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产品版本
TempoAI——V6.0
时间:2020-08-08 18:21:00 浏览:
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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!
TempoBI——V6.0
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