數據科學與分析對新時代企業數位轉型有哪些意義呢？

目前，我國正處於高品質發展轉型與新一輪資訊科技革命的歷史交匯期，數位科技創新為高品質發展帶來了新動能。

中共中央、國務院2023年2月印發《數位中國建設整體佈局規劃》，強調了數據這一新型生產要素在數位時代的重要意義。 以數據驅動數位化建設，以數位化建設支撐高品質發展，是實現中國式現代化的重要路徑。

從企業經營與管理角度分析，資料科學與資料分析對新時代企業數位轉型有哪些意義呢？

經營分析是企業管理中不可或缺的一環，透過對企業經營狀況、市場趨勢等進行資料分析和解讀，為企業管理階層提供科學的決策支持，進而提高企業的競爭力和獲利能力。 過去，企業資料分析更多的是結果資料的靜態呈現與事後分析。 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 資料分析能力是企業生存與發展的關鍵。

因此，企業資料分析越來越重視製程資料與動態分析，甚至還要做到資料的前置預判。 Altair澳汰爾是一家全球性技術服務公司，專注於資料分析和人工智慧（AI）、模擬、高效能運算（

HPC

）#等領域的軟體產品研發，致力於為汽車、消費性電子、航太、能源、機車車輛、造船、國防軍工、金融、零售業的企業客戶提升其萬物智慧互聯的競爭力。 Altair RapidMiner#是Altair旗下的資料分析與人工智慧平台，它將資料準備，機器學習和預測模型部署完整的結合起來，#在資料與使用者之間創造價值。 Altair

#RapidMiner從資料分析全生命週期出發，涵蓋了資料準備、資料科學、數據視覺化三大業務。 一：#Altair RapidMiner

能為企業提供哪些解決方案？

###1、資料準備################ #####

據悉，Blue Hill、Forbes、Harvard Business Review、IBM等機構研究發現，沒有合適的工具，「資料準備」需要大量人力編程，不僅耗時、成本高昂而且很容易出錯。 隨著資料來源和資料量的快速增長，企業需要一個簡單但功能強大的資料分析解決方案，包括不但可以支援眾多不同資料來源的訪問，自動執行可重複的資料分析工作，並提高整個組織中資料分析結果可信任等級。

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。 資料的挖掘與分析能使得企業更加了解#流程##資料 #，並透過數據來引導經營。數據不僅只是結果的一種呈現，而是作為生產要素。因此，資料準備工作是資料分析工作的起始，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存取數據，透過其中的洞察力理解數據價值，並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資料科學、機器學習和預測分析工具，#能夠幫助企業實現資料分析視覺化及進階的預測模型#，幫助企業基於資料分析分析而做出準確決#策。

3、即時串流資料

#Altair RapidMiner擁有Panopticon Stream 串流處理引擎，它與Panopticon Visual Analytics軟體一起構成Panopticon串流資料分析與人工智慧平台。流直接連接到各種流和資料來源中，包括Kafka，並支援即時資料準備、計算引擎、#聚合引擎、預警引擎等關鍵功能。

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具體到業務本身，Altair RapidMiner可以提供客戶分析，營運分析和風險分析，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#、定價最佳化、裝置的預測與維護、產品偏好、#品質保證、文字探勘、詐欺偵測、風險管控 等多方面。

二：#Altair RapidMiner平台可協助企業實作以下需求

#從全球視野來看，賦能企業數位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、零售等特定產業數位轉型起家的服務商，還包括通用型AI技術、數據分析產品供應商，在數據驅動業務發展和智慧決策成為企業數位轉型重要趨勢的背景下，如何將企業累積的大量且複雜的數據高效利用起來，挖掘並發揮數據的更大價值，打通企業設計研發-生產製造-行銷銷售-運維等全生命週期的資料流通與全流程數位轉型，成為現階段企業亟需回答的命題。

事實上，儘管許多企業都在努力實現全流程的資料驅動，但部門之間、人員之間仍存在孤立現象，許多企業難以正確且有效率地利用快速成長的數據。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」將成為企業數位轉型過程中的不穩定因素，導致專案失敗、成本和人員投入浪費等。

6月6日，Altair發布了一項關於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有摩擦，那麼 AI 和資料分析專案會因此半途夭折，失敗率居高不下（介於 36% 至 56%）。

基於企業數據分析應用這一痛點，Altair在業界首次提出了“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。

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使用者透過Altair RapidMiner平台，可有效解決資料分析中的摩擦主要包括：

1、 打破資料洞察障礙－人們可以立即找到分析所需的資訊並加以利用；

2、利用所有可用資料的分析，在更短的時間內做出##高品質的決策；

3、#企業可以預測值得信賴的結果，並根據這些結果規劃和調整

策略；4、

可以避免錯誤並輕鬆的一致的報告和分析;5、減少企業在資料方面的重複性工作；6、對於個人而言，無需重複做相同的資料工作

，從而 #優化個人生產力；

7、對團隊而言，無需重複分析和報告其他人已經完成的專案，使團隊生產力大幅提高。 三：在核心功能上，Altair

RapidMiner平台提供以下7點支撐

#1、#用於存取資料、資料準備、管理、自動化、預測分析和視覺化的完全整合的系統;

2、##支持視覺化，機器學習驅動的預測，為高階資料科學模型自動產生執行程式碼;##3、

嵌入式的視覺化可以更容易地解釋模型;

#4、在工作視圖中有數百個預先定義的資料準備和資料科學功能

5、

###幫助資料科學團隊和商業分析師輕鬆建立和部署模型######；#################6 、######增強分析：機器學習為資料準備和相關資料來源提供建議，並確定資料資產的可信度######;############################################################## #####7、######開放且靈活，讓團隊可以無限制地使用熱門演算法和編碼語言######。 ############

使用者使用資料分析與人工智慧平台Altair RapidMiner的快速視覺化工作流程設計器，能實現高效的##自動化建模，並將其投入生產。 此外，透過平台還能消除尖端資料科學的複雜性，方便使用者使用最新的機器學習演算法和TensorFlow，Hadoop和Spark等技術。

值得一提的是，RapidMiner開源社群服務也將在中國正式開啟 。 RapidMiner社群整合所有現有的應用程序，資料和程式語言，覆蓋了超過35萬名資料科學家。 這個專業、自由的社群交流空間，為開發者提供了豐富的開發工具與應用軟體。

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