當前，我國正處于高質量發展轉型與新一輪信息技術革命的歷史交匯期，數字技術創新為高質量發展帶來了新動能。

中共中央、國務院2023年2月印發《數字中國建設整體布局規劃》，強調了數據這一新型生產要素在數字時代的重要意義。以數據驅動數字化建設，以數字化建設支撐高質量發展，是實現中國式現代化的重要路徑。

從企業經營和管理角度分析，數據科學與數據分析對新時代企業數字化轉型有哪些意義呢？

經營分析是企業管理中不可或缺的一環，通過對企業經營狀況、市場趨勢等進行數據分析和解讀，為企業管理層提供科學的決策支持，從而提高企業的競爭力和盈利能力。過去，企業數據分析更多的是結果數據的靜態呈現與事后分析。在當今激烈的市場競爭中，在敏捷變化的內外因共同作用下，擁有及時、準確、多維的數據分析能力是企業生存和發展的關鍵所在。因此，企業數據分析越來越注重過程數據與動態分析，甚至還要做到數據的前置預判。

Altair澳汰爾是一家全球性技術服務公司，專注于數據分析和人工智能（AI）、仿真、高性能計算（HPC）等領域的軟件產品研發，致力于為汽車、消費電子、航空航天、能源、機車車輛、造船、國防軍工、金融、零售行業的企業客戶提升其萬物智能互聯的競爭力。

Altair RapidMiner是Altair旗下的數據分析與人工智能平臺，它將數據準備，機器學習和預測模型部署完整的結合起來，在數據與用戶之間創造價值。Altair RapidMiner從數據分析全生命周期出發，覆蓋了數據準備、數據科學、數據可視化三大業務。

一：Altair RapidMiner能為企業提供哪些解決方案？

1、數據準備

據悉，Blue Hill、Forbes、Harvard Business Review、IBM等機構研究發現，沒有合適的工具，“數據準備”需要大量人力編程，不僅耗時、成本高昂而且很容易出錯。隨著數據源和數據量的快速增長，企業需要一個簡單但功能強大的數據分析解決方案，包括不但可以支持眾多不同數據源的訪問，自動執行可重復的數據分析工作，并提高整個組織中數據分析結果可信任級別。

當前，越來越多具有前瞻性視角的管理者們正在利用數據科學和分析創造更多的商業價值。數據的挖掘和分析能使得企業更加了解過程數據，并通過數據來指導經營。數據不僅僅只是結果的一種呈現，而是作為生產要素。因此，數據準備工作是數據分析工作的起始，其重要性不言而喻。

2、機器學習

無論行業垂直與否，當企業內的多種用戶可以訪問數據，通過其中的洞察力理解數據價值，并使用這些數據分析成果、解決業務問題時，就實現了數據驅動的策略。

應用功能強大且有洞察力的數據科學、機器學習和預測分析工具，能夠幫助企業實現數據分析可視化及高級的預測模型，幫助企業基于數據分析而做出準確決策。

3、實時流數據

Altair RapidMiner擁有Panopticon Stream 流處理引擎，它與Panopticon Visual Analytics軟件一起構成Panopticon流數據分析與人工智能平臺。流直接連接到各種流和數據源中，包括Kafka，并支持實時數據準備、計算引擎、聚合引擎、預警引擎等關鍵功能。

具體到業務本身，Altair RapidMiner可以提供客戶分析，運營分析和風險分析，其中包括：預防客戶流失、客戶終身價值預測、客戶細分、下一個最佳行動策略、需求預測、定價優化、設備的預測與維護、產品偏好、質量保證、文本挖掘、欺詐檢測、風險管控等多方面。

二：Altair RapidMiner平臺可幫助企業實現以下需求

從全球視野看，賦能企業數字化轉型的數據服務商數量眾多、類型豐富、基因迥異，不僅包括服務工業、金融、零售等特定行業數字化轉型起家的服務商，還包括通用型AI技術、數據分析產品提供商，在數據驅動業務發展和智能決策成為企業數字化轉型重要趨勢的背景下，如何將企業積累的海量且復雜的數據高效利用起來，挖掘并發揮數據的更大價值，打通企業設計研發-生產制造-營銷銷售-運維等全生命周期的數據流通和全流程數字化轉型，成為現階段企業亟需回答的命題。

事實上，盡管許多企業都在努力實現全流程的數據驅動，但部門之間、人員之間仍存在孤立現象，很多企業難以正確并高效利用快速增長的數據。企業在應用AI技術和AI產品過程中會產生多種“摩擦”，而數據分析中存在的“摩擦”將成為企業數字化轉型過程中的不穩定因素，導致項目失敗、成本和人員投入浪費等。

6月6日，Altair發布了一項關于Frictionless AI的全球獨立調查報告。該調查吸引了10 個國家/地區、來自多個行業的 2000 多名專業人員參與。調查結果顯示，如果企業內部部門之間存在摩擦，那么 AI 和數據分析項目會因此半途夭折，失敗率居高不下（介于 36% 至 56%）。

基于企業數據分析應用這一痛點，Altair在行業內首次提出了“Frictionless AI”，即“無摩擦AI”概念，旨在幫助企業解決用戶與數據之間、數據與行業專家之間，以及工具、基礎設施不斷變化等帶來的摩擦。

用戶通過Altair RapidMiner平臺，可有效解決數據分析中的摩擦主要包括：

1、打破數據洞察障礙——人們可以立即找到分析所需的信息并加以利用；

2、利用所有可用數據的分析，在更短的時間內做出高質量的決策；

3、企業可以預測出值得信賴的結果，并根據這些結果規劃和調整策略；

4、可以避免錯誤并輕松的得到一致的報告和分析；

5、減少企業在數據方面的重復性工作；

6、對于個人而言，無需重復做相同的數據工作，從而優化個人生產力；

7、對于團隊而言，無需重復分析和報告其他人已經完成的項目，使團隊生產力大幅提高。

三：在核心功能上，Altair RapidMiner平臺提供以下7點支撐

1、用于訪問數據、數據準備、管理、自動化、預測分析和可視化的完全集成的系統；

2、支持可視化，機器學習驅動的預測，為高級數據科學模型自動生成執行代碼；

3、嵌入式的可視化可以更加容易地解釋模型；

4、在工作視圖中有數百個預定義的數據準備和數據科學功能；

5、幫助數據科學團隊和商業分析師輕松構建和部署模型；

6、增強分析：機器學習為數據準備和相關數據源提供建議，并確定數據資產的可信度；

7、開放及靈活，使團隊可以無限制地使用熱門算法和編碼語言。

用戶使用數據分析與人工智能平臺Altair RapidMiner的快速可視化工作流設計器，能實現高效的自動化建模，并將其投入生產。此外，通過平臺還能消除尖端數據科學的復雜性，便于用戶使用最新的機器學習算法和TensorFlow，Hadoop和Spark等技術。

值得一提的是，RapidMiner開源社區服務也將在中國正式開啟。RapidMiner社區集成所有現有的應用程序，數據和編程語言，覆蓋了超過35萬名數據科學家。這一專業、自由的社區交流空間，為開發者提供了豐富的開發工具與應用軟件。