近日，中國領先的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化研究與咨詢機構愛分析發(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)管理的關鍵流程，愛分析針對現(xiàn)階段企業(yè)數(shù)據(jù)基礎設施建設需求，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、機器學習模型開發(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)科學平臺產(chǎn)品專業(yè)化技術實力以及在各行業(yè)長期應用與實踐經(jīng)驗，入選報告“數(shù)據(jù)存儲與處理”和“機器學習模型開發(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、機器學習等大數(shù)據(jù)和人工智能技術，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（基礎設施）和應用層（業(yè)務場景），其中平臺層是指支撐企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能應用的通用基礎設施，包括大數(shù)據(jù)平臺、商業(yè)智能平臺、機器學習平臺等；應用層涵蓋的是各垂直行業(yè)和業(yè)務場景的數(shù)據(jù)智能應用，如智能營銷、智能風控、智能運營等。
現(xiàn)如今AI應用于各行各業(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)務價值的重要利器。九章云極作為自動化數(shù)據(jù)科學平臺供應商，運用AutoML、AutoDL等前沿技術，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)智能平臺建設與發(fā)展。
數(shù)據(jù)存儲與處理：數(shù)據(jù)平臺的基礎能力
“數(shù)據(jù)存儲與處理作為支撐數(shù)據(jù)應用的基座，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)務價值，需要在數(shù)據(jù)處理中應用AI增強技術的同時，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)分析賦能業(yè)務場景，從而加快數(shù)據(jù)應用落地。
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，提高數(shù)據(jù)處理效率。
在推進技術應用落地的過程中，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、在線模型訓練和模型預測能力，全面提高模型預測準確率，實現(xiàn)“T+0”實時決策，支撐了包括實時指標、實時授信、實時風控、實時監(jiān)控和精準營銷在內(nèi)的眾多業(yè)務場景，讓企業(yè)跨部門人員共享業(yè)務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。
機器學習模型開發(fā)：模型訓練全流程自動化
“機器學習模型開發(fā)是指利用機器學習/深度學習算法建立預測性模型，并將模型應用到業(yè)務流程中，具體包括數(shù)據(jù)準備、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)的機器學習模型主要依賴具備專業(yè)知識的數(shù)據(jù)科學家進行，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模型構建難度大，技術門檻高。
隨著企業(yè)智能化應用場景增加與前端業(yè)務的快速變化，九章云極提供的機器學習模型開發(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)務人員即非專業(yè)平民數(shù)據(jù)科學家的使用需求，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機器學習平臺滿足企業(yè)激增的建模需求，能夠敏捷響應業(yè)務需求，用AI技術詮釋“高效”，使模型開發(fā)和應用與行業(yè)場景的高度結合，并且針對企業(yè)海量多類業(yè)務模型的大規(guī)模產(chǎn)生、管理和運維困難的情況，提供統(tǒng)一標準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)客戶的認可。未來，九章云極將繼續(xù)發(fā)揮行業(yè)領先優(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。
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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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