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Cloudera，Inc（纽交所股票代码：CLDR）是为云优化的机器学习和分析的现代平台，近日宣布了加速企业机器学习和人工智能工业化的战略愿景 – 构建，扩展和部署企业机器学习的自动化，可重复性和可预测性。

通过Cloudera的机器学习平台，Cloudera 数据科学工作站 (CDSW) 开发环境以及应用AI建议和研究产品，Cloudera使数百家企业能够从他们的数据中获得更深入的洞察力，侦测异常活动并预测事件。

现在，Cloudera打算通过工业化AI的愿景扩大客户在这些领域的成功。Cloudera客户将能够在企业范围内实现自动化决策。构建，部署和扩展ML / AI应用程序将变得可重复，Cloudera称之为“AI工厂”，可以在任何规模，任何地点将数据转化为决策。

“现代企业将是一个由机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 驱动的智能应用网络。目前，构建ML和AI解决方案的努力严重偏向于分配和维护底层基础架构，而不是构建能够提供更高业务价值的复合功能，”

Cloudera机器学习部门总经理Hilary Mason说道，

“人工智能部署应该是无聊的，这意味着部署和扩展这些类型的应用程序的过程应该是常规的。我们应该关注产生的价值，而不是技术本身。这就是为什么Cloudera正在不断发展其产品和平台，以便在企业范围内实现AI解决方案的工业化。”

如今，没有任何一个平台可以统一支持所有ML和AI工作流程。使用不同技术堆栈的孤立的ML和AI项目导致整个企业的重复工作。 孤岛型基础架构导致了与安全性，治理和合规性相关的质量问题和风险。对定制解决方案的依赖是以内部技能培养和差异化为代价的。锁定单一供应商环境可能会限制创新和利用新业务机会所需的灵活性和灵活性。这些共同挑战阻碍了在企业范围内成功实施和扩展ML / AI功能。

工业化企业级的ML和AI可以解决这些挑战，使企业能够构建可重复的AI工厂，将数据转化为任何规模，任何地点的决策。这样的AI工厂需要现代技术基础：一个跨多个云和内部部署环境管理连接数据工作流的平台。AI工厂使企业能够拥有和保护他们的数据和知识产权，保持对未来的控制，并将AI自动化可靠、可预测并安全的带入业务的每个部分。

凭借在机器学习，分析和云方面的丰富经验，Cloudera计划加快其路线图，以帮助客户通过ML和AI功能能更快速地利用其数据价值。Cloudera旨在实现整个企业的无缝端到端机器学习工作流程，并通过新的公共和混合云功能实现弹性计算，作为其最近宣布的企业数据云战略的一部分。Cloudera还计划扩展对Tensorflow，Spark，Python和基于R的分析等开放框架的支持，并简化生产AI模型的部署和管理。