DataCanvas九章云极世界互联网大会上畅谈企业AI构建之路

中国•乌镇，再次聚焦全球目光。11月7日，第五届世界互联网大会在浙江乌镇开幕。DataCanvas九章云极作为国内外领先的数据科学平台提供商，受邀出席2018第五届世界互联网大会。DataCanvas九章云极副总裁王俊鹏、售前副总裁周晓凌出席大会，并在“2018中国大数据与人工智能应用最佳实践案例论坛”环节发表精彩演讲，与参会大咖共同探讨大数据与人工智能赋能实体经济的实践之路。

DataCanvas九章云极售前副总裁周晓凌发表演讲

企业AI应用落地离不开数据、平台、分析和人才四个要素

周晓凌指出，在数据层面，在企业亟需通过数据获得商业洞察和业务支持的同时，业务探索和创新更是企业把握未来市场的机遇。从逻辑数据仓库(LDW)概念已被市场广泛接受和认同可见一斑，传统的数据仓库是无法支持大数据时代的商业革命的。

而在平台，也就是工程框架层面，从基础大数据平台、综合数据服务平台、数据科学平台再到实时数据应用系统，数据工程平台的效能发生质的飞跃。

这些效能优化不仅体现在对大规模数据处理和数据模型结果的高可用性上，甚至还体现在对使用者的赋能上：通过AI和AutoML技术做到模型生产化和实时建模分析的DataCanvas数据科学平台套件，数据科学家可以一站式搭建实时数据模型，非专业的平民数据科学家也可以3分钟构建数据模型。企业AI应用的最终目的就是效率优化，最大化的效率优化才能产生最大化的商业利润。

企业AI应用落地需要AI分析

周晓凌说，企业对数据的需求从可视化展示(BI)到智能分析和预测(AI)的需求剧增，“从BI到AI，隔着一个数据科学平台的距离”。

BI的数据价值主要体现在将数据作为可视化报表呈现。报表呈现以后，仍需要人对它们进行解释、分析、决策，进而产生业务价值。大数据时代的企业数据超大规模、多源、异构的特性，让BI心有余而力不足;同时企业对分析的要求从已知数据的图表展示发展为业务决策和未知业务预测，这种场景下的数据决策和预测需要由AI完成。

DataCanvas APS机器学习平台通过AutoML实现自动化建模，将数据清洗、数据探查、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估等一系列高难度数据模型工作自动化，实现的是企业用数据科学平台工具代替“人”做出更快速、更科学的模型管理和数据决策。

更强大的AI应用则体现在实时数据的处理上。DataCanvas RT实时计算平台输出的是实时处理数据的能力。以每天涌入海量数据的金融行业为例，实时数据决策的需求尤为迫切：在刷信用卡的一刹那判断出是否是盗刷，在瞬息万变的股市中计算出最佳投资方案……最大程度的安全和效益，都需要借助实时数据处理工具来保证。

DataCanvas作为国内外领先的数据科学平台提供商，将技术紧密地贴合更多业务场景并在场景中落地应用，是DataCanvas在专注技术研发的同时重点关注的问题。目前，DataCanvas数据科学平台产品套件作为专业数据建模分析工具，已为金融、政府、交通、IoT等行业的百余业务场景落地AI应用，从客户角度出发，快速实现企业AI转型，全面提高市场竞争力和商业收益。未来，DataCanvas九章云极将继续坚持技术研发和应用落地，成为AI赋能商业的实践领头羊。