亚马逊云科技和宝马集团如何合作加速数据驱动的创新

## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/PRO204-How_AWS_and_BMW_Group_team_up_to_accelerate_data_driven_innovation-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 在本论坛中，宝马集团和亚马逊云科技展示了宝马开启数据力量的过程。宝马和亚马逊云科技专业服务合作专注于云数据中心，这是宝马集团的数据平台，是实现分析和数据驱动应用程序的中心起点。这支持用户处理、查询和丰富数 PB 级的开发、生产、销售和车辆性能数据，并从数据中获得见解。了解 BMW AI 平台如何使用 亚马逊云科技的 AI 服务（如 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) Model Training 和 SageMaker Studio）来大规模实施用例。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1700字，阅读时间大约是8分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> 打破各业务单位间的数据孤岛，推动协作与连接的进程。通过迅速应用新的数据驱动的应用场景来加快创新速度。让数据的使用更加普及，以便整个公司在洞察中受益。目前，超过20000名宝马员工正通过全新的云数据中心积极地访问数据。这种合作是基于四大支柱：1)合作伙伴业务办公室——一个共同管理的部门，负责制定优先事项和投资，以实现对宝马的最大影响和成果；2)平台支持——开发了两个关键平台：作为数据访问和共享基础的数据中心和用于大规模运营[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型的AI平台。 3) 联合案例团队 - BMW与亚马逊云科技的专家共同组成了小型敏捷团队，以便提供数据和AI案例。这些专家会直接参与，以确保项目的顺利进行。 4) 培训与能力提升 - 由于BMW的分布式IT环境，为全球员工提供广泛的培训计划以利用CDH变得至关重要。这种培训可以帮助员工更好地理解和使用CDH。 关键成功因素包括获得高层管理的支持，作为一个统一的团队进行工作，并密切关注在优先级较高的案例中实现有形的商业价值。自从开始合作伙伴关系以来，BMW和亚马逊云科技已经共同推出了59个专注于从数据中提取价值的案例。更重要的是，CDH现在已经在公司内部支持了超过1200个额外的数据驱动案例。超过20,000名BMW用户正在通过CDH积极利用数据，包括业务分析师、开发人员和工程师。 为了将初始30个案例的影响扩大到数百个并最终达到数千个，团队制定了一个飞轮概念： - 严格选择具有高潜力的案例 - 交付具体的商业价值 - 产生更多的数据、能力和平台功能 - 通过培训使更广泛的员工群体受益 - 解锁更多的高价值案例 随着越来越多的案例为公司提供更多数据和功能，这个飞轮效应将继续发挥作用。 来自亚马逊云科技的朱利安深入探讨了合作伙伴关系的四个支柱： 1) 合作伙伴业务办公室是一个包括两家公司领导在内的中央管理机构。这个部门会就优先事项和投资做出联合决策，以实现对BMW的最大利益。 2) 平台能力侧重于云数据中心（CDH）和人工智能平台。CDH为数据访问提供了基础，而AI平台则实现了大规模模型的操作。亚马逊云科技为开发CDH提供了亲自支持，确保它满足BMW的需求。SageMaker、Glue、S3等服务团队直接合作，构建适当的功能。 3) 由集成亚马逊云科技和BMW专家的联合案例团队对于成功至关重要。这消除了组织壁垒，并实现了对问题和结果的聚焦。 4) 培训和能力拓展遍及BMW的全球IT组织，使得CDH得到了广泛的应用和利用。中国的本地团队、南非的团队、葡萄牙的团队等都在这个平台上具备了知识和技能来建立进一步的案例。 朱利安强调，两家公司内部高层管理的支持是成功的关键因素。初始的100天提升项目每两周与宝马的首席财务官和董事会成员进行一次审查，以确保快速进展。这有助于打破数据孤岛并加速数据的可用性。 另一个关键要素是密切关注业务需求和使用案例的可衡量价值交付。合作伙伴业务办公室严格评估每个使用案例是否提供了正确的功能并推动了关键指标。这种纪律确保了平台的演变符合宝马的需求。 帕特里克深入介绍了作为宝马集中数据平台的云数据枢纽（CDH）。他解释了CDH如何从宝马最初的内部数据湖演变为在亚马逊云科技上的现代湖泊房屋架构。 之前数据湖的限制包括： - 不同团队和工作负载之间的资源争用 - 初始技术选择和升级复杂性的限制 - 随着公司数据使用的增长，可扩展性挑战 在设计新的CDH时，宝马希望实现分散的创新以及标准化的数据访问。这使他们采用了一种“数据网格”方法来进行领域所有权和产品聚焦，同时仍然提供一个共同的数据结构。 CDH的关键组件包括： - 遵循数据网格原则的数据提供者和消费者 - 用于标准化的集中治理和存储 - 用于摄入、准备和消费的模块化构建块 这使宝马的业务部门能够在数据管理上具有灵活性，并通过CDH实现全公司的数据访问。他们专注于创建有价值的功能,用户主动想要利用,而不是强制使用这些构建块。 CDH的发展反映了其不断发展的功能： - 最初在S3上的S3与Glue目录的数据湖 - 转向使用Apache Iceberg以降低70%的处理成本的S3上的数据仓库性能 - 允许直接S3访问或数据仓库性能的混合模型 主要成果包括： - 跨业务单元使用的数据显示了孤岛的破裂 - 3年内来自数据的价值为19亿美元 - 7000多个数据集,2500多个亚马逊云科技账户,展示了分散式数据网格的采用 - 大量使用亚马逊云科技服务而非自定义构建 自助数据门户为宝马集团的员工提供了一个统一的平台，用于发现、理解、申请访问和消费数据。这个门户使得整个公司的数据访问变得更加普及。通过该门户共享的交互式仪表板还能够消除信息孤岛。如今，使用案例不再需要重新发明轮子，而是可以在现有分析的基础上构建。 在下一阶段，将重点放在通过AI助手支持业务用户。这些助手可以使用自然语言提问，理解意图，分析相关数据，并提供可视化支持数据驱动的决策，而无需技术技能。 马克解释了云数据中心如何改变了宝马集团的AI应用。过去，数据发现和准备需要大量手动工作。数据科学家必须与领域专家合作，找到相关数据，通过不同系统获得访问权限，将其移动到通用位置并进行清理，以便进行建模。这占用了用于实际应用的时间。 通过CDH（云计算数据湖），数据科学家现在可以浏览可用的数据资产。他们可以查看诸如架构和属性、其他使用案例中的现有使用情况、数据线条等详细信息，并通过通用门户请求访问。这大大加速了数据准备过程。 马克通过一个预测车辆选项需求的使用案例示例进行了说明。传统上，这需要区域专家根据人口统计、定价、过去销售等进行手动估计预期接受率。利用CDH中的选项销售数据，数据科学家建立了自动预测接受率的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型。这改善了可用性规划并降低了成本。通过与亚马逊云科技专业服务部的合作，一旦模型投入生产，它就被集成到宝马的规划系统中，以向规划师提供推荐的接受率。 为了在整个公司推广AI应用，宝马集团和亚马逊云科技从早期使用案例中提取最佳实践，并将其纳入[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)平台和服务（MPS）中。MPS为宝马AI解决方案的端到端生命周期提供了集成环境，包括： - 数据摄入和准备 - 使用不同框架训练模型 - 部署、监控和更新 - 可重复性的版本控制 MPS（多产品解决方案）已经从定制化实施发展成为了可重复使用的模板和基础设施模块。如今，它可以在亚马逊云科技上提供管理服务模型，预先配置的账户，使得客户能够专注于他们的需求而非基础设施。 MPS作为宝马更广泛的人工智能平台组合的一部分，旨在推动大规模应用。其他关键组成部分包括： - 商业服务：可用的人工智能API - 数据科学工作台：用于模型开发的工具 - 数据标记：针对非结构化数据的处理 - 对话式人工智能：适用于数字助手的功能 - 人工智能治理：模型追踪和风险评估 人工智能已经深入宝马从设计到生产再到销售的核心业务流程。马克分享了一些关于人工智能在产品开发、供应链、生产和售后服务等环节创造价值的具体例子。 总的来说，这次演讲展示了宝马与亚马逊云科技的合作伙伴关系的演变过程，以及如何建立数据和人工智能平台。这支持了公司在全球业务部门和职能部门的大规模数据驱动创新。云数据中心打破了数据孤岛，提供了受控的访问。MPS和更广泛的人工智能平台实现了[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)的重用和工业化部署。这些功能共同加速了宝马的数字转型。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间：** 亚马逊云科技的领导与宝马展开了一场关于他们合作伙伴关系的讨论，旨在加速数据驱动的创新。  亚马逊云科技的领导者阐述了一个基于云的数字化平台，将亚马逊云科技视为主要合作伙伴，以实现在供应链、销售、金融服务和售后服务等方面端到端的价值链。  亚马逊云科技正致力于合作，以便连接企业，加速创新，并扩大公司的数据访问范围。  宝马与亚马逊云科技携手合作，共同打造一个名为Cloud Data Hub的数据平台，以支持各种数据驱动的应用。  通过飞轮概念，展示了如何提升客户体验，进而实现业务增长和降低成本。  在讨论中，领导者们还探讨了管理多个团队和优先级的数据湖所面临的挑战。  通过将亚马逊云科技的QuickSight整合到数据门户中，简化了商业智能和分析的过程。  ## 总结 德国汽车制造商BMW与全球领先的云计算服务提供商亚马逊云科技（Amazon Web Services）建立了一项战略性合作关系，旨在加速BMW运营过程中的数据驱动的创新。本次演示概述了这种合作如何使BMW能够打破数据和组织孤岛，快速构建新的AI能力，并在整个企业中扩大数据解决方案的范围。 这一变革的核心在于BMW在亚马逊云科技上建立的云计算数据中心，作为BMW的数据湖和分析平台。这个数据中心为BMW的数据资产提供了一个统一的真实来源，支持分析和AI用例的自助服务访问。这个云计算数据中心已经实现了1200多个应用场景，并产生了19亿欧元的商业价值。 为了进一步加速AI的采用，BMW已经使用亚马逊云科技的服务开发了MPS平台。MPS提供一个管理环境来开发、部署和监控AI解决方案。它将最佳实践和可重复使用的组件纳入其中，以简化和标准化整个公司的AI实施。MPS和云计算数据中心展示了BMW如何利用与亚马逊云科技的合作伙伴关系迅速大规模推出数据和AI解决方案。 本次演示展示了企业和云服务提供商之间战略合作的潜力。通过紧密合作并关注业务成果，BMW和亚马逊云科技已经建立了一个飞轮效应，将使BMW能够持续扩展其数据能力并推动创新。这种合作伙伴关系为数据和AI如何改造传统企业提供了一个蓝图。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗？立即访问re:Invent 官网中文网站！ [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 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