什么樣的數據建模工具才是科研機構的最優選？
2021-12-07 16:14:03
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近年來隨著國家產業數字化轉型步伐的加快，大數據及人工智能技術已經深入到各個行業領域之中，在產研聯動創新融合的大趨勢下，很多專業科研機構也應勢開始重視將行業研究與機器學習相結合，借助數據建模為實際行業科研工作帶來助力。
但非大數據專業領域的科研人員往往并不熟悉相關技術應用，這就導致目前國內市場上通用的很多技術手段在跨專業科研領域應用落地時，總會遇到種種問題：
?科研人員行業專業能力突出，但是大數據處理、機器學習建模等能力不足；
?專業建模工具使用門檻高，科研效率有待提高；
?研究成果無法統一歸集管理，復用率不高；
?工程化應用與落地困難，科研成果價值轉化不足；
其實類似的問題，在不少企業的數字化轉型過程中同樣會遇到。美林數據在企業級大數據領域多年服務經驗的基礎上，以“智建模，易應用”的設計概念，打造出Tempo平臺，以智能化、易用化、專業化的操作體驗，幫助科研人員提升科研轉化能力，讓行業科研機構也能獲得自己的數據挖掘能力，賦能產業應用創新。
產品詳解：四大優勢，讓數據真正驅動研究
⇒開箱即用的自助式數據建模工具
Tempo平臺采用了拖拽式節點操作、連線式流程串接、指導式參數配置的操作模式，用戶可以通過簡單拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程構建。讓普通科研人員真正體驗零編碼的建模體驗。
同時平臺內置數據處理、數據融合、特征工程、擴展編程等功能，豐富的數據預處理算法，可以幫助科研人員快速完成建模數據準備。更近一步，Tempo平臺內置豐富的算法庫，通過自動學習功能自動推薦最優的算法和參數配置，幫助用戶實現更智能的一鍵式建模，快速挖掘數據隱藏價值。
⇒輕松實現科研成果工程化應用
Tempo平臺中具備完善的模型管理和模型部署方式，可滿足工程化應用的不同訴求，讓科研成果可復現可交互。此外平臺還提供統一的成果分類統計及統一管理監測，高效便捷地管理成果、利用成果及監測成果，能夠有效幫助科研人員解決研究成果歸集管理難題。
⇒豐富詳實的模型解析
Tempo平臺為了幫助科研人員更好、更全面的觀察分析流程各個環節的執行情況，提供了全面的洞察功能。通過豐富詳實的洞察內容，用戶可從任意節點入手，全方位觀察建模過程任意流程節點的執行結果，為用戶開展建模流程的改進優化提供依據，從而快速得到最優模型，發現數據中隱含的業務價值。
建模分析報告支持在線查看，并且支持下載可編輯Word版本，支持科研報告及相關成果發布應用。
⇒一站式解決數據處理分析應用全流程需求
Tempo平臺內包含數據接入、數據管理、挖掘建模、成果管理與應用、可視化分析與展示等大數據分析應用能力，達成一個工具打通數據處理分析應用全流程，通過簡單的拖拽式操作即可實現多種數據分析需求，真正解放科研人員生產力！
目前，Tempo數據科學平臺已經應用在多個行業領域科研院所的重大課題項目中，它具體是如何幫助科研人員在跨專業領域發掘數據價值的呢？讓我們一起來看一個實際應用案例；
應用案例
支撐業務專家快速構建數據模型的智能化解決方案
一、項目背景
工業和信息化部電子第五研究所，以可配置機電產品質量可靠性研究為目標，需要對配置機電產品的質量診斷、故障預警能力、機電產品管理與監測等問題展開應用研究并落地。在這一過程中，需要核心算法在“業務應用”與“模型構建”方面提供支撐幫助。
二、問題與解決方案
在執行過程中，科研人員們發現了有兩大問題嚴重阻礙了項目進程。
1、建模效率慢
所內科研專家熟悉業務，卻不熟悉數據模型構建，項目執行中額外增加了與算法人員的溝通成本。
2、數據處理難
在數據處理部分，還需要實現對工業實時信號數據的處理，必須要實現直連時序數據庫，才能有效提高設備預警的效率。
在引入Tempo平臺之后，兩大問題都得到了有效解決：
首先在建模效率方面，業務專家在Tempo平臺中可以直接在圖形化界面拖拽建模，有效降低了學習成本，后續的模型洞察環節如果發現問題需要調整，專業算法人員也可以直接在Notebook中通過編程形式調整，使各業務條線靈活協作互不打擾，研究成果的落地也更加方便快捷。
在數據處理方面，Tempo平臺是業內少有的可以直連工業設備時序數據庫的數據建模工具，可以將信號數據自動結構化，波、譜數據的直接分析，訓練動態預警模型，大大降低前期數據處理的難度。
通過上面的案例我們可以發現，有了Tempo平臺的幫助，科研人員就可以把傳統科研場景中需要使用多個工具、組織多個團隊才能解決的問題，統統集中到一個系統中以智能化的方式搞定，大大降低了最讓廣大科研人員頭疼的項目運營工作難度，讓科研人員將更多的精力投入到真正的技術攻關中。
在數字化的浪潮中，相信在未來會有更多的行業科研機構將把大數據與人工智能技術技術運用在產業研究工作之中，釋放數據生產力。如果您也想體驗更加敏捷、智能、專業的分析模型構建，歡迎申請試用。
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