近日，中國領先的產業數字化研究與咨詢機構愛分析發布了《2021愛分析·數據智能平臺廠商全景報告》（以下簡稱“報告”）。根據企業進行數據管理的關鍵流程，愛分析針對現階段企業數據基礎設施建設需求，對數據存儲與處理、數據治理、數據分析與可視化、圖分析、機器學習模型開發、隱私計算、數據庫管理等七大場景展開研究。

九章云極憑借數據科學平臺產品專業化技術實力以及在各行業長期應用與實踐經驗，入選報告“數據存儲與處理”和“機器學習模型開發”兩大場景的代表廠商。

來源：愛分析

數據智能：企業智能化發展的核心驅動力之一

“數據智能，是指以數據為生產要素，通過融合數據處理、數據分析與挖掘，數據可視化、機器學習等大數據和人工智能技術，實現數據驅動的智能分析與決策。”

愛分析將數據智能劃分為平臺層（基礎設施）和應用層（業務場景），其中平臺層是指支撐企業實現數據智能應用的通用基礎設施，包括大數據平臺、商業智能平臺、機器學習平臺等；應用層涵蓋的是各垂直行業和業務場景的數據智能應用，如智能營銷、智能風控、智能運營等。

現如今AI應用于各行各業中，數據已成為企業最重要的生產要素之一，實現數據智能分析與決策成為挖掘企業業務價值的重要利器。九章云極作為自動化數據科學平臺供應商，運用AutoML、AutoDL等前沿技術，自主研發能夠幫助企業擁有敏捷化、智能化的數據分析能力，實現數據融合與智能決策的創新產品，助力企業的數據智能平臺建設與發展。

數據存儲與處理：數據平臺的基礎能力

“數據存儲與處理作為支撐數據應用的基座，集數據集成、存儲、資源調度、建模、計算、查詢等能力于一身，代表了數據平臺的基礎能力。”

在數據時代，與數據量的指數級增長同步增加的，是企業面對數據處理的實時性、海量異構數據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，現下企業實現工程化落地和業務價值，需要在數據處理中應用AI增強技術的同時，實現實時數據分析賦能業務場景，從而加快數據應用落地。

九章云極為客戶提供具備一致性、穩定性的DataCanvas RT實時決策中心，充分放大了數據“實時”智能，實現在數據采集中接入各種實時數據源和各類異構數據，支持海量數據存儲，提升數據存儲的可擴展性、可靠性，實現高性能、高并發地數據查詢和數據分析，滿足實時性指標，提高數據處理效率。

在推進技術應用落地的過程中，作為企業分布式流數據實時處理和分析決策的中心， DataCanvas RT實時決策中心憑借流數據梳理能力、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“T+0”實時決策，支撐了包括實時指標、實時授信、實時風控、實時監控和精準營銷在內的眾多業務場景，讓企業跨部門人員共享業務實時決策成果成為可能，使企業實時數據智能跨上新臺階。

機器學習模型開發：模型訓練全流程自動化

“機器學習模型開發是指利用機器學習/深度學習算法建立預測性模型，并將模型應用到業務流程中，具體包括數據準備、模型開發、模型管理和模型部署上線等流程。”

傳統企業的機器學習模型主要依賴具備專業知識的數據科學家進行，缺少完善的數據團隊，在開發流程上則是煙囪式開發模式，因此企業AI模型構建難度大，技術門檻高。

隨著企業智能化應用場景增加與前端業務的快速變化，九章云極提供的機器學習模型開發平臺，實現從數據接入到模型部署上線全流程的自動化，滿足業務人員即非專業平民數據科學家的使用需求，通過數據計算能力、模型計算能力等能力、實施和運維能力，實現模型快速上線。

作為端到端的自動建模平臺，DataCanvas APS機器學習平臺滿足企業激增的建模需求，能夠敏捷響應業務需求，用AI技術詮釋“高效”，使模型開發和應用與行業場景的高度結合，并且針對企業海量多類業務模型的大規模產生、管理和運維困難的情況，提供統一標準的自動化建模能力和模型全生命周期管理功能，實現算子對用戶開源，賦能企業客戶搭建起自主AI能力。

九章云極從客戶需求出發，以AI技術加速實現數據驅動的智能分析與決策，多年來已收獲政府、金融、制造等眾多行業客戶的認可。未來，九章云極將繼續發揮行業領先優勢，堅持自主創新，持續為各行業企業數智化升級提供新動能。

報告原文鏈接

2021愛分析·數據智能平臺廠商全景地圖 | 愛分析報告

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