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近日，中國(guó)領(lǐng)先的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化研究與咨詢機(jī)構(gòu)愛(ài)分析發(fā)布了《2021愛(ài)分析·數(shù)據(jù)智能平臺(tái)廠商全景報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”）。根據(jù)企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵流程，愛(ài)分析針對(duì)現(xiàn)階段企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求，對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析與可視化、圖分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)、隱私計(jì)算、數(shù)據(jù)庫(kù)管理等七大場(chǎng)景展開(kāi)研究。

九章云極憑借數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)產(chǎn)品專業(yè)化技術(shù)實(shí)力以及在各行業(yè)長(zhǎng)期應(yīng)用與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，入選報(bào)告“數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理”和“機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)”兩大場(chǎng)景的代表廠商。

來(lái)源：愛(ài)分析

數(shù)據(jù)智能：企業(yè)智能化發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力之一

“數(shù)據(jù)智能，是指以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素，通過(guò)融合數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘，數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能分析與決策。”

愛(ài)分析將數(shù)據(jù)智能劃分為平臺(tái)層（基礎(chǔ)設(shè)施）和應(yīng)用層（業(yè)務(wù)場(chǎng)景），其中平臺(tái)層是指支撐企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的通用基礎(chǔ)設(shè)施，包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)、商業(yè)智能平臺(tái)、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)等；應(yīng)用層涵蓋的是各垂直行業(yè)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用，如智能營(yíng)銷、智能風(fēng)控、智能運(yùn)營(yíng)等。

現(xiàn)如今AI應(yīng)用于各行各業(yè)中，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)最重要的生產(chǎn)要素之一，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析與決策成為挖掘企業(yè)業(yè)務(wù)價(jià)值的重要利器。九章云極作為自動(dòng)化數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)供應(yīng)商，運(yùn)用AutoML、AutoDL等前沿技術(shù)，自主研發(fā)能夠幫助企業(yè)擁有敏捷化、智能化的數(shù)據(jù)分析能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合與智能決策的創(chuàng)新產(chǎn)品，助力企業(yè)的數(shù)據(jù)智能平臺(tái)建設(shè)與發(fā)展。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理：數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)能力

“數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理作為支撐數(shù)據(jù)應(yīng)用的基座，集數(shù)據(jù)集成、存儲(chǔ)、資源調(diào)度、建模、計(jì)算、查詢等能力于一身，代表了數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)能力。”

在數(shù)據(jù)時(shí)代，與數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)同步增加的，是企業(yè)面對(duì)數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性、海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)能力以及如何在云端運(yùn)行等難題更迫切的解決需求。具體而言，現(xiàn)下企業(yè)實(shí)現(xiàn)工程化落地和業(yè)務(wù)價(jià)值，需要在數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用AI增強(qiáng)技術(shù)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景，從而加快數(shù)據(jù)應(yīng)用落地。

九章云極為客戶提供具備一致性、穩(wěn)定性的DataCanvas RT實(shí)時(shí)決策中心，充分放大了數(shù)據(jù)“實(shí)時(shí)”智能，實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集中接入各種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源和各類異構(gòu)數(shù)據(jù)，支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，提升數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的可擴(kuò)展性、可靠性，實(shí)現(xiàn)高性能、高并發(fā)地?cái)?shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析，滿足實(shí)時(shí)性指標(biāo)，提高數(shù)據(jù)處理效率。

在推進(jìn)技術(shù)應(yīng)用落地的過(guò)程中，作為企業(yè)分布式流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理和分析決策的中心， DataCanvas RT實(shí)時(shí)決策中心憑借流數(shù)據(jù)梳理能力、在線模型訓(xùn)練和模型預(yù)測(cè)能力，全面提高模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，實(shí)現(xiàn)“T+0”實(shí)時(shí)決策，支撐了包括實(shí)時(shí)指標(biāo)、實(shí)時(shí)授信、實(shí)時(shí)風(fēng)控、實(shí)時(shí)監(jiān)控和精準(zhǔn)營(yíng)銷在內(nèi)的眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，讓企業(yè)跨部門人員共享業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)決策成果成為可能，使企業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)智能跨上新臺(tái)階。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)：模型訓(xùn)練全流程自動(dòng)化

“機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)是指利用機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法建立預(yù)測(cè)性模型，并將模型應(yīng)用到業(yè)務(wù)流程中，具體包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型開(kāi)發(fā)、模型管理和模型部署上線等流程。”

傳統(tǒng)企業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型主要依賴具備專業(yè)知識(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行，缺少完善的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，在開(kāi)發(fā)流程上則是煙囪式開(kāi)發(fā)模式，因此企業(yè)AI模型構(gòu)建難度大，技術(shù)門檻高。

隨著企業(yè)智能化應(yīng)用場(chǎng)景增加與前端業(yè)務(wù)的快速變化，九章云極提供的機(jī)器學(xué)習(xí)模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)接入到模型部署上線全流程的自動(dòng)化，滿足業(yè)務(wù)人員即非專業(yè)平民數(shù)據(jù)科學(xué)家的使用需求，通過(guò)數(shù)據(jù)計(jì)算能力、模型計(jì)算能力等能力、實(shí)施和運(yùn)維能力，實(shí)現(xiàn)模型快速上線。

作為端到端的自動(dòng)建模平臺(tái)，DataCanvas APS機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)滿足企業(yè)激增的建模需求，能夠敏捷響應(yīng)業(yè)務(wù)需求，用AI技術(shù)詮釋“高效”，使模型開(kāi)發(fā)和應(yīng)用與行業(yè)場(chǎng)景的高度結(jié)合，并且針對(duì)企業(yè)海量多類業(yè)務(wù)模型的大規(guī)模產(chǎn)生、管理和運(yùn)維困難的情況，提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的自動(dòng)化建模能力和模型全生命周期管理功能，實(shí)現(xiàn)算子對(duì)用戶開(kāi)源，賦能企業(yè)客戶搭建起自主AI能力。

九章云極從客戶需求出發(fā)，以AI技術(shù)加速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能分析與決策，多年來(lái)已收獲政府、金融、制造等眾多行業(yè)客戶的認(rèn)可。未來(lái)，九章云極將繼續(xù)發(fā)揮行業(yè)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，堅(jiān)持自主創(chuàng)新，持續(xù)為各行業(yè)企業(yè)數(shù)智化升級(jí)提供新動(dòng)能。

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