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聚焦數(shù)據(jù)智能,九章云極入選愛分析報告兩大場景代表廠商

 2021-08-27 13:52  來源: 互聯(lián)網(wǎng)   我來投稿 撤稿糾錯

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近日,中國領(lǐng)先的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化研究與咨詢機構(gòu)愛分析發(fā)布了《2021愛分析·數(shù)據(jù)智能平臺廠商全景報告》(以下簡稱“報告”)。根據(jù)企業(yè)進行數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵流程,愛分析針對現(xiàn)階段企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求,對數(shù)據(jù)存儲與處理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析與可視化、圖分析、機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)、隱私計算、數(shù)據(jù)庫管理等七大場景展開研究。

九章云極憑借數(shù)據(jù)科學(xué)平臺產(chǎn)品專業(yè)化技術(shù)實力以及在各行業(yè)長期應(yīng)用與實踐經(jīng)驗,入選報告“數(shù)據(jù)存儲與處理”和“機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)”兩大場景的代表廠商。

來源:愛分析

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

“數(shù)據(jù)智能,是指以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素,通過融合數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘,數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能分析與決策。”

愛分析將數(shù)據(jù)智能劃分為平臺層(基礎(chǔ)設(shè)施)和應(yīng)用層(業(yè)務(wù)場景),其中平臺層是指支撐企業(yè)實現(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、商業(yè)智能平臺、機器學(xué)習(xí)平臺等;應(yīng)用層涵蓋的是各垂直行業(yè)和業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)智能應(yīng)用,如智能營銷、智能風(fēng)控、智能運營等。

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)價值的重要利器。九章云極作為自動化數(shù)據(jù)科學(xué)平臺供應(yīng)商,運用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)智能平臺建設(shè)與發(fā)展。

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

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

在數(shù)據(jù)時代,與數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長同步增加的,是企業(yè)面對數(shù)據(jù)處理的實時性、海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲能力以及如何在云端運行等難題更迫切的解決需求。具體而言,現(xiàn)下企業(yè)實現(xiàn)工程化落地和業(yè)務(wù)價值,需要在數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用AI增強技術(shù)的同時,實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)分析賦能業(yè)務(wù)場景,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實時決策中心,充分放大了數(shù)據(jù)“實時”智能,實現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集中接入各種實時數(shù)據(jù)源和各類異構(gòu)數(shù)據(jù),支持海量數(shù)據(jù)存儲,提升數(shù)據(jù)存儲的可擴展性、可靠性,實現(xiàn)高性能、高并發(fā)地數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析,滿足實時性指標(biāo),提高數(shù)據(jù)處理效率。

在推進技術(shù)應(yīng)用落地的過程中,作為企業(yè)分布式流數(shù)據(jù)實時處理和分析決策的中心, DataCanvas RT實時決策中心憑借流數(shù)據(jù)梳理能力、在線模型訓(xùn)練和模型預(yù)測能力,全面提高模型預(yù)測準(zhǔn)確率,實現(xiàn)“T+0”實時決策,支撐了包括實時指標(biāo)、實時授信、實時風(fēng)控、實時監(jiān)控和精準(zhǔn)營銷在內(nèi)的眾多業(yè)務(wù)場景,讓企業(yè)跨部門人員共享業(yè)務(wù)實時決策成果成為可能,使企業(yè)實時數(shù)據(jù)智能跨上新臺階。

機器學(xué)習(xí)模型開發(fā):模型訓(xùn)練全流程自動化

“機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)是指利用機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法建立預(yù)測性模型,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、模型開發(fā)、模型管理和模型部署上線等流程。”

傳統(tǒng)企業(yè)的機器學(xué)習(xí)模型主要依賴具備專業(yè)知識的數(shù)據(jù)科學(xué)家進行,缺少完善的數(shù)據(jù)團隊,在開發(fā)流程上則是煙囪式開發(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)用場景增加與前端業(yè)務(wù)的快速變化,九章云極提供的機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)平臺,實現(xiàn)從數(shù)據(jù)接入到模型部署上線全流程的自動化,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,通過數(shù)據(jù)計算能力、模型計算能力等能力、實施和運維能力,實現(xiàn)模型快速上線。

作為端到端的自動建模平臺,DataCanvas APS機器學(xué)習(xí)平臺滿足企業(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”,使模型開發(fā)和應(yīng)用與行業(yè)場景的高度結(jié)合,并且針對企業(yè)海量多類業(yè)務(wù)模型的大規(guī)模產(chǎn)生、管理和運維困難的情況,提供統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的自動化建模能力和模型全生命周期管理功能,實現(xiàn)算子對用戶開源,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)加速實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能分析與決策,多年來已收獲政府、金融、制造等眾多行業(yè)客戶的認(rèn)可。未來,九章云極將繼續(xù)發(fā)揮行業(yè)領(lǐng)先優(yōu)勢,堅持自主創(chuàng)新,持續(xù)為各行業(yè)企業(yè)數(shù)智化升級提供新動能。

報告原文鏈接

2021愛分析·數(shù)據(jù)智能平臺廠商全景地圖 | 愛分析報告

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