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ModelWhale 助力企业数字化转型,高效实现数字技术及研究成果对外发布应用

ModelWhale 助力企业数字化转型,高效实现数字技术及研究成果对外发布应用
2022-05-07 13:51:58 来源:壹点网

随着互联网技术和数字化生存带来的众多商业模式创新,企业不断加速数字化转型,而高效流畅的协同能力却成为了企业数据驱动的瓶颈。大多数企业会将数字化重点集中在内部协同机制的升级,然而,要构建起企业广阔的数字生态圈,借势、借力于外部力量,统筹外部合作利益关系也是至关重要的举措。

数字化转型成功的企业可以真正释放数字潜力,将成果转变为切实可得的经济效益,数字技术的对外应用无疑是变现最有利的途径。要达成这一目标,企业需要借助一定的载体向自己的目标客户群持续输出自身的能力创造价值,这是与客户建立起链接的起点。另外,企业也要为合作搭建快速通道,尽可能消除中间壁垒,降低合作的成本。

针对这一场景,本文将通过某企业真实案例及对应数据科学协同平台 ModelWhale 所提供的解决方案作深入解析。

医学价值的最大化

以医疗企业 E 为例,E 借助其临床研究项目产出的大量预测模型,推出了全新的医学检测服务方案,医生可以通过将患者身体的各项机能数据代入模型,快速获得相关检测的预测结果。基于此,E 公司希望能同更多医院或相关生物健康型公司合作,实现医学价值的最大化。然现有两个问题亟待解决。

首先,在临床预测模型的应用上,传统情况下需要通过第三方软件,重新输入数据后在本地运行模型的代码文件,才能获取输出结果,整个过程效率低速度慢,对临床医生来说可能有着比较高的使用成本;其次,E 公司希望可以后期计算出模型的预测精度,便于进行优化迭代,同时也为自己对外建立起“精准预测”的口碑提供事实依据,这就需要在模型应用时记录下每次模型输出的结果,再与实际情况进行比对来获取。此外,公司还在思考如何加强外界对于自身数据驱动创新的形象认知。

ModelWhale 的解决方案:

作为数据科学协同云平台,ModelWhale 构建了灵活的对外基础设施框架,让模型资产得到更高效的利用。

对于已经训练完成模型,企业可以一键进行部署,若某些临床预测的应用场景含有多个模型,也可以将其组合在一起发布。将部署的临床预测模型发布成应用时,算法人员可以根据模型应用计算需要,将输入的数据类型自定义设置为文件或表单,并为发布成表单的应用添加不同格式的字段,如性别、年龄、心率、血压等各类临床诊断常用指标。

模型应用界面示例

发布完成后,外部应用者——企业的目标合作对象即可前往模型应用界面,根据模型应用需要输入数据字段或上传符合要求的文件,实时在线获得基于模型和数据的预测结果。无缝跳转的链接更有利于企业达成对外合作,实现经济效益的落地。

对于模型预测精度的追踪,算法人员可以在后台查看详细记录的模型调用信息,包括模型调用的用时、反馈的结果以及调用中问题点的记录,这些记录和结果都可以直接转换为分析用数据集,评估模型在实际场景下的使用情况,并用于后续的模型训练和调优。

此外,ModelWhale 还为 E 企业提供了自定义配置门户页面功能,企业可将内部优质医疗数据集和优质医学研究项目分享至门户页,面向社会公开,以实现数字化成果的展示与分享。

ModelWhale 帮助企业构建起开放共享的数据生态,通过成果的便捷化应用和可视化展示,最大化数字资产价值,获得尽可能多的经济效益。

结束语

数字技术的确在重构着这个世界,互联互通的程度更高、更快、也更复杂,建立完善的协同机制是深度挖掘数据价值的核心利器,也是企业应对变化的生存选择。基于 ModelWhale ,企业可实现高效率价值传递,确保信息安全开放,吸纳更多参与主体,打造广阔数字价值生态圈。

ModelWhale 提供即开即用的云端分析环境,更将数字资产管理、Notebook 交互式 & Canvas 拖拽式编程、建模分析、模型服务、任务及权限管理等功能深度整合,除数字技术及研究成果对外发布应用外,可一体化解决企业大数据分析的多种协同问题。过去5年来,来自气象、医药、制造、金融、新零售等多个领域的先进企业都与 ModelWhale 进行深入合作。ModelWhale 综合各类业务场景,持续升级产品功能,完善全方位服务体系,欢迎更多组织共同交流沟通。

ModelWhale 数据科学协同平台将帮助企业突破瓶颈,为数字化转型提供高效协同最佳实践。

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数据分析建模过程全要素的获得与成果复现

数字化成果结构化整合沉淀

业务部门与算法部门共同探索模型开发优化

跨部门模型应用全生命周期管理

引进外部专家协同工作

还有更多企业数据智能化转型、升级解决方案。

ModelWhale 同时支持 SaaS 云端使用及本地私有化部署,可满足不同组织需求,欢迎进入 ModelWhale.com 免费试用。

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

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