近日，国际权威研究机构IDC发布《IDC MarketScape：中国机器学习开发平台厂商评估》研究报告(以下简称“报告”)，这是IDC首次针对机器学习平台在中国市场的表现进行深入评估。

　　据IDC数据，2018 年应用机器学习给中国AI市场带来的投入规模达百亿,预计2018-2023年间商业化机器学习开发平台的复合增长率将高达62.0%。在机器学习开始广泛渗透、应用场景拓展翻新的阶段，九章云极作为一个中立的软件提供商，凭借具有能够适用多架构、多环境、零锁定的DataCanvas数据科学平台，其独有的机器学习开发技术、丰富的行业创新应用，在本次报告中获得行业认可，处于主要厂商位置。

　　DataCanvas

　　企业AI建设的强大武器

　　报告中详细描述九章云极在前沿技术应用和商业模式的优势，并为技术买家提供专业建议：在采用机器学习、人工智能解决方案时，企业不能过度关注硬件和算力平台而忽视了软件及应用。为短期内的 AI 工作负载选择最适配的底层架构，为中长期的 AI 工作负载做好算力规划，更重要的，重视将机器学习、深度学习的价值最大化，真正以业务需求为导向，实现智能化。

　　高粘性市场战略

　　九章云极是国内较早从事数据科学平台研发和产品落地的公司，有较高的技术壁垒和行业壁垒。许可制+订阅制的商业模式，让九章云极深入到客户的业务场景中，与客户深度合作，通过不断优化的产品及服务，为客户提供长期有效的产品升级及服务，提升了与客户的粘性。

　　灵活性产品定位

　　九章云极对其市场角色定位十分清晰坚定，作为一个中立的软件提供商，其产品DataCanvas数据科学平台可以在所有硬件和技术架构上实现开放性支持，轻松处理海量多源异构数据，无缝适配各类物理设备和云环境，并对主流技术架构提供全面的支持，服务全行业应用场景。

　　高效性技术架构

　　DataCanvas数据科学平台将以人工智能和机器学习为核心的增强分析技术引入到企业级服务中。平台立足全局视角，面向细分业务，结合数据科学研究方法，覆盖多源异构数据引入、聚合计算、数据探索、特征工程、智能建模、深度分析、毫秒级实时成果消费等环节的模型全生命周期管理。

　　落地性价值融合

　　九章云极结合AutoML、Unified Dataframe等自主研发技术，在垂直行业领域中提出了“四库”的知识融合框架，结合业务专家的指导，借力三位一体建模方式，满足客户不同人群的AI建设能力，培养分析师向数据科学家转型，大幅度降低企业AI建设壁垒。

　　从BI到AI

　　九章云极的数据科学创新应用

　　报告指出，九章云极以数据科学推动规模化企业 AI，通过提供完整的机器学习平台和AI模型生产化平台，推动企业数据建设完成从BI到AI的提升，从而通过数据科学助推企业数字化转型。值得一提的是，九章云极为用户提供的数据科学平台和实时决策中心，通过为企业建立“四库”——模型仓库、特征仓库、模版仓库和 AutoML Recipe 仓库的技术组合，为企业提供自助式、低门槛的数据分析和建模能力，实现模型全生命周期管理，实现模型规模化消费。

　　作为数据科学创新厂商，九章云极不仅在金融行业反欺诈、精准营销等场景有丰富的实践经验，在政府、交通、IoT、地产、教育等领域亦不断落地机器学习创新应用，收获市场好评。不久前，九章云极服务实施的山东省青岛市人民检察院“案件质量评查系统建设项目”，作为检察系统案件评查标杆案例，获得2019 IDC中国数字化转型政府行业应用场景创新大奖。

　　IDC中国人工智能高级研究经理卢言霞表示，尽管深度学习算法的创新速度变缓，但我们相信机器学习的应用将稳步渗透到各行各业的生产系统中。纯技术的创新速度有所放缓，但从技术到产品到商业化应用落地的速度在加快。未来，自动化机器学习也将降低行业用户采用AI的门槛，加速行业企业实现高级别的自动化、智能化。

　　九章云极联合创始人兼CEO方磊表示：“九章云极作为领先的数据科学服务商，从产品研发到规模化落地不过短短三五年时间。这一方面验证了市场对高开放性、高灵活度的数据科学平台产品的强大需求，同时也验证了科技落地到业务场景的更多可能。“创新”是九章云极的基因，企业AI建设的难点将会从降低技术壁垒转向知识融合。解决“如何加速技术与业务场景的创新融合”这样的行业难题，是九章云极下一步的战略方向。相信我们倡导的“四库”知识融合框架将会深刻影响市场。我们将站在机器学习平台行业更高、更宏观的角度，推动数据科学平台的发展。”

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