随着数字经济新生态的日趋成熟，AI智能分析也从早年间的“冷门前沿技术”，变成了炙手可热的香饽饽。在精准营销、工业设备智能监测，安防监控、金融投资分析甚至公共医疗领域，都得到了一定应用。如何让AI分析在企业的日常运营中创造更大的价值，已成为当下各行各业最为关注的话题之一。

同时，各式各样的AI数据分析工具也如雨后春笋一般涌现，甚至有相关研究者认为该市场已渐趋饱和。

▲全球市场中商业AI工具数量的变化曲线 来源：https://huyenchip.com/2020/06/22/mlops.html

有趣的是，尽管所有人都意识到了AI分析的商业价值，但在现实的企业场景中，人工智能的应用落地却面临着重重困难。知名咨询公司埃森哲就曾向国内企业高管发起调查，结果显示，近半数以上的国内企业决策者，都苦恼于无法让人工智能分析在企业中得到“规模化”应用并体现价值。

▲图片截取自埃森哲报告《中国企业人工智能应用之道》

为什么企业实现AI落地这么难？通过我们平时与各个行业的企业决策层的交流，可以总结出以下3点主要原因：

用人成本高

首先，传统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。Analytics Insights曾统计了多个国家数据科学家的平均年薪，基本在6万-8.8万美金之间，用人成本门槛偏高。

分析需求多

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，才能让分析结果真正作用于企业发展。实际分析需求多，但专业数据分析团队对业务本身又缺乏了解，需要先和业务团队进行大量的学习和讨论才能开展工作，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。

传统工具无法满足企业级需求

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，规模化的数据分析应用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、工程化等等。

如果说AI分析技术就像是武侠小说中武力值超强的传说级武器，那么能够让AI真正落地到企业实际的业务应用中的平台工具，就像是大侠们修炼的心法，内外兼修，才能让AI分析发挥出最大的价值。

围绕解决企业AI落地难题这一重点，Tempo AI摸索出一整套适合于中国企业的AI分析落地方案：

上文说到，如果想在企业内部让AI工具真正发挥作用，就必须让AI分析深度结合企业的自身业务。这样一来，我们就不能让AI工具的应用只限制在技术团队之中，还是需要让普通业务人员也能参与到模型分析的工作中。

传统的分析建模工作必须通过编码进行，有很高的技术门槛。而Tempo AI中提供编码和可视化拖拽两种不同的建模方式。其中一键建模和可视化拖拽的建模方式，可以帮助普通业务人员结合业务场景，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，只需2分钟即可灵活快速完成建模。

而针对于专业数据科学家的需求，Tempo AI也支持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，让普通的业务人员和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。

在传统的AI数据挖掘分析工作中，建模调参非常耗费时间和人力，以至于不少AI分析开发人员调侃自己为“调参侠”，无暇将工作精力投入到更多的创新工作中去。

而在Tempo AI中，平台内嵌130余种数据分析方法，涉及数据预处理、回归、分类、聚类、关联、时间序列、综合评价、文本分析、推荐、统计图表十大类别。能覆盖绝大部分的分析需求。

此外平台内置自动择参、自动分类、自动回归、自动聚类、自动时间序列等多种自学习功能，帮助用户自动选择最优算法和参数，一方面降低了用户对算法和参数选择的经验成本，另一方面极大地节省用户的建模时间成本。通过全流程智能建模、无需额外开发算法、进行复杂调参，实现开箱即用的智能数据分析体验

对于数字化运营的企业来说，业务侧查看数据报告的需求，已经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，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Tempo AI平台中，分析的数据范围可以横跨实时数据和历史数据，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。

尤其针对于工业领域设备维修、设备故障检测、设备剩余寿命预测、设备磨损情况等多种场景的实际需求。Tempo AI还结合自身创新打造面向工业信号数据的信号分析模块，支持信号输出、信号预处理、信号特征工程、信号变换、谱分析、信号滤波及信号输出等信号分析功能，让用户无需编码，只需拖拽就可完成基于信号机理的分析场景构建，提供了信号分析 + 机器学习分析 + 管理功能的全链路分析和成果落地能力，助力企业快速形成信号分析解决方案。

很多企业都有自己的数据分析专家团队，如何能让这些专家在分散的项目上产出的算法成果，转换为企业的知识资产沉淀下来呢？

通过Tempo AI中的自定义算法管理功能，企业就可以轻松实现将数据分析团队内各个成员产出的算法成果集中到Tempo AI平台之中，让算法成果从抽象的代码转变为方便灵活取用的平台节点，算法成果从此一目了然方便进行统一管理和维护。相关算法开发人员离开团队后，也不会影响算法模型的正常使用，业务人员可直接以拖拽配置的方式使用，快速实现资源复用，提升整体的分析效率。

由此，Tempo AI不仅可以作为人工智能分析工具帮助企业更加高效、智能、快速完成围绕日常业务的数据挖掘建模分析工作，更可以作为承接企业知识资产的开放工作平台，帮助企业建立长效的算法成果积累机制，实现数据挖掘开发团队的良性成长。

数字化转型已经成为每一家企业都必须重视的时代趋势，但如何让AI工具真正落地到实际业务之中，让AI分析真正发挥价值，却是很多企业正在苦恼的问题。