降本增效，企业该如何释放数据价值？

当今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续增长的引擎。据 IDC 预测，到 2023 年，数字经济产值将占到全球 GDP 的 62%，全球进入数字经济时代。

愈加复杂的数据挑战

在中国，数字经济加速发展，以 2020 年为例，数字经济是 GDP 增速的 3 倍多。为促进数字经济更好更快发展，国家一方面提出加快培育数据要素市场，激活数据要素潜能，聚焦数据价值释放；另一方面，出台了《数据安全法》和《个人信息保护法》，满足数字经济时代和社会发展的迫切需求，为数据安全保障和个人权益保护奠定基础。

在 5G、物联网、大数据、云计算和 AI 等新技术的推动下，新应用、新场景纷纷涌现，企业发展也进入一个新阶段。

我们看到，数据呈现爆炸式增长，数据量越来越大，且以视频、音频、图像等为代表的多模态数据快速发展。对企业来说，为更好地了解客户需求，推动业务发展，对实时数据分析的需求越来越强烈。并且，企业不单单进行数据可视化，而是希望深入剖析手中数据，分析这些数据对业务的价值，让数据赋能。

企业数据分析的“神兵利器”

如何应对数据挑战，满足企业诉求？一站式数据智能分析平台成为许多企业的破局之道。比如海洋石油富岛股份公司，它选择利用星环 Sophon Base 建设工艺过程监测平台，实现公司尿素装置生产过程的实时在线监控，为一线工艺人员提供生产和设备运行数据异常实时告警，并借助人工智能技术对告警数据进行智能化实时分析，第一时间为工艺人员提供有关工艺操作的优化建议。

除了海洋石油富岛股份公司，越来越多的公司视星环 Sophon Base 为一站式数据智能分析平台的首选。

据悉，Sophon Base 提供强大的多源异构数据接入能力，针对不同来源、不同模态、不同数据体量的智能分析任务，支持统计分析和图形化数据探索，便于用户高效、直观了解数据集信息；在建模能力方面，支持用户通过编程编码或低代码拖拉拽的交互方式，使用平台内置的两百多种分布式机器学习算子快速搭建机器学习模型的训练流程；支持推荐式建模，在建模的每一步过程中，提供算子推荐，降低使用门槛，同时提升建模效率。

其次，它提供统一的模型管理仓库。用户可以集中统一管理模型文件、模型镜像等类型的 AI 模型资产，通过 Sophon Base 模型运管平台，用户能以低代码的方式快速便捷的将 AI 模型部署为模型服务，实现 AI 模型的生产力转化。

第三，Sophon Base 提供模型全流程监控预警。模型服务在监控预警方面的能力，致力于帮助用户更全面掌握机器学习模型服务的运行状态，并通过自定义监控指标及时发现处理异常情况，规避因数据偏移等原因引起的风险。

同时，Sophon Base 还支持可视化的模型应用构建。通过简单的拖拽操作和少量的参数配置，即可通过图形交互方式、流程化快速构建能服务于业务系统的多模型复杂应用，释放模型价值，大幅节省模型配置成本。在最新的版本中，Sophon Base 还推出了模型可解释性分析模块，让用户可以精细地分析特征的重要性、特征的可解释性、特征与结果之间的影响关系，从而帮助用户精准地提升以数据为中的 AI（Data Centric-AI） 数据全生命周期能力，并针对性优化模型精度，帮助用户快速定位、优化影响业务结果的重要因子，促进业务成功。

Sophon：一站式智能分析工具平台

当然，Sophon Base 不仅自身非常强大，背后还有个更强悍的平台，即 Sophon。作为星环科技自主研发的一站式智能分析工具平台，Sohpon 可以实现从计算智能、感知智能到认知智能的数据全链路智能分析。

它具备六大特性：覆盖数据分析建模全流程，提供数百种分布式机器学习算法，拥有多模态数据集成、融合和知识推理能力；提供分析即服务的能力；提供边缘计算能力和拥有隐私计算技术为核心的数据要素流通平台。

据悉，Sophon 涵盖三大部分：数据科学平台 Sophon Base、知识图谱平台 Sophon KG 和边缘计算平台 Sophon Edge。

在计算智能方面，除了上文介绍 Sophon Base，平台还提供了分布式联邦学习平台 Sophon P²C， 其集隐私计算、加密网络通信等多种功能，为多方安全建模提供完整的解决方案。通过联邦学习使多个参与方在不共享数据的基础上实现 AI 协作，解决数据孤岛问题，使跨企业、跨数据、跨领域的大数据 AI 生态建设成为可能。

比如，在安全合规要求下，某数字化营销平台的痛点是出于用户 360°画像需要对支付机构和企业数据进行统计查询和联合行为及营销数据分析。同时，为提升营销模型效果，需扩充特征维度，与支付机构进行联合建模。应对举措有二，一是数据可用不可见：该公司使用各方的本地数据交易门户（星环产品名为 Datamall） 和 Sophon P²C 实现联合分析，为老客运营、拉新、ROI 分析等业务，提升了数据安全防护和联合分析能力；二是数据不动但模型动：基于 Sophon P²C 提供的隐私计算功能，提升了在客户画像、营销预估、产品推荐、POI 分析、个性化联邦等场景中，在隐私和数据安全保护要求下的业务处理能力。

在感知智能方面，随着标准模型市场的日趋成熟，更高精度的模型诉求和多种场景的快速建模成为企业数智化转型的第二战场。许多企业的当务之急是找到一款能满足“业务快速迭代” 和“新场景落地”的需求的端到端的模型生产落地应用平台。为此，星环科技边缘计算平台 Sophon Edge 应运而生。

它有两大重要特性：全流程特性和高效率特性。具体而言，全流程特性可提供数据到模型再到应用的全流程构建、发布能力；高效率特性则在数据到模型和应用流程之上的全流程引导式和低代码式操作能力。

基于这两大特性，Sophon Edge 可实现多业务系统的模型统一管理、动态运维与长稳迭代，助力客户提高效率、资源共享、模型迭代。除此，它还提供厚实的技术底座，能在工业级边缘计算、图像、流媒体等领域一站式支撑丰富的上层应用。

在认知智能方面，知识图谱平台 Sophon KG 正好能发挥“用武之地”。认知智能的底层技术支撑是知识图谱和自然语言处理，从而帮助机器实现抽取、分析、理解、解释和推理的能力。其中，知识图谱用图模型和图数据库来描述和存储知识和建模万物关系的语义网络，并展现实体间的复杂关系。基于知识图谱能够深入分析复杂的关联信息和语义信息，并挖掘和推理潜在的联结（静态）、行为（动态）、事理（时 - 空 - 人 - 物 - 场）特征和模式，进而辅助业务决策。

据了解，Sophon KG 可以覆盖知识全生命周期，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备上述的链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了广泛适配多个行业和场景的知识图谱蓝图和本体库、图模型、规则模型和算法模型，可以帮助客户快速解决相似场景下的业务问题。

例如，在多家股份制银行的知识图谱中台实践中，星环科技基于 Sophon KG 及底层的分布式图数据库构建知识图谱中台，实现了从知识获取、图谱构建与存储、图谱更新迭代、图谱计算与分析的全流程，且可以保证系统的高可用和健壮性。基于知识图谱中台，银行梳理了交易、股东、任职、实控、账户持有等关系，构建了审计知识图谱、交易反欺诈图谱、关联关系图谱和小微事件等图谱，用于风控、审计、信贷场景的异常模式洞察与挖掘，不仅大大提升了工作效率，也产生了巨大的业务价值。

Sophon Base、Sophon KG 和 Sophon Edge 构成的一站式智能分析工具平台 Sophon 可以很好地帮助企业释放数据潜力，充分发挥数据价值。

面向社区，致力于产业发展与生态建设

为降低数据智能分析应用的使用门槛和部署安装成本，让更多企业、机构、开发爱好者、高校师生以及其他专业人员提供更为便捷、轻量化的数据智能分析及机器学习建模环境，星环科技推出 Sophon CE 社区版。它具备功能全、轻量化、易运维等特点，提供机器学习可视化建模能力，无缝衔接星环底层大数据平台，可轻松处理大规模数据的探索分析及机器学习建模分析应用。并且，用户可免费获取，零成本快速体验可视化机器学习建模。

目前，Sophon CE 社区版已上线，欢迎更多用户试用。

除了构建强大的一站式智能分析工具平台，星环科技也一直推动大数据和 AI 的产业发展及生态建设，比如 Sophon 曾作为 AIIA 杯人工智能大学生应用创新大赛、新加坡大学生人工智能创新大赛、广西大学生人工智能设计大赛等国内外人工智能大赛的 AI 平台提供方，为近千只队伍的竞技提供了稳定且高效的分布式数据科学平台。

写在最后

Sophon 的出现，不仅是星环科技自主创新，满足客户需求的结果，而且代表了新一代数据智能分析平台的发展方向。那就是以客户需求为本，不断创新，融合云计算、AI 等技术，提供更好的工具。正所谓，“工欲善其事，必先利其器”。以强大工具赋能企业，释放数据价值，才能在数据时代“如鱼得水”。