在人工功能時代，企業既想通過大數據分析、挖掘技術提升效率，又被大數據量分析、機器學習挖掘等相關技術門檻阻擾，需要一款數據分析挖掘產品跨越這個鴻溝。Jarvis在這個背景下應運而生。Jarvis是支撐大數據分析挖掘應用開發的工具和平臺，定位在企業開發者和大數據分析挖掘技術之間，提供可視化交互方面的支持，使得大數據分析、挖掘技術能快速轉化為滿足企業應用場景的具體產品。

據了解，Jarvis技術實施棧縱向分層、橫向分級確保可全流程解決數據分析挖掘過程中的數據處理、計算資源、算子算法支持、環境部署等各環節問題，同時針對用戶進行功能分級、并***限度保持可擴展，為真正成為一款造福數據科學家、業務開發者、數據分析師、產品經理、決策分析者等各類開發用戶的產品而努力。

可視化管理數據科學全流程

一個經典的數據挖掘分析應用過程包括，數據獲取、數據預期處理、特征提取、建模開發、預測部署、投入應用。Jarvis充分調研分析開發實施人員在各環節面臨的處理場景、可能的高效、方便的工作方式，進行了抽象設計實現：

數據連接，支持結構化、非結構化多類型數據接入，支持私有數據接入、支持云Bos、分布式HDFS、關系型數據庫等等多類型數據源讀取及靈活掛載。

數據準備，提供支持文本、圖像類型的交互式的數據清洗、預處理工具，方便進行數據高效準備。

數據分析，支持PB級別的SQL交互式查詢分析、Spark處理；同時提供豐富的可視化數據探查工具，方便開發者獲取高價值有效樣本。

挖掘建模，內置了豐富的基礎算子算法供開發者高效進行建模開發；同時預置了經典的垂類行業解決方案，可以低成本在匹配場景進行高效實施。

模型部署，生成模型可直接發布、部署，并支持動態熱加載。提供了常用模型評價指標的效果監控功能供一鍵選擇監控、支持自由擴展。

流程監控，開發者進行的全工作流實現自動Track，新數據可自動觸發重跑全流程。

云原生服務

在數據分析挖掘全流程及服務過程中，不同的場景、不同的數據、不同的處理階段、不同的開發者對于環境的需求、對于資源的需求多種多樣，這就需要數據分析挖掘平臺的資源（包含開發環境資源）管理要能靈活接入、彈性拉伸、擴展方便，確保穩定及資源利用高效。Jarvis采用了云原生服務架構的方式實現。

自動機器學習AutoML

策略模型研發人員大量的時間花費在選取不同的特征數據、進行不同的算法選擇嘗試、參數調優中，最終獲得一個高效的模型。AutoML理論上可通過設置自動嘗試多數據特征、多算法、測試完全不同的模型架構，然后與目標相匹配，給出最終解決問題的方案。

行業解決方案

同行業的不同企業往往存在共性的數據分析挖掘場景，例如:電力行業，用電量預測；工業物理網類，設備故障檢測、故障預測等。這些同類場景要解決的問題類似、要分析的數據類似，因此可以抽象通用的行業解決方案在同類場景下復用、快速投入應用。對于深層次的數據挖掘開發者，同樣有大量通用的算法、算子庫可以相互復用，提升開發效率。Jarvis從基礎算法、通用模型、垂類解決方案分層內置能力并不斷擴展集成，為不同場景需求的開發者用戶提供了高效復用能力。

百度開發者大會期間，jarvis通過點石-大數據眾智平臺(dianshi.baidu.com, DataLab板塊)邀測了***批用戶進行增強版基礎開發環境的使用(內置了豐富的算子算法庫及百度AI開放接口),受到用戶的一致好評。

敬請期待jarvis后續的全面正式發布、邀測！