SparkBeyond是一家帮助分析师使用 AI 为业务问题生成新答案而无需任何代码的公司，今天发布了其产品 SparkBeyond Discovery。
该公司旨在使数据科学家的工作自动化。通常，希望解决问题的数据科学家每天可能会生成和测试 10 个或更多假设。该公司表示，使用 SparkBeyond 的机器，每分钟可以从它利用的来自开放网络的数据和客户的内部数据中生成数百万个假设。此外，SparkBeyond 用自然语言解释了它的发现，因此无代码分析师可以轻松理解它。
公司如何从 AI 分析数据自动化中受益
该产品是 2013 年开始的工作的高潮，当时该公司有一个想法，即构建一台机器来访问网络和 GitHub 以查找代码和其他构建块，以制定新的想法来寻找问题的解决方案。要使用 SparkBeyond Discovery，客户公司所需要做的就是指定其域以及它到底想要优化什么。
SparkBeyond 提供了该产品的测试版，该产品于两年前开始开发。该公司表示，其客户包括麦肯锡、贝克麦坚时、日立、百事可乐、桑坦德、Zabka、Swisscard、SEBx、Investa、牛津和百威英博。
SparkBeyond 的一个客户成功案例涉及一家零售商，该零售商想知道在何处开设 5,000 家新店，以实现利润最大化。正如 SparkBeyond 首席执行官 Sagie Davidovich 所解释的那样，SparkBeyond 从零售商现有的商店中获取销售点数据，以找出利润最高的商店。它将盈利能力与来自一系列外部来源的数据相关联，包括天气信息、地图和地理坐标。然后，SparkBeyond 继续测试了一系列假设，包括诸如连续三个下雨天与竞争故事相关的理论是否与盈利能力相关。Davidovich 解释说，最后，靠近自助洗衣店与盈利能力的相关性最强。事实证明，人们在等待洗衣时有时间购物，回想起来似乎很明显，
该公司表示，其为分析师自动生成的预测模型使其在人工智能服务市场中处于独特的地位。大多数人工智能工具旨在帮助数据科学家进行建模和测试过程，一旦数据科学家已经提出了要测试的假设。
数据自动化领域的竞争对手
包括 Data Robot 和 H20 在内的几个竞争对手提供自动化的 AI 和 ML 建模。但 SparkBeyond 的副总裁兼总经理 Ed Janvrin 表示，这个自动机器学习领域感觉越来越商品化。他说，SparkBeyond 还提供了一个自动机器学习模块。
还有一些竞争对手，包括 Dataiku 和 Alteryx，可以帮助进行无代码数据准备。但是这些公司并没有提供纯粹的、自动化的特征发现，Janvrin 说。SparkBeyond 正在开发自己的数据准备功能，这将使分析师无需编写代码即可轻松加入大多数数据类型，例如时间序列、文本分析或地理空间数据。
自 2013 年以来，SparkBeyond 已经悄悄地从投资者那里筹集了 6000 万美元的资金支持，此前并未公布。投资者包括以色列风险投资公司 Aleph、Lord David Alliance 等。
“对数据技能的需求几乎遍及每个行业，”大卫多维奇在一份声明中说。“曾经被认为是大型企业组织中专家数据科学家的领域，现在各种规模的公司都迫切需要。”
“我们的新版本功能强大且足够直观，数据专业人士(包括中小型组织的分析师)现在可以利用 AI 的力量快速连接多个数据集，生成数百万个假设并创建预测模型，发掘意想不到的驱动因素以更好地做决定。”
