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在数据和算法重新定义的世界中，数字化转型正构成传统企业的新竞争力，但实际被收集和利用的数据，远比人们想象中少。

▲2014-2023年全球数据空间持续增长（单位：PB）

有效数据量少、模型开发效率低、专业技术人才匮乏，这些问题在企业应用数据分析面前形成了难以跨越的天堑。一边中国市场上超半数的企业已经采用机器学习方法，实现高级数据分析预测，另一边机器学习、数据科学的普及之路仍荆棘丛生。

在这一背景下，IDC发布《数据分析新速度：加速数据科学转变成商业洞察》白皮书，重新审视数据科学的定义与生态，对机器学习、数据科学在中国市场的落地现状进行全面调研。

一、数据爆炸时代：加速AI落地中的困境

在大数据、人工智能等新兴技术的助推下，数据科学从常规数据分析发展到高级预测分析与智能预测，其定义正在被重新审视。

本白皮书中，IDC将机器学习与图算法为主的工作负载定义为数据科学，其核心技术即经典机器学习技术，正在企业用户中开始复兴。据IDC调研，当前中国市场上74%的企业已采用包含机器学习的数据科学平台，其他企业均表示在未来24个月内有计划采用这一平台。

在当前金融应用场景中，80%的分析预测模型采用机器学习模型，支撑预判欺诈风险、优化量化投资等业务应用。而每成功识别一笔欺诈交易行为，每准确预测一次市场行情变化，对企业的经济利益可能是百万级甚至上亿级。

还有在零售场景，随着个性化服务需求升级，更多零售企业正通过机器学习形成线下线上融合的用户画像追踪，实现千人千面精准营销，显著提升用户粘度。

数据科学在文娱、教育、电信、制造、医疗、政府等、媒体、能源、交通、地产等行业中均得到广泛应用。根据IDC提供的数据，中国企业在深度学习和机器学习方面的投入持续增加，高级数据预测分析、经典机器学习相关的市场规模在2018年达到3.0亿美金，预计到2022年将达到29亿美金。

▲2018-2022年中国人工智能应用市场规模（单位：百万美金）

不过企业要想应用机器学习，还需先解决很多挑战。

首先，数据准备和建模耗时长。其次，数据资源严重匮乏。IDC调研发现，目前只有一线互联网公司拥有超数千PB级别数据，大部分企业的数据量仅在1TB-20TB之间。另外企业积累的大部分数据不能直接用于模型训练，被注入到AI模型的数据不足1%。此外，数据科学工作负载开发效率不高。许多刚涉足机器学习应用的企业，对底层算力和基于硬件的优化缺乏清晰的认知，尚未意识到加速计算给企业开发效率带来的价值。

▲企业采用加速方案后的效果

要在应用机器学习时绕开这些瓶颈，选择合适的数据科学平台则至为关键。

二、数据科学平台选型：门槛低，速度快

IDC在白皮书中，就平台选择的考量因素给出许多具体可行的建议。

例如使用机器学习平台开发模型时，应与企业实际业务需求充分匹配。

IDC发现，大部分企业已采用加速方案，其中采用GPU加速的居多，占比达50%。

▲企业采用机器学习平台时使用到的加速方案情况

其中，英伟达在2018年10月推出RAPIDS开源GPU加速平台正得到越来越多企业的应用。

英伟达RAPIDS平台致力于加速大规模数据分析和机器学习工作负载，该平台建立在英伟达CUDA-X AI平台之上，提供了一系列面向机器学习、深度学习和高性能计算的专用GPU加速库，这些库与英伟达Tensor Core GPU无缝地配合工作，可加速从数据准备、模型训练到预测的整个端到端流程，大大提升AI任务执行效率和模型精度，同时降低基础架构TCO。

当前百度、阿里云、IBM、Oracle、Kinetica、H2O、SAP、SAS、Databricks等公司都已采用英伟达RAPIDS平台加速数据科学研究。

三、应用无处不在，精度效率双提升

从应用角度来看，在国内金融、零售、云计算等多个行业场景中，RAPIDS均已展现出色的加速能力。

1、案例一：提升端到端量化投资预测效果

在金融领域，如何提升开发效率是量化投资工具面临的主要挑战。

宽邦科技打造的AI量化投资平台BigQuant旨在让金融业务人员都能零门槛地使用AI提升投资效率和效果，每月为金融机构和10万C端用户提供数百万次机器学习模型训练。

采用英伟达RAPIDS平台后，其GBDT模型在特征工程提取环节速度提升100倍，聚类算法速度提升200倍，同时系统预测准确度也得以提升。

2、案例二：显著提升理赔审核能力

****做信用评分时，通常用XGBoost在Spark上进行运算，完成一次端到端模型迭代一般需要几天，新的用户行为特征也不能实时更新到模型训练中，会影响后期的精度。

平安科技引入英伟达RAPIDS在英伟达DGX-2超级计算机上进行模型运算，将模型运算速度提升40倍，模型训练时间从周压缩到分钟，不仅大大节省人力成本。

平安科技副总工程师、联邦学习技术部总经理王健宗表示，RAPIDS平台“不仅大大提升了效率，对于精度的提升也指日可待”。

3、案例三：大幅提速数据准备

云计算厂商也在借助RAPIDS平台提升任务执行效率，国内首家提供RAPIDS加速库服务的公有云厂商是阿里云。

机器学习算法往往产生大量数据传输，至今仍难以实现并行化。随着服务器系统引入GPU加速的机器学习算法以及NVIDIA NVLink、NVSwitch等技术，模型训练现可轻松分布在多个GPU和多个节点间，几乎不会产生延迟。

实例上，使用GPU加速的XGBoost训练任务可提速20倍以上。

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结语：加速数据分析正渗透到更多行业

数据科学应用的程度正拉大企业间的竞争差距和收益差距，数字化程度好的****、航空公司、酒店等机构，收入及税前利润明显高于数字化落后的同类机构。

企业如果不想在智能化趋势中落后于人，不仅希望有更易上手的数据科学平台，而且需要采用更好的加速方案来缩短开发周期。

IDC预计到2021年，90%的新智能系统将嵌入以决策为中心的加速计算架构，能自动检测和评估当前形势并作出应对决策。这将帮助更多企业优化生产效率，更为游刃有余地去适应客户需求以及竞争环境的快速变化。