12月7–9日，为期三天的2017中国大数据技术大会（BDTC 2017）在北京圆满落幕。作为国内最具影响力、规模最大的大数据领域技术盛会，中国大数据技术大会已成功连续举办十年，今年以 “大数据与智能” 为主题，针对各行业的智能化进程和实践展开深入讨论，除了大会主旨演讲外，还有数十场针对大数据、机器学习/深度学习、云服务等技术专题，以及面向金融、医疗、制造等行业性质的分论坛。 

    南京天数润科受邀参与BDTC 2017盛会，由公司研发副总裁倪岭担任《大数据分析与生态系统》分论坛的演讲嘉宾。倪岭以大数据分析和机器学习应用的具体实践为出发点，发表主题《SkyIntelligent – 大数据科学云平台实践》演讲。 

    倪岭提到，随着企业数据增长快速、对不同应用场景的需求激增，企业在处理和挖掘数据价值的过程中常常面临几个问题： 

    第一，数据易进难出 

    企业现有的大数据系统往往只作为功能单一的采集和存储平台，缺乏有效可靠的机制为上层分析和应用提供支撑，使得数据价值无法得到充分挖掘。 

    第二，分析需求复杂多样 

    企业的分析需求复杂多样，涵盖了从传统的统计型分析、基于领域知识的建模、交互式可视化分析、传统机器学习和深度学习等。然而，现有的传统大数据平台不论在软件或硬件的配置上，皆无法满足不断演进的分析需要。 

    第三，平台重复建设 

    为了满足不同分析需求，企业往往会搭建多个平台，进而造成资源浪费和维护成本的激增，数据和分析流程在多平台之间的反复流转也常造成分析效率的低下。 

    第四，平台维护困难 

    面向分析和运行环境的复杂多样，企业缺乏有效的配置和维护手段，使得开发人员常常需要花大量的时间处理非核心开发的问题。 

    伴随着更多的企业对于私有数据云平台的需求，天数润科研发了一款全流程的大数据分析与机器学习平台产品 - SkyIntelligent数据科学平台。以统一高性能计算环境和基于容器的私有云方式，能够解决以上提到的诸多问题。SkyIntelligent数据科学平台以 “一站式、模块化、易扩展” 为设计原则，通过对底层、中间件和前端三层架构的专门优化，简化了大量的数据分析流程和工作，解决用户过去常面临如数据的大量传输、本地软件的复杂配置、性能受限于本地硬件等难题，为用户打造了一套从数据读取、转换清洗、特征工程、模型训练与评估、应用及模型部署等一站式的数据分析全生命周期解决方案。