如果企业级客户不爽，亚马逊AWS该怎么办？

2015-10-10 10:42:03整个社会和生产全面转向云，不是维护好个人消费者或一些创业公司就完事大吉了，关键的决定性因素是那些称得上中流砥柱的大型企业、政府部门等要全面接受和采用云。两天密集的AWS re:Invent 2105行程已近尾声。回想这两天在大会上的所见所闻，一个十分突出的感受是：亚马逊AWS已经很明确地释放出迈向企业级市场的信号!

两天密集的AWS re:Invent 2105行程已近尾声。回想这两天在大会上的所见所闻，一个十分突出的感受是：亚马逊AWS已经很明确地释放出迈向企业级市场的信号!

在两天的主题演讲环节中，被邀请上台发言的客户代表中大部分都是传统的企业客户，包括金融机构、通用电气、宝马，还有致力于智慧农业的企业等。亚马逊AWS的领导也在演讲中多次强调，亚马逊AWS现在拥有为数众多的政府客户。

从大会发布的一系列新产品来看，除了一些对基础技术平台的更新以外，大数据解决方案和物联网平台是最大的亮点。很明显，这些新的平台为亚马逊AWS进入企业级市场打开了新的通路。

亚马逊AWS为什么要进军企业级市场?

整个社会和生产全面转向云，不是维护好个人消费者或一些创业公司就完事大吉了，关键的决定性因素是那些称得上中流砥柱的大型企业、政府部门等要全面接受和采用云。“互联网+”要“复兴”的也是那些传统企业。

虽然现在很多公有云服务商在宣传时动辄就说自己已经拥有上万个客户，但其中有多少是活跃用户?有多少是挑剔的大中型企业客户?很多传统企业客户不是不想采用云，而是他们在选择云服务商时十分谨慎，不能让关键业务跑在没有可靠性、可用性保障的平台之上。如雨后春笋般不断涌现的云服务商，其实它们中的大多数并没有真正经受过“企业级应用”的检验。

笔者听说，亚信曾经和国内一家知名的云服务商进行过一次“上亿”用户的模拟测试，最近就要宣布测试结果。如果没有经过这样真刀***的测试，哪个云服务商有底气说“我们是企业级的云平台”?

今天，亚马逊AWS大举进军企业级市场，与我们在国内看到的阿里云与包括用友在内的众多传统厂商合作其实如出一辙。在技术和产品趋于成熟，又具有一定运维能力和经验的基础上，走向企业级市场是云服务商的必由之路。

从亚马逊AWS宣布进军中国到现在已经快两年时间，亚马逊AWS在中国仍然是“有限预览”模式。何时亚马逊AWS在中国才能“转正”?亚马逊AWS的相关领导表示，会积极推进中国业务的发展，但从有限预览到全面商业化，亚马逊AWS并不急于一时，还是要在做好充分准备的前提下再将此事提上议事日程。

目前在全球范围内，亚马逊AWS都基于同样的技术架构提供同样的产品和服务，并不会因为区域不同而改变。但具体到一些区域市场，比如中国，还是会视当地的一些特殊政策要求对商务流程等进行积极调整。笔者很理解亚马逊AWS这种“接部就班”的思想，这说明亚马逊AWS很想在中国进行长期发展，而不是为了短期获利。尤其是在企业级客户面前，亚马逊AWS的这种慎重就更为必要。

不过，亚马逊AWS在中国针对企业级客户还是下了很多功夫。虽然自己只提供有限预览服务，但亚马逊AWS通过中国本地的一些类似“分销”的合作伙伴，也能为中国用户提供所需的云服务。在大会上，笔者看到了云络科技的展台，它们就是亚马逊AWS在中国的一个“分销”业务伙伴。也许可以这样比喻，亚马逊AWS把业务批发给这些合作伙伴，再由这些伙伴分销给最终客户。

据笔者了解，专注于电信运营商市场的亚信也要在SaaS方面发力，而其选中的IaaS合作伙伴之一就是亚马逊AWS。现在，亚信既是亚马逊AWS的客户，也是合作伙伴。最近，双方正在筹划进一步的深度合作，不久就会有消息宣布(值得期待哟)。以亚信的业务量，以及在电信运营商市场和其他行业市场的积累和经验来看，亚信完全可以成为亚马逊AWS进入企业级市场的最好助力。

我们不怀疑亚马逊AWS在技术和产品方面的能力。过去一年中，亚马逊AWS云平台新增的功能就多达500项。不过，从专注于个人和中小企业客户到服务于大型企业客户，亚马逊AWS除了要在产品的丰富程度、可靠性、可用性、安全性等方面继续下功夫以外，还需要在服务的思想观念、服务的流程以及具体的执行上实现转变。

举一个例子，像亚马逊AWS这样的云服务商实行的其实是“自动式”的服务模式。用户只要有需求，就可以随时在线购买、享用相关的服务，如果有问题，客户可以通过亚马逊AWS提供的丰富的技术白皮书或其他相关资料，自己排除一些简单问题，或者购买亚马逊AWS的专家服务。

一些互联网创业企业与亚马逊AWS有相同的基因，习惯这种“自动式”的服务模式。另外，这些创业企业说实话在IT需求方面也没有传统企业那么严格和高要求。所以亚马逊AWS现在的服务模式可能还看不出太大问题。虽然传统企业也在互联网化，但是，传统企业仍有自己的一套习惯做法，比如希望厂商能够提供单一的接口人，无论出现任何问题都可以有这种“一对一”的快速响应。但现在，亚马逊AWS并不提供这样的服务模式，已经采用亚马逊AWS服务的一些传统企业客户还要自己对接亚马逊AWS不同部门的人，实际上给企业造成了一定的麻烦，也让有些企业客户感到“不爽”。

这个例子只是冰山一角。如果亚马逊AWS想真正进入企业级市场，除了继续发挥云与生俱来的一些优势以外，也要注意传统企业的“客制化”需求，以及在一些细枝末节上的区别于个人和中小企业用户的不同需求。多研究传统企业级客户的真实需求，将技术上的优势转化为对客户服务的胜势，这才是亚马逊AWS进军企业级客户市场的正道。

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数据挖掘中的数据预处理技术有哪些，它们分别适用于哪些场合

一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。 专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。 对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。 例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。 特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。 通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。 通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。 例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。 通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点：(1)可产生的模式种类的数量：分类，聚类，关联等(2)解决复杂问题的能力(3)操作性能(4)数据存取能力(5)和其他产品的接口三、数据挖掘工具介绍是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。 系统具有如下特点：提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 各种开采算法具有近似线性计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 为各种发现功能设计了相应的并行算法。 是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。 MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。 MineSet有如下特点：MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。 支持多种关系数据库。 可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。 多种数据转换功能。 在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。 操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。 是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。 该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。 DBMiner系统具有如下特色：能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。 综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。 提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。 能与关系数据库平滑集成。 实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。 由美国IBM公司开发的数据挖掘软件IntelligentMiner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。 IntelligentMinerforData可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。 它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等；IntelligentMinerforText允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、LotusNotes数据库等等。 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。 SASEnterpriseMiner是一种通用的数据挖掘工具，按照抽样--探索--转换--建模--评估的方法进行数据挖掘。 可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的端到端知识发现。 是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准--CRISP-DM。 Clementine的可视化数据挖掘使得思路分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，而不是局限于完成一些技术性工作（比如编写代码）。 提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决法。 7.数据库厂商集成的挖掘工具SQLserver2000包含由Microsoft研究院开发的两种数据挖掘算法：Microsoft决策树和Microsoft聚集。 此外，SQLServer2000中的数据挖掘支持由第三方开发的算法。 Microsoft决策树算法：该算法基于分类。 算法建立一个决策树，用于按照事实数据表中的一些列来预测其他列的值。 该算法可以用于判断最倾向于单击特定标题（banner）或从某电子商务网站购买特定商品的个人。 Microsoft聚集算法：该算法将记录组合到可以表示类似的、可预测的特征的聚集中。 通常这些特征可能是隐含或非直观的。 例如，聚集算法可以用于将潜在汽车买主分组，并创建对应于每个汽车购买群体的营销活动。 ，SQLServer2005在数据挖掘方面提供了更为丰富的模型、工具以及扩展空间。 包括：可视化的数据挖掘工具与导航、8种数据挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。 OracleDataMining(ODM)是Oracle数据库10g企业版的一个选件，它使公司能够从最大的数据库中高效地提取信息并创建集成的商务智能应用程序。 数据分析人员能够发现那些隐藏在数据中的模式和内涵。 应用程序开发人员能够在整个机构范围内快速自动提取和分发新的商务智能—预测、模式和发现。 ODM针对以下数据挖掘问题为Oracle数据库10g提供支持：分类、预测、回归、聚类、关联、属性重要性、特性提取以及序列相似性搜索与分析(BLAST)。 所有的建模、评分和元数据管理操作都是通过OracleDataMining客户端以及PL/SQL或基于java的API来访问的，并且完全在关系数据库内部进行。 IBMIntelligentMiner通过其世界领先的独有技术，例如典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，它可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘操作。 若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 现在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。 它包括分析软件工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识----如客户购买行为，隐藏的关系和新的趋势，数据来源可以是大型数据库和企业内部或Internet上的文本数据源。 然后公司可以应用这些信息进行更好、更准确的决策，获得竞争优势。