報告編委
黃勇
愛分析合伙人&首席分析師
孟晨靜
愛分析分析師
目錄
1. 研究范圍定義
2. 廠商全景地圖
3. 市場分析與廠商評估
4. 入選廠商列表
1.研究范圍定義
研究范圍
經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，如何對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘以支撐敏捷決策、適應(yīng)市場的快速變化，正成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能識別數(shù)據(jù)模型，基于規(guī)律完成學(xué)習(xí)、推理和決策，正廣泛的應(yīng)用在金融、消費(fèi)品與零售、制造業(yè)、能源業(yè)、政府與公共服務(wù)等行業(yè)的各種業(yè)務(wù)場景中，如精準(zhǔn)營銷、智能風(fēng)控、產(chǎn)品研發(fā)、設(shè)備監(jiān)管、智能排產(chǎn)、流程優(yōu)化等。企業(yè)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)雖然能有效支撐業(yè)務(wù)決策，但由于嚴(yán)重依賴數(shù)據(jù)科學(xué)家，其技術(shù)門檻高、建模周期長的特點(diǎn)正成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的阻礙。
數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺是指覆蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型部署與發(fā)布、模型管理與運(yùn)營等建模全流程的平臺，提供一站式建模服務(wù)，能顯著提升建模效率、降低建模門檻。數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺能支持并賦能企業(yè)各業(yè)務(wù)場景實(shí)現(xiàn)智能決策，幫助企業(yè)打造數(shù)據(jù)驅(qū)動型組織。
本報告對數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺市場進(jìn)行重點(diǎn)研究，面向金融、消費(fèi)品與零售、制造與能源、政府與公共服務(wù)等行業(yè)企業(yè)，以及人工智能軟件與服務(wù)提供商的數(shù)據(jù)部門、業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)人，通過對業(yè)務(wù)場景的需求定義和代表廠商的能力評估，為企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的建設(shè)規(guī)劃、廠商選型提供參考。
廠商入選標(biāo)準(zhǔn)
本次入選報告的廠商需同時符合以下條件：
廠商的產(chǎn)品服務(wù)滿足市場分析的廠商能力要求;
近一年廠商具備一定數(shù)量以上的付費(fèi)客戶(參考第3章市場分析部分);
近一年廠商在特定市場的收入達(dá)到指標(biāo)要求(參考第3章市場分析部分)。2.廠商全景地圖
愛分析基于對甲方企業(yè)和典型廠商的調(diào)研以及桌面研究，遴選出在數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)市場中具備成熟解決方案和落地能力的入選廠商。
3.市場分析與廠商評估
愛分析對本次數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺項(xiàng)目的市場分析如下。同時，針對參與此次報告的部分代表廠商，愛分析撰寫了廠商能力評估。 數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺
市場定義：
數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺是指覆蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型部署與發(fā)布、模型管理與運(yùn)營等建模全流程的平臺，提供一站式建模服務(wù)，能顯著提升建模效率、降低建模門檻。
甲方終端用戶：
金融、消費(fèi)品與零售、制造與能源、政府與公共服務(wù)等行業(yè)企業(yè)，以及人工智能軟件與服務(wù)提供商的數(shù)據(jù)科學(xué)家、風(fēng)控建模人員、營銷建模人員、業(yè)務(wù)分析人員、模型應(yīng)用人員
甲方核心需求：
企業(yè)對機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用越來越廣泛。一方面，數(shù)據(jù)量的激增、算法的突破以及CPU、GPU、DPU等多種算力技術(shù)的發(fā)展，為以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識別等技術(shù)在企業(yè)的應(yīng)用奠定了技術(shù)基礎(chǔ);另一方面，市場環(huán)境的快速變化對企業(yè)決策敏捷性要求增強(qiáng)，不僅推動企業(yè)將機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到營銷、廣告、風(fēng)控、生產(chǎn)等更多業(yè)務(wù)場景，也對模型精度、模型開發(fā)敏捷性以及模型應(yīng)用廣度提出更高要求。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)門檻高、建模周期長，難以滿足企業(yè)通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型提升經(jīng)營效率的需求。
數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺具備工具豐富集成、建模效率提升以及模型資產(chǎn)復(fù)用等特點(diǎn)，能充分滿足企業(yè)對智能應(yīng)用的需求，正成為企業(yè)智能化基礎(chǔ)設(shè)施的必要構(gòu)成。
不同企業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的需求不同，其差異取決于企業(yè)自身機(jī)器學(xué)習(xí)建模能力和對算法的需求。
1、對于金融、消費(fèi)品與零售、制造與能源、政府與公共服務(wù)等行業(yè)企業(yè)
除大型金融機(jī)構(gòu)外，傳統(tǒng)企業(yè)普遍不具備機(jī)器學(xué)習(xí)建模能力。大型金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)人才完善，對機(jī)器學(xué)習(xí)算法的探索和應(yīng)用更前沿，如將機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用在精準(zhǔn)營銷、智能風(fēng)控、產(chǎn)品研發(fā)、客戶體驗(yàn)管理等多個場景中。但更多的傳統(tǒng)企業(yè)面臨IT人才缺失、尚未開始智能化應(yīng)用或處于局部試驗(yàn)的初期階段。傳統(tǒng)企業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的需求主要體現(xiàn)在以下四個方面：
1)降低機(jī)器學(xué)習(xí)建模門檻，使非專業(yè)建模人員也能掌握機(jī)器學(xué)習(xí)建模技術(shù)，賦能業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)建模技術(shù)門檻高，需要組建專門的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，包括數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、開發(fā)工程師等，人力成本高昂。傳統(tǒng)企業(yè)希望能降低機(jī)器學(xué)習(xí)建模門檻，如平臺能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動處理、自動特征工程、圖形化建?；蜃詣咏５裙δ?，使非專業(yè)的業(yè)務(wù)人員也能快速開展建模工作，廣泛賦能業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)普惠AI。
2)提供定制化算法、模型部署和運(yùn)營服務(wù)，快速創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值。傳統(tǒng)行業(yè)多具備行業(yè)特性，行業(yè)垂直場景下的模型開發(fā)耗時耗力，而且傳統(tǒng)企業(yè)對AI智能應(yīng)用的探索尚處于初期，更傾向“小步快跑”，因此購買定制化算法能節(jié)約人力、實(shí)現(xiàn)快速產(chǎn)出以及驗(yàn)證AI智能應(yīng)用效果。企業(yè)需要廠商提供定制化算法服務(wù)、模型在硬件平臺和操作系統(tǒng)平臺的部署服務(wù)以及模型運(yùn)營服務(wù)。
3)縮短建模周期，提高業(yè)務(wù)敏捷響應(yīng)度。以金融行業(yè)為例，金融企業(yè)的產(chǎn)品、服務(wù)、風(fēng)控模型均需隨著客戶行為改變而持續(xù)迭代更新。但傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)建模周期長達(dá)數(shù)月，無法敏捷響應(yīng)業(yè)務(wù)需求。企業(yè)需要數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺內(nèi)置豐富的行業(yè)算法、模型模板、案例等，供建模人員直接調(diào)用，加速模型訓(xùn)練;或是提供一鍵部署功能，實(shí)現(xiàn)模型在生產(chǎn)環(huán)境的快速部署。
4)提供咨詢服務(wù)，提升模型質(zhì)量。對于具備一定機(jī)器學(xué)習(xí)建模能力的金融機(jī)構(gòu)，需要廠商提供建模咨詢支持，協(xié)助企業(yè)完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型部署等環(huán)節(jié)，提升模型質(zhì)量。
2、對于人工智能軟件與服務(wù)提供商
對于中小企業(yè)或是剛開始試點(diǎn)智能應(yīng)用的企業(yè)，相較于數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺需要的組織、人才、流程上的變革與支持，采購適用于特定場景的AI智能應(yīng)用是性價比更高、更迅捷的解決方案。人工智能軟件與服務(wù)商如算法服務(wù)商、ISV即面向此類需求，提供模型和智能應(yīng)用服務(wù)。以算法服務(wù)商為例，盡管具備專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，但中小型企業(yè)的算法需求多樣且個性化，如雖然都是AI視覺算法，智慧城市、智慧工業(yè)下的應(yīng)用場景如安全帽識別、產(chǎn)品瑕疵識別的模型卻截然不同，需要基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集、業(yè)務(wù)思路分別進(jìn)行訓(xùn)練。這使得算法服務(wù)商常常面臨嚴(yán)格的算法交付周期和算法精度要求。具體而言，人工智能軟件與服務(wù)提供商對數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的核心需求主要體現(xiàn)在以下四個方面：
1)提高機(jī)器學(xué)習(xí)建模效率。軟件開發(fā)公司、算法提供商面臨嚴(yán)格的交付周期，但在傳統(tǒng)AI應(yīng)用開發(fā)方式下，數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練等一系列建模流程都需要人工操作，建模周期長。其中數(shù)據(jù)接入環(huán)節(jié)因開源算法工具對不同類型的數(shù)據(jù)兼容性較差，需人工將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為開源算法所支持的數(shù)據(jù)類型;數(shù)據(jù)標(biāo)注環(huán)節(jié)往往通過人工完成，并且部分領(lǐng)域的標(biāo)注過程嚴(yán)重依賴專業(yè)知識，整體數(shù)據(jù)準(zhǔn)備將耗費(fèi)數(shù)周時間;模型部署中對模型的集成、監(jiān)控和更新需要大量的調(diào)研和實(shí)施工作，單個模型部署到上線需要3-5個月。企業(yè)需要完善的數(shù)據(jù)科學(xué)工具和建模功能，支持實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型訓(xùn)練、模型部署等建模全流程，提高建模效率。
2)滿足數(shù)據(jù)科學(xué)家復(fù)雜場景建模需求。平臺需支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家在復(fù)雜場景下進(jìn)行靈活建模，如提供豐富的算法，預(yù)置主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架，支持NoteBook建模方式，以及支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家在模型訓(xùn)練中手動調(diào)參等。
3)對模型開發(fā)資源和計(jì)算資源進(jìn)行統(tǒng)一管理，支持計(jì)算資源彈性擴(kuò)容，加速建模計(jì)算性能。傳統(tǒng)開發(fā)模式中重復(fù)建設(shè)嚴(yán)重，如各項(xiàng)目數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型訓(xùn)練等各自研發(fā)，造成模型開發(fā)管理資源、計(jì)算資源浪費(fèi)，難以適應(yīng)大規(guī)模智能應(yīng)用開發(fā)需求。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中耗費(fèi)大量計(jì)算資源，而一旦結(jié)束訓(xùn)練，計(jì)算資源又處于閑置狀態(tài)。企業(yè)需要實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源彈性擴(kuò)容，滿足模型開發(fā)不同階段的計(jì)算需求。
4)為多角色的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)提供協(xié)作平臺。機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程需要數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師等多角色共同協(xié)作完成，存在反復(fù)溝通、協(xié)作流程不明確等問題，帶來重復(fù)性工作。
廠商能力要求：
為滿足金融、消費(fèi)品與零售、制造與能源、政府與公共服務(wù)等行業(yè)企業(yè)，以及人工智能軟件與服務(wù)提供商等甲方客戶的核心需求，廠商需具備以下能力：
1、廠商應(yīng)具備完善的機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)功能，提供包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型訓(xùn)練、模型部署等功能在內(nèi)的一站式端到端數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺。
1)數(shù)據(jù)采集方面，平臺應(yīng)具備整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的能力，支持實(shí)時接入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如表格、圖片、時間序列數(shù)據(jù)、語音和文本等)，并具備基本的ETL能力、數(shù)據(jù)實(shí)時更新和同步能力。
2)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方面，平臺應(yīng)提供豐富的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索工具。其中數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)，應(yīng)能支持進(jìn)行數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)缺失處理、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)異常處理、數(shù)據(jù)平滑以及整合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)清洗工作，減少人工干預(yù)。數(shù)據(jù)探索環(huán)節(jié)，廠商需具備單變量和多變量統(tǒng)計(jì)、聚類分析、地理定位圖、相似度度量等分析能力。
3)模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)，針對非專業(yè)建模人員，平臺應(yīng)提供簡便易用的建模工具，降低機(jī)器學(xué)習(xí)建模門檻。如平臺可通過建模全流程可視化降低用戶使用門檻，尤其在模型構(gòu)建環(huán)節(jié)，應(yīng)支持以拖拉拽的方式完成建模。針對專業(yè)建模人員，平臺應(yīng)具備較高的靈活性和開放性，提供主流開源算法和建模工具。如為專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家提供自由靈活的NoteBook建模方式，并預(yù)置主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架R、TensorFlow、Pytorch、Spark等，以及豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
4)模型部署環(huán)節(jié)，平臺應(yīng)支持模型一鍵部署，使建模人員可快速將模型從開發(fā)環(huán)境部署到生產(chǎn)環(huán)境中，并提供API接口供業(yè)務(wù)人員調(diào)用。此外，平臺還應(yīng)提供模型版本管理和模型監(jiān)控功能，實(shí)時監(jiān)測模型性能，保證模型質(zhì)量。
5)資源管理方面，平臺需能對CPU、GPU資源進(jìn)行管理和整合，以容器化方式對算力虛擬化，實(shí)現(xiàn)彈性擴(kuò)容、性能加速等功能，且不同部門和項(xiàng)目之間可共享集群資源。
6)平臺應(yīng)具備AutoML能力，包括提供數(shù)據(jù)自動清洗、智能標(biāo)注、自動特征工程和自動模型訓(xùn)練等功能，提高建模效率。其中特征工程環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺應(yīng)能實(shí)現(xiàn)自動化特征構(gòu)建、特征選擇、特征降維和特征編碼;模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)，平臺應(yīng)支持自動化模型選擇、自動化調(diào)參、自動化超參數(shù)搜索、模型自動驗(yàn)證等，減少模型訓(xùn)練時間成本和人力成本。
7)此外，平臺還應(yīng)支持多角色的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，協(xié)同數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)人員等不同角色在建模工作流程中的模型注解、討論、答疑、評論等，使建模過程可追溯、模型可復(fù)用，減少重復(fù)性工作。
2、廠商需具備垂直行業(yè)Know-how能力，為企業(yè)提供咨詢和實(shí)施部署服務(wù)。廠商的專業(yè)服務(wù)能力體現(xiàn)在三個方面：一方面，基于豐富的垂直行業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)積累，廠商能為用戶提供行業(yè)場景相關(guān)的算法、模型模板，或是將行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與模型算法相結(jié)合，形成諸如精準(zhǔn)營銷、智能推薦、反欺詐、設(shè)備預(yù)警等智能業(yè)務(wù)模型，供用戶直接調(diào)用;另一方面，廠商能提供建模咨詢服務(wù)，通過數(shù)據(jù)科學(xué)專家團(tuán)隊(duì)規(guī)劃有效的模型應(yīng)用到特定業(yè)務(wù)的運(yùn)營方案，協(xié)助用戶完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型部署、模型運(yùn)營等工作，以及將企業(yè)既有的數(shù)據(jù)集經(jīng)驗(yàn)、特征工程經(jīng)驗(yàn)、模型經(jīng)驗(yàn)等提煉形成數(shù)字資產(chǎn)，內(nèi)嵌到平臺中。此外，廠商應(yīng)具備較強(qiáng)的實(shí)施部署能力，包括提供定制化模型算法在硬件平臺和操作系統(tǒng)平臺的部署服務(wù)、以及數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的部署服務(wù)。
入選標(biāo)準(zhǔn)：
1.符合市場定義中的廠商能力要求;
2.2021Q3至2022Q2該市場付費(fèi)客戶數(shù)量≥10個;
3.2021Q3至2022Q2該市場合同收入≥1000萬元;
代表廠商評估：
百分點(diǎn)科技
廠商介紹：
北京百分點(diǎn)科技集團(tuán)股份有限公司(簡稱“百分點(diǎn)科技”)成立于2009年，是領(lǐng)先的數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)平臺及數(shù)據(jù)智能應(yīng)用提供商，圍繞智慧政務(wù)、公共安全、數(shù)字產(chǎn)業(yè)三大業(yè)務(wù)板塊，為國內(nèi)外企業(yè)和政府客戶提供端到端數(shù)智化解決方案。
產(chǎn)品服務(wù)介紹：
百分點(diǎn)數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)平臺圍繞數(shù)據(jù)價值增值過程，提供數(shù)據(jù)融合治理、數(shù)據(jù)建模與知識生產(chǎn)、知識應(yīng)用三大工具集，覆蓋從數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)服務(wù)的完整數(shù)據(jù)價值鏈條。其中數(shù)據(jù)建模環(huán)節(jié)，內(nèi)置機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，能一站式、可視化地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型開發(fā)與訓(xùn)練、模型部署與發(fā)布、模型管理等機(jī)器學(xué)習(xí)建模全流程，幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)分析、語義分析、語音分析以及視覺分析應(yīng)用。
廠商評估：
百分點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺能實(shí)現(xiàn)一站式、可視化機(jī)器學(xué)習(xí)建模全流程管理，具備高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理、豐富的模型服務(wù)能力。此外，百分點(diǎn)科技具備完善的數(shù)據(jù)建模上下游數(shù)據(jù)科學(xué)工具，能幫助用戶實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)——知識——應(yīng)用”閉環(huán)，并在智慧公安、應(yīng)急管理、客戶體驗(yàn)管理等領(lǐng)域沉淀豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，能為用戶提供端到端解決方案。
具備便捷、高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理能力。百分點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺封裝了大量預(yù)處理算法組件支持對數(shù)據(jù)的提取、清洗、轉(zhuǎn)化、組合、去重等多種處理操作，尤其分布式數(shù)據(jù)處理組件，可大幅提升數(shù)據(jù)預(yù)處理速度。此外，百分點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺還提供文本標(biāo)注、語音標(biāo)注、圖像標(biāo)注、視頻標(biāo)注四種標(biāo)注類型，支持多模態(tài)信息抽取和融合。
建模全流程可視化，顯著降低用戶使用門檻。百分點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺提供從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評估、模型管理及發(fā)布的全流程可視化操作。其中在建模環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺封裝大量機(jī)器學(xué)習(xí)算法組件并支持可視化參數(shù)配置，用戶可零代碼操作，通過簡單拖拽和連線對算法組件進(jìn)行組合，進(jìn)而構(gòu)建復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，以及通過調(diào)節(jié)、配置參數(shù)完成模型創(chuàng)建。在模型訓(xùn)練及評估環(huán)節(jié)，平臺支持模型評估指標(biāo)以圖、表的形式展現(xiàn)，用戶可動態(tài)查看評估指標(biāo)，實(shí)時掌控模型優(yōu)度情況。在模型發(fā)布后，支持對發(fā)布上線的任務(wù)進(jìn)行可視化實(shí)時監(jiān)控，幫助建模人員輕松完成智能監(jiān)控、定時任務(wù)調(diào)度。
提供豐富的模型服務(wù)，簡化模型工程化事項(xiàng)。在模型發(fā)布方面，提供一鍵部署功能，自動分配集群資源，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)環(huán)境下機(jī)器學(xué)習(xí)模型的穩(wěn)定運(yùn)行。模型管理方面，支持模型詳細(xì)信息查看、多版本對比以及模型復(fù)用。此外，百分點(diǎn)科技還提供模型的下發(fā)、上報、訂閱及評論功能，支持模型的共享和評價，如在全國公安機(jī)關(guān)警務(wù)督察信息研判系統(tǒng)案例中，系統(tǒng)可以將模型下發(fā)到省級、市級警務(wù)督察部門，并且支持基層干警對模型進(jìn)行修正或評價，以實(shí)現(xiàn)模型快速分享和反饋。
具備完善的數(shù)據(jù)建模上下游數(shù)據(jù)科學(xué)工具，為用戶實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)——知識——應(yīng)用”閉環(huán)。百分點(diǎn)數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)平臺中，數(shù)據(jù)建模的上游工具包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)開發(fā)等多種數(shù)據(jù)融合治理工具，能提高用戶數(shù)據(jù)治理能力、沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)。下游工具包括知識生產(chǎn)工具，如指標(biāo)體系、標(biāo)簽體系、知識圖譜構(gòu)建，基于數(shù)據(jù)建模幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)知識生產(chǎn);以及知識應(yīng)用工具，如商業(yè)智能分析、知識融合分析、領(lǐng)域知識管理等，將知識進(jìn)一步應(yīng)用到業(yè)務(wù)場景中，提升企業(yè)經(jīng)營效率。
在智慧公安、應(yīng)急管理、客戶體驗(yàn)管理領(lǐng)域提供端到端解決方案，賦能業(yè)務(wù)場景應(yīng)用。百分點(diǎn)科技成立于2009年，在智慧公安、應(yīng)急管理、客戶體驗(yàn)管理等領(lǐng)域沉淀了大量領(lǐng)域know-how和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能為政府單位用戶以及工業(yè)、零售快消等行業(yè)企業(yè)用戶提供端到端的解決方案，包括項(xiàng)目咨詢、項(xiàng)目開發(fā)、項(xiàng)目運(yùn)營、項(xiàng)目服務(wù)等。在服務(wù)用戶的過程中，百分點(diǎn)科技項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)包含數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、業(yè)務(wù)專家等，協(xié)同用戶一起將數(shù)據(jù)、模型和工具融入智慧統(tǒng)計(jì)、數(shù)字營商、經(jīng)營分析、營銷洞察等業(yè)務(wù)場景中，真正實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價值。此外，百分點(diǎn)科技也將行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與模型算法相結(jié)合，形成銷量預(yù)測、庫存預(yù)警、指揮調(diào)度、監(jiān)測預(yù)警、風(fēng)險預(yù)測等豐富的智能業(yè)務(wù)模型，供用戶直接調(diào)用。
典型客戶：
中旅中免、應(yīng)急管理部、北京市公安局、北京市統(tǒng)計(jì)局
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