近日，Forrester发布最新《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》报告，解读预测分析和机器学习（PAML）市场在中国的最新发展，并向数字化转型决策者们提出建议。DataCanvas凭借开源、灵活、高性能的数据科学平台产品获得关注，并入选报告。

灵活、开放，提供全方位自主AI能力建设

作为持续关注全球PAML市场的研究机构，Forrester此次调研活跃于中国PAML市场的35家供应商，从产品类型、产品性能、公司规模等角度为各行业CIO们提供相关信息。DataCanvas作为提供多模式服务（Multimodel PAML）的供应商，能够为不同技术能力的企业提供全方位的自主AI能力建设。

全方位

DataCanvas提供从数据准备，模型开发，模型评估，模型生产化，模型监控、实时结果反馈，到模型治理的全生命周期管理，在简化企业模型操作的同时节能提效，实现“用模型操作人工智能”。

通过“四库”——特征仓库、模型仓库、场景仓库、AutoML仓库，DataCanvas能够实现跨行业、跨业务的知识迁移，降低高复合能力人才要求，突破企业级知识融合瓶颈。

灵活

为适应不同技术能力的使用者和团队协同模型操作，DataCanvas集自动建模、拖拽式建模、编码建模三种建模方式于一身，将AI门槛降到最低的同时，全面提升团队级模型构建和管理效率。

DataCanvas还内置“白盒”算子库，支持用户直接调用和编辑更改，让用户针对自有数据情况，生成个性化的模型资产，加速实现自主AI。

开放

目前，DataCanvas数据科学平台可以在各类主流硬件和技术架构上实现开放性支持，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。

小到一个算子，大到整个框架，DataCanvas正在将“开放”做到极致。

对于企业来说，人工智能是一种强大的变革性技术，当前的PAML正在帮助企业简化模型各生命周期的操作，将数据科学家从繁琐的任务中解放出来，但同时，数据科学的能量仍未被全力释放。Forrester发现，越来越多的公司希望建立自己的人工智能能力。

开源、创新，加速AutoML“新基建”

“让客户拥有自主AI的能力”，DataCanvas正以此为目标加速技术创新并服务更多客户。

为了突破结构化数据分析效能，DataCanvas基于长期服务于金融、制造、政府、交通等十余行业所积累的经验开发并且开源了的DeepTables深度学习工具包，备受业内关注。在今年3月的Kaggle结构化数据竞赛Categorical Feature Encoding Challenge II 中，DataCanvas凭此摘获第1名，这是结构化领域中深度学习超越传统机器学习算法的高光时刻。

DataCanvas凭借多年科技研发和行业落地经验，深知客户所需，洞悉行业所想，精准判断自动机器学习发展趋势，自主研发并开源的Hypernets---通用自动机器学习框架，在全球率先突破Auto ML快速开发痛点。

Hypernets对自动机器学习领域的三个核心问题：搜索空间、搜索算法和评估策略做了合理的抽象，并提供了相应的基础算法和工具，从而实现多样性机器学习任务和场景的自动化工具的快速开发，提高了超参数优化和神经架构搜索领域的研究和创新效率，加速Next Generation AutoML的发展。

人工智能是一种强大的变革性技术，而数据科学作为企业数字化转型的武器正在不断演进。DataCanvas致力于引领数据科学行业发展，将通过持续创新开源技术、落地各行业业务场景，全面提升数据科学技术能效，加速释放企业自主AI红利。