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TempoAI——V6.0

2020-08-08 18:21:00 次

在上一篇的文章中，我们就TempoBI V6.0的全新特性进行了解读，让大家对于BI在嵌入用户业务、服务用户需求的不俗表现有了一定的了解。在企业数字化转型的背景下，同属于Tempo产品系列的Tempo人工智能平台（TempoAI） V6.0，又是如何出奇“智”胜的呢？
众所周知，企业当前在运营过程中产生的数据量达到了前所未有的高度，企业必须寻求更高效、更精准的数据解决方案才能突破人工作业的局限，实现数字化转型。随着AI时代的来临，“AI+企业级服务”迎来越来越多的场景和机会，可以有效地实现数据价值的深入探索，从而解决企业数字化转型的落地难题。
在传统企业AI落地的过程中，企业需要完成从数据接入、数据处理、特征工程、模型训练、模型评估、最优模型选择、形成模型，再到对模型进行封装、测试，最终在具体的应用场景中使用模型，发挥数据价值。

在整个过程中，企业会面临三个最常见的痛点：
首先，AI落地过程中需要企业组建专业的技术团队，由专业的数据科学家完成数据治理和模型构建，再由IT工程师完成模型的封装和使用。这对于一般企业而言，有着非常高的门槛，不仅团队组建难度大，而且人员成本高。
其次，企业在进行AI应用时，往往需要对整个业务链进行分析。这意味着分析需求多，分析流程的周期也随之变长，导致无法及时响应多变的业务需求。
最后，传统的开源数据分析工具通常只能满足分析诉求本身，但是对于企业来说，还需要考虑到很多的管理诉求，如数据安全、成果安全、协同开发、工程化等。
面对三大痛点，很多企业对人工智能望而却步。对此，全新一代Tempo人工智能平台（TempoAI）立足企业诉求，为用户提供一系列自助式、自动化、智能化的分析模型构建服务来降低AI分析门槛、提升AI分析效率，以智能、易用、好用、全面为目标，致力于解决企业AI落地难题。

Tempo大数据分析平台

1、新增“成果列表-调度任务”功能，支持成果管理员统一查看并管理平台全部调度任务。

成果调度任务

2、新增PySpark编程节点，实现python分布式计算,支持用PySpark编程实现数据处理、数据分析等功能。

新增PySpark编程节点

3、自动数据处理，提升数据质量，提高处理效率
新增自动数据处理节点，根据内置的数据处理规则对输入的数据进行自动处理，包括列删除、缺失值、异常值等的自动处理，提高用户数据处理效率。

数据处理

4、数据去重
新增数据去重节点，该节点支持用户根据指定的方式对数据集的重复行进行处理，提升数据质量。

数据去重

5、成果管理
增加成果管理模块，成果管理员可对已发布的同步、异步、流服务进行线上全局统一查看和监控管理，提升成果的管理监控能力。

成果管理

6、案例模板
新增案例模板功能，支持用户增加案例模板对案例库进行丰富，方便用户对案例库进行统一维护和管理。

案例模板

7、常用算子
新增常用算子功能，用户可根据使用习惯，将常用的节点进行收藏，方便用户使用节点。

常用算子

8、进程管理
新增进程管理功能，用户可查看系统的资源使用情况和正在执行的流程，方便对进程进行统一的管理。

进程管理

9、算法管理
新增算法管理功能，支持用户对自定义算法进行管理和维护。

算法管理

10、其他优化点：

直方图修改为柱状图，不同取值区间或类别的频数/百分比。
数据过滤节点，支持引用流程参数，并支持添加字段A>字段B这种字段比较形式的过滤条件。
属性生成节点，支持更多函数:“getprerow”、“INTNX”、“INTCK”。
Python扩展编程易用性提升并解决了Python列数限制200列的问题。
优化了各种原因导致分析页、洞察页卡顿的类似问题。
解决了Hive\关系数据库输出、文件输出超出1000列，创建表问题。
为了避免模型读取问题，云部署下，执行模式不能切换至单机模式或轻量模式。单击部署下，可单机模式和轻量模式之间切换。
示例代码管理：提升扩展编程中示例代码的统一管理能力；
处理节点优化：支持分页机制，提高选择列的性能问题，提升用户体验感；
多实例部署：提升同步服务的调用性能；
数据拆分：增加精确拆分和近似拆分，适应不同数据量的拆分，提升运行效率；
属性生成：增加更多函数，满足用户更多需求；
Python编程：提升易用性及列数限制性能；
变量选择、相关系数、woe和描述数据特征支持模型输出，属性过滤支持模型读取，为用户提供科学的变量选择与属性过滤。

一次又一次的版本更新，只为让您体验到功能更强大、稳定、易用、可靠的产品；一次又一次地追求完美，只为不断践行品牌理念和专业价值。本次全新推出的TempoAI是否满足了您对数据分析的想象呢？如果您对产品还有任何的意见和建议，也欢迎来电：400-608-2558，告诉我们！

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