DataCanvas周曉凌：企業(yè)AI構(gòu)建需要數(shù)據(jù)科學(xué)平臺

中國•烏鎮(zhèn),再次聚焦全球目光。11月7日,第五屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)在浙江烏鎮(zhèn)開幕。DataCanvas九章云極作為國內(nèi)外領(lǐng)先的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺提供商,受邀出席2018第五屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)。DataCanvas九章云極副總裁王俊鵬、售前副總裁周曉凌出席大會(huì),并在“2018中國大數(shù)據(jù)與人工智能應(yīng)用最佳實(shí)踐案例論壇”環(huán)節(jié)發(fā)表精彩演講,與參會(huì)大咖共同探討大數(shù)據(jù)與人工智能賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)的實(shí)踐之路。

DataCanvas九章云極售前副總裁周曉凌發(fā)表演講

企業(yè)AI應(yīng)用落地離不開數(shù)據(jù)、平臺、分析和人才四個(gè)要素

周曉凌指出,在數(shù)據(jù)層面,在企業(yè)亟需通過數(shù)據(jù)獲得商業(yè)洞察和業(yè)務(wù)支持的同時(shí),業(yè)務(wù)探索和創(chuàng)新更是企業(yè)把握未來市場的機(jī)遇。從邏輯數(shù)據(jù)倉庫(LDW)概念已被市場廣泛接受和認(rèn)同可見一斑,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫是無法支持大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)革命的。

而在平臺,也就是工程框架層面,從基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)平臺、綜合數(shù)據(jù)服務(wù)平臺、數(shù)據(jù)科學(xué)平臺再到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng),數(shù)據(jù)工程平臺的效能發(fā)生質(zhì)的飛躍。

這些效能優(yōu)化不僅體現(xiàn)在對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)模型結(jié)果的高可用性上,甚至還體現(xiàn)在對使用者的賦能上:通過AI和AutoML技術(shù)做到模型生產(chǎn)化和實(shí)時(shí)建模分析的DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺套件,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以一站式搭建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)模型,非專業(yè)的平民數(shù)據(jù)科學(xué)家也可以3分鐘構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。企業(yè)AI應(yīng)用的最終目的就是效率優(yōu)化,最大化的效率優(yōu)化才能產(chǎn)生最大化的商業(yè)利潤。

企業(yè)AI應(yīng)用落地需要AI分析

周曉凌說,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求從可視化展示(BI)到智能分析和預(yù)測(AI)的需求劇增,“從BI到AI,隔著一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的距離”。

BI的數(shù)據(jù)價(jià)值主要體現(xiàn)在將數(shù)據(jù)作為可視化報(bào)表呈現(xiàn)。報(bào)表呈現(xiàn)以后,仍需要人對它們進(jìn)行解釋、分析、決策,進(jìn)而產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)數(shù)據(jù)超大規(guī)模、多源、異構(gòu)的特性,讓BI心有余而力不足;同時(shí)企業(yè)對分析的要求從已知數(shù)據(jù)的圖表展示發(fā)展為業(yè)務(wù)決策和未知業(yè)務(wù)預(yù)測,這種場景下的數(shù)據(jù)決策和預(yù)測需要由AI完成。

DataCanvas APS機(jī)器學(xué)習(xí)平臺通過AutoML實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化建模,將數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探查、特征工程、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型評估等一系列高難度數(shù)據(jù)模型工作自動(dòng)化,實(shí)現(xiàn)的是企業(yè)用數(shù)據(jù)科學(xué)平臺工具代替“人”做出更快速、更科學(xué)的模型管理和數(shù)據(jù)決策。

更強(qiáng)大的AI應(yīng)用則體現(xiàn)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理上。DataCanvas RT實(shí)時(shí)計(jì)算平臺輸出的是實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的能力。以每天涌入海量數(shù)據(jù)的金融行業(yè)為例,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)決策的需求尤為迫切:在刷信用卡的一剎那判斷出是否是盜刷,在瞬息萬變的股市中計(jì)算出最佳投資方案……最大程度的安全和效益,都需要借助實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理工具來保證。

DataCanvas作為國內(nèi)外領(lǐng)先的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺提供商,將技術(shù)緊密地貼合更多業(yè)務(wù)場景并在場景中落地應(yīng)用,是DataCanvas在專注技術(shù)研發(fā)的同時(shí)重點(diǎn)關(guān)注的問題。目前,DataCanvas數(shù)據(jù)科學(xué)平臺產(chǎn)品套件作為專業(yè)數(shù)據(jù)建模分析工具,已為金融、政府、交通、IoT等行業(yè)的百余業(yè)務(wù)場景落地AI應(yīng)用,從客戶角度出發(fā),快速實(shí)現(xiàn)企業(yè)AI轉(zhuǎn)型,全面提高市場競爭力和商業(yè)收益。未來,DataCanvas九章云極將繼續(xù)堅(jiān)持技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用落地,成為AI賦能商業(yè)的實(shí)踐領(lǐng)頭羊。

生成海報(bào)

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí)，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。