SAP Leonardo推动电力行业大数据预测分析与机器学习自动化

在2018年6月14日的演讲中，尹海宁，作为SAP预测分析方案的总监，探讨了如何在电力行业中通过大数据和机器学习实现更简单的预测分析。演讲的核心主题是"预测从未如此简单"，强调了SAP如何利用先进技术帮助电力行业将海量数据转化为实际价值。 首先，尹海宁指出，企业在面对大数据时代面临的挑战，如数据量的Velocity（速度）、Variety（多样性）和Volume（规模）的增长，以及数据分析能力的不足。过去几十年间，执行能力和知识差距导致了数据科学家的角色变得至关重要，但仅有21%的企业实现了机器学习的全面应用，大部分企业仍停留在传统的商业智能（BI）阶段，依赖人力进行数据处理和预处理。 演讲中提到的问题包括：数据科学家需要花费大量时间和精力在甄别适合的算法、优化参数上，以及处理数据清洗、决策支持等任务，这限制了机器学习在企业中的普及。然而，SAP提出了通过其专利技术——SAP Leonardo中的Machine Learning自动建模功能来解决这一问题。该技术基于Vapnik-Chervonenkis理论的SRM（Structural Risk Minimization）方法，能够自动化建模过程，标准化预测模型，并将其推向商业化应用，从而降低了机器学习的门槛，使得非专业背景的人员也能参与到预测分析中来。 SAP Leonardo的这一专利算法旨在简化机器学习流程，将复杂的模型构建过程交给算法自动完成，减少人为干预，提高效率。这意味着企业不再受限于拥有专门的数据科学家，而是能够利用现有数据和工具进行预测分析，推动业务洞察和决策制定。 总结来说，尹海宁的演讲着重展示了SAP如何通过集成创新技术，如SAP Leonardo的机器学习自动化，帮助电力行业跨越传统BI的局限，进入一个更高效、更普及的预测分析新时代。这一转型不仅提升了企业的数据分析生产力，也帮助企业填补了知识和人力的缺口，使预测分析变得更加简单易行。