在上一期的文章中，小编就TempoBI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TempoAI，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。这意味着数据分析需求多，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。

无人不会：“4+1”多模态建模方式

有人想用一键式建模，有人想用编码式建模。全都有！

TempoAI一个平台提供四种不同的建模方式，包括一键建模式、主题场景式、可视化拖拽式、交互编码式，能够满足企业中不同层次、不同需求的人员分析诉求。

一键建模式：只需一键接入数据，平台就会自动数据准备、自动选择最优算法和参数，直接生成最优模型和建模结果，完全零门槛。

主题场景式：平台内置丰富的AI分析场景，用户可以直接根据场景选择自己需要的机器学习流程，准确而高效。

可视化拖拽式：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，灵活快速。

交互编码式：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。

多种建模方式让从普通的业务人员到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。

无时不有：批流一体分析建模引擎

马上就想要分析预测结果怎么办？不用等！

对于企业来说，业务查看数据报告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，甚至有些场景下需要两者数据进行相融合分析。通过对数据展开探索式的分析，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TempoAI平台中，分析的数据范围可以横跨实时数据和历史数据，提供批流一体高效处理引擎，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。

无所不能：全链条智能化建模

试算法，调参数太费时间了！不用愁！

面对不同的业务场景中的不同问题，需要不同的算法模型去进行分析。TempoAI拥有多种分析算法，能覆盖绝大部分的分析需求，通过提供全体系智能化建模方案，包括全流程智能化建模和阶段式智能化处理建模，实现自动数据处理、自动算法选择、自动参数调整、自动特征构建、自动批量建模、自动推荐模型等功能。提供灵活的智能化分析机制，有效提升建模效率，降低建模门槛。一方面降低了用户对算法和参数选择的经验成本，另一方面极大节省用户的建模时间成本。

无所不包：全面适配更多分析场景

新场景，新问题，怎么办？不用怕！

平台算法库扩展至9大类分析场景，包括120种以上的分布式算法、5种独创算法、多种深度学习和集成学习算法及Tensorflow框架。基于全面的算法体系支撑全面的建模分析场景，TempoAI从行业痛点切入，打造行业应用场景，固化“行业模型”，助力企业智能化转型，涵盖制造、能源、政府、金融、教育、通信等各大行业的上百种应用场景，满足用户不同行业、不同场景的算法需求,扩展解决问题的能力。

数字化已是大势所趋，一个企业要真正地把 AI、大数据应用到生产中去，需要长期的过程。全新的TempoAI V6.0以“更易用、更好用、更智能、更全面”为升级目标，将为用户提供一种全新的机器学习体验，快速帮助企业实现数据价值变现，缩短AI落地周期，帮助不同阶段的企业解决在数字化转型过程中遇到的各种难题。
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