文章主题：AI, 数据分析, 企业落地难, Tempo AI
数字经济新纪元，AI分析热度飙升，从初期的高深神秘转变为今日不可或缺的热门工具。它广泛渗透于精准营销、工业智能诊断、安防监控、金融策略制定及公共医疗等诸多领域，为各行业带来了显著效益。如今，如何让AI的力量在企业日常运营中发挥更大效能，成为了业界热议的焦点。🚀💼
同时，各式各样的AI数据分析工具也如雨后春笋一般涌现，甚至有相关研究者认为该市场已渐趋饱和。
▲全球市场中商业AI工具数量的变化曲线来源：https://huyenchip.com/2020/06/22/mlops.html
🌟人工智能的商业潜力无疑是巨大的，但它在实际企业中的落地却并非易事。据全球知名咨询公司埃森哲的一项调查显示，国内超过一半的企业领导者正面临着一个棘手的问题——如何将AI的力量实现大规模、有效且经济地融入业务决策中，以释放其真正的价值。📊
▲图片截取自埃森哲报告《中国企业人工智能应用之道》
🌟企业AI落地为何步履维艰？🚀揭秘三大关键挑战💡1️⃣ 技术瓶颈重重：对企业而言，AI并非魔法棒，它需要深厚的技术积累和精准的应用场景。从模型训练到数据处理，每一步都像攀登科技高峰，稍有不慎就会卡壳。2️♀️ 数据孤岛困扰：行业间的数据壁垒让AI难以实现跨领域融合，宝贵的商业信息往往深藏于各个系统中，如何打破数据的“玻璃天花板”是大问题。3️⃣ 文化与人才挑战：拥抱变革并不易，企业需要调整现有的决策机制，培养适应AI时代的员工队伍。这不仅涉及到技术技能的提升，更关乎思维方式的转变。要想成功落地AI，企业需深思并逐步解决这些问题。🚀—原内容已改写，保留了主要信息，同时优化了词汇以利于SEO和情感表达，并使用emoji符号增强可读性。
用人成本高
🌟传统AI转型并非易事，企业需打造专属的智囊团。👩💻 数据治理与模型构建，重任落在经验丰富的数据科学家肩上，他们平均薪资高达年薪60,000-88,000美元（💰），人才成本不容小觑。💻 然后，IT专家接手，将复杂的模型转化为实用的操作工具，确保技术无缝对接业务。📊 值得注意的是，这个过程可能需要大量时间和资源，对企业来说是一笔显著的投入。
分析需求多
🌟企业AI转型，数据驱动发展并非易事！💡首先，AI的应用往往要求对企业全链条深度剖析，而这往往需要业务专家与数据分析团队紧密协作，一场知识的交融盛宴。📚然而，现实是，业务需求繁多，而专业团队对行业理解有限，从熟悉业务到制定策略，每一步都像在走迷宫，耗时长，效率低。👣这就导致了分析流程的冗长，无法迅速适应市场瞬息万变的挑战。要解决这个问题，企业需打造敏捷的数据驱动模式，缩短从需求识别到行动的反馈周期。🎯通过优化工作流程，提升团队间的信息共享，让AI的力量得以快速释放，以数据为舟，业务为帆，企业在数字化浪潮中才能保持航向精准。🚀
传统工具无法满足企业级需求
🌟📊在数字化转型的浪潮中，虽然经典的开源分析工具以其强大的功能为数据分析提供了有力支持，但企业在追求深度洞察的同时，还需面对复杂的管理挑战。👀數據安全、成果保密、团队协作与工程化管理——这些都是企业规模化应用数据分析时不可或缺的考量因素。💡这些不仅关乎数据的生命线，更是业务稳健运营的关键环节。
如果说AI分析技术就像是武侠小说中武力值超强的传说级武器，那么能够让AI真正落地到企业实际的业务应用中的平台工具，就像是大侠们修炼的心法，内外兼修，才能让AI分析发挥出最大的价值。围绕解决企业AI落地难题这一重点，Tempo AI摸索出一整套适合于中国企业的AI分析落地方案：
更灵活的分析建模方式
上文说到，如果想在企业内部让AI工具真正发挥作用，就必须让AI分析深度结合企业的自身业务。这样一来，我们就不能让AI工具的应用只限制在技术团队之中，还是需要让普通业务人员也能参与到模型分析的工作中。
传统的分析建模工作必须通过编码进行，有很高的技术门槛。而Tempo AI中提供编码和可视化拖拽两种不同的建模方式。其中一键建模和可视化拖拽的建模方式，可以帮助普通业务人员结合业务场景，通过拖拉拽的方式将封装好的算法组件进行组合并对机器学习流程进行可视化构建，只需2分钟即可灵活快速完成建模。
而针对于专业数据科学家的需求，Tempo AI也支持Jupyter建模，以及R、Java、Python、Scala、Matlab、PySpark、Tensorflow等多语言混合编程，实现个性化数据处理及业务特有算法，自由可扩展。
多种建模方式，让普通的业务人员和专业的数据科学家都可以利用平台完成自己的分析建模工作，助力企业打造“全民数据科学家”的数据运营文化建设。
更智能化的建模分析体验
在传统的AI数据挖掘分析工作中，建模调参非常耗费时间和人力，以至于不少AI分析开发人员调侃自己为“调参侠”，无暇将工作精力投入到更多的创新工作中去。而在Tempo AI中，平台内嵌130余种数据分析方法，涉及数据预处理、回归、分类、聚类、关联、时间序列、综合评价、文本分析、推荐、统计图表十大类别。能覆盖绝大部分的分析需求。
此外平台内置自动择参、自动分类、自动回归、自动聚类、自动时间序列等多种自学习功能，帮助用户自动选择最优算法和参数，一方面降低了用户对算法和参数选择的经验成本，另一方面极大地节省用户的建模时间成本。通过全流程智能建模、无需额外开发算法、进行复杂调参，实现开箱即用的智能数据分析体验
更贴合业务目标的功能模块
对于数字化运营的企业来说，业务侧查看数据报告的需求，已经不再是仅局限于实时的数据，而且还希望通过结合历史数据进行更加全面性的探索分析，获得对业务较为全面的洞察理解，从而为后续的运营决策、营销决策、风控决策等等提供信息支撑。在Tempo AI平台中，分析的数据范围可以横跨实时数据和历史数据，既支持对大数据量的历史数据进行分布式高效批量建模分析，也支持低延迟的实时数据进行高效加工处理及分析。
尤其针对于工业领域设备维修、设备故障检测、设备剩余寿命预测、设备磨损情况等多种场景的实际需求。Tempo AI还结合自身创新打造面向工业信号数据的信号分析模块，支持信号输出、信号预处理、信号特征工程、信号变换、谱分析、信号滤波及信号输出等信号分析功能，让用户无需编码，只需拖拽就可完成基于信号机理的分析场景构建，提供了信号分析 + 机器学习分析 + 管理功能的全链路分析和成果落地能力，助力企业快速形成信号分析解决方案。
更强大的算法成果管理
很多企业都有自己的数据分析专家团队，如何能让这些专家在分散的项目上产出的算法成果，转换为企业的知识资产沉淀下来呢？通过Tempo AI中的自定义算法管理功能，企业就可以轻松实现将数据分析团队内各个成员产出的算法成果集中到Tempo AI平台之中，让算法成果从抽象的代码转变为方便灵活取用的平台节点，算法成果从此一目了然方便进行统一管理和维护。相关算法开发人员离开团队后，也不会影响算法模型的正常使用，业务人员可直接以拖拽配置的方式使用，快速实现资源复用，提升整体的分析效率。
由此，Tempo AI不仅可以作为人工智能分析工具帮助企业更加高效、智能、快速完成围绕日常业务的数据挖掘建模分析工作，更可以作为承接企业知识资产的开放工作平台，帮助企业建立长效的算法成果积累机制，实现数据挖掘开发团队的良性成长。
数字化转型已经成为每一家企业都必须重视的时代趋势，但如何让AI工具真正落地到实际业务之中，让AI分析真正发挥价值，却是很多企业正在苦恼的问题。
结合多年大数据分析企业级项目实践经验，美林数据开发出更加智能、易用的AI智能分析工具——Tempo AI，提供了从数据接入、数据探索、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估、模型管理、模型部署到最终的工程化应用的全流程“端对端”解决方案，能够为企业级用户提供自助式、自动化、智能化的分析模型构建服务，降低AI分析门槛，解决企业AI落地难题！
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