我们通过与大数据的结合，引入了人工智能的概念，提供一种新的解决方案。
企业在信息化的过程中积累了大量的数据，涵盖其业务、运营、财务等各个方面，随着数据维度的增多和关联度的增强，传统BI的分析方法已经无法充分的挖掘数据中的价值。人工智能的再次兴起为数据提供了新的应用模式，能够从高维度的数据中发现深层的关联关系，精确地进行分类、预测等分析，从而为企业的决策提供依据。同时，人工智能企业应用的建设者提出了新的要求。:
首先，人工智能要求建设者具备将业务映射到数据的能力。建设者一方面要熟悉业务过程、内容和需求，另一方面需要了解当前所能够掌握的数据资源，并将业务的需求与数据资源关联起来。
其次，人工智能要求建设者具备数据和算法建模的能力。建设者需要具备统计、机器学习、深度学习等领域的专业知识，能够针对业务场景的需求建立数据的模型和算法的模型，并对模型进行训练、验证和优化，使其能够满足业务应用的要求。
除此之外，企业的应用建设者还需要转变传统的应用建设思维，从人工智能的层面理解应用的内容和工作方式，从数据的准备、标注，到模型的更新，实现面向回归、分类、预测、关联发现等类型场景的新型应用。
因此，一个能够帮助其简单、快速使用人工智能模型和算法方案成为企业建设者的迫切需求。
我们提供的解决方案中，包含了主流的机器学习、深度学习算法，支持聚类与降维、分类分析、回归预测、关联发现、统计分析以及数据可视化等的智能分析应用场景，同时提供面向算法流程训练、优化的主流算法和模型。
我们为用户提供交互式、可见即所得的分析和流程建模界面，可帮助用户构建人工智能分析的实验床，通过直观的方式尝试不同的算法，建立数据分析流程和模型，训练、测试、验证和优化分析流程。