DataExa：做全景價值洞察平台，讓AI降低門檻減少工作量

作者｜趙心源

編輯｜陳光

微信公眾號ID｜Xtecher

各行各業在逐漸發展的過程中，積累了大量的數據，人們發現數據中產生很大的價值。其中發現了諸多痛點，如垂直行業的數據難以整合打通、大公司的產品較為分散、數據智能綜合型團隊非常稀缺。

很多創企選擇從行業角度切入，幫助某行業提供解決方案。但DataExa與眾不同，它要做一套通用的數據智能應用產品與解決方案，幫助數據科學工作者在數據智能全生命周期中實現自動化和傻瓜化，降低數據科學的門檻，讓AI平民化。

DataExa創始人兼CEO洪萬福介紹，公司創始團隊都有十餘年的政企信息化服務經驗，歷經了行業從信息化到商業智能，再到大數據，以及這兩年人工智慧的發展，特別是做數據智能相關工作時，深刻體會到行業在業務智能化中的痛點，所以萌生做綜合平台的想法。

DataExa主要有兩款產品，分別是認知計算平台DataExa-Sati和數據洞察平台DataExa-Insight。

DataExa-Sati是一個智能語義計算平台，基於自然語言處理、圖存儲計算、問答系統等技術，幫助用戶構建行業知識圖譜構建體系。平台包括五大模塊，分別是行業知識圖譜構建系統、圖計算引擎、圖譜綜合分析引擎、知識計算推理引擎和大規模圖譜可視化系統。

行業知識圖譜構建系統提供了一套比較完整，同時包含自動化和半自動化的圖譜構建系統，舉個例子，用戶可以向系統提供一個網站或一些文檔，系統會自動提取裡面的人物、地點、機構、時間、事件等關鍵實體及屬性，同時根據文本中的語義去自動抽取關係，最後形成一個圖譜模型，並進行存儲。當然，系統也支持客戶以可視化、傻瓜化的方式進行半自動知識提取。

圖計算引擎DataExa-Graph是平台中的一個亮點。它提供了50多個圖演算法，150多種功能，並能夠根據場景調整演算法，而很多基於人工智慧的企業情報分析和風險控制系統，通常只有3-5個演算法。洪萬福特別提到，它的性能是一個亮點，產品支持萬億級複雜網路的分散式分析處理，而百度是最早做知識圖譜的公司之一，其公開的百科圖譜只支持數億級別。產品可在毫秒級別內實現N度（N>200）關係挖掘，而同類產品往往在秒級。

知識計算推理引擎，它和能根據問題直接給出答案的網站Wolfram|Alpha類似，目前內置了一些推理器，包括基於表徵學習的邏輯推理，規則引擎推理，語義計算，數學運算等推理器。該引擎可以用來做融資併購的推理，把數據轉換為圖譜。知識計算推理是根據已知數據推理出結論，不涉及預測。

圖譜綜合分析引擎和大規模圖譜可視化系統主要提供一套交互性、可視化的圖譜分析工具。

平台還提供了多種工具，如爬蟲工具、數據導入工具等，方便用戶獲取數據並轉換成合適的形式。

DataExa-Insight是一個企業級的可視化機器學習、深度學習平台，平台的開發集成了Spark、Keras、Tensorflow、CNTK等框架。平台內置了40餘種機器學習演算法，100多個神經網路層，一鍵部署訓練。

DataExa-Insight能夠滿足不同使用者的需求：數據科學家能夠將工作重心放在建模和演算法上，平台能夠幫助他們進行數據預處理，處理的過程可控；對於數據分析師，平台能助其進行演算法上的準備，評估模型的優劣；對於不太懂數據的業務分析師，平台能提供嚮導模式，修改數據源即可。

據了解，很多雲服務商也提供了類似的服務，但主要面向於公有雲，而DataExa-Insight則支持私有雲、公有雲、混合雲等基礎設施。洪萬福認為，大型企業要使用深度學習平台，私有雲是更好的選擇（數據安全和數據集成難易度等方面考慮）。DataExa-Insight的演算法組件數量也超過了很多大廠商，根據行業演算法範例供參考。

DataExa的產品目前主要用在三個領域，第一類是和各運營商合作，結合運營商的數據進行行業數據智能落地；第二類是在公共安全領域，將技術用在反恐情報、技偵等業務；第三類是用在消費金融大數據領域的徵信風控。

DataExa此前曾於去年七月獲得千萬級天使投資。

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封面來源：網路 排版：陳光 校對：陳光

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