個人都應該具備的能力與權利，唯有當每個人都能參與分析的過程，企業才能真正將數位轉型的理念傳播到組織的每一個角落。為此，Teradata打造了無程式碼(No-Code)的AI分析系統，讓每個人都能透過拖拉點選的方式快速實現AI分析，讓每一位員工都能夠成為企業中的「公民資料科學家」。
最後，Teradata非常重視AI治理，為了應對這個挑戰Teradata提供了「ModelOps」AI治理解決方案，這個方案可以持續監控企業中模型的營運生命週期，確保企業的AI應用一直保持在最佳的狀態。
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