作为一门新兴学科，数据科学有自己的一套研究方法和技术，例如：数据获取、数据存储与管理 、数据安全 、数据分析、可视化等，围绕这些议题还需要有基础理论和新技术，而这些科研成果如何转换为可落地的产出赋能生产，这就需要数据科学平台的帮助。

数据在现实世界中无处不在，但执行一个完整的数据处理分析项目，让数据获得“新生”的过程却并不容易。从采集原始数据再到通过种种数据处理和复杂分析过程清洗获得干净的数据并进行相应的数据处理分析和建模，才能最终获得一个直观可转化的结果直接支持决策，中间的种种步骤执行起来非常繁琐。

对于一个具体的数据科学项目来说，整体执行步骤可以分为获取、准备、分析、执行四步。

获取：哪些数据是我能获得但是没有利用起来的？非结构化和结构化数据是否都利用了？是否存在某种关键的数据一旦获得就能明显改善结果？是否融合各种各样的数据？

准备：从数据ETL到数据湖（把一个机构完整的数据集合到单一而宏大的视图中）的使用

分析：分析能力的成熟度、工具、模型、算法、思维、直觉-----联系和模式

执行：模型结果是清晰、可量化、可解释、能追溯、可利用的、有意义的

而数据科学平台的存在价值，就是可以支持数据科学流水线的绝大部分活动，解决包含数据科学家在内的多种数据相关工作岗位的通用性集成流程问题。

目前来说，数据科学平台可以分为开源或商业平台、专业级或非专业级平台，以及企业/大规模团队级或个人/小规模团队级平台等多种类型，但总的来说，大多数数据科学平台都具备模块化开发及集成能力强、开发运维一体化、可扩展性强、重视用户体验的特征。这些特征就决定了数据科学平台天然对非专业级数据科学家友好。 

非专业级数据科学家一般并不具备数据科学类学科的专业背景，编写代码能力较弱，不参与数据科学的全流水线活动，而是利用自己的某一应用领域知识和经验的优势完成数据科学流水线的某一或少数活动。而美林数据数据科学平台就可以帮助这些非专业级数据人才跨越技术门槛，参与整个流水线的运作，更好完成相关应用工作。此外，增强分析（Augmented analytics）与增强人工智能（Augmented AI）也可以纳入数据科学平台中，通过将人的认知能力或人的认知模型引入AI系统，强化人机协同场景，可进一步支持开发人员、数据科学家、统计人员和业务分析师之间的协作。

从这个角度来说，成熟的数据科学平台能够帮助各个产业充分利用现有人力物力，用更低的成本激发数据的潜在价值，这也是数据科学发展的大趋势。

美林数据助力数据科学平台建设

提升科研转化能力，助力产业应用创新

数据处理及数据分析等工作常常会占用科研工作者大量的时间。Tempo Talents数据科学平台通过数据接入、数据处理、算法建模到可视化分析的一体化分析流程，以拖拽式、零代码的操作方式，解决当前工具碎片化，使用门槛高的问题。让科研工作者能快速洞察数据的深层次规律，大幅提升科研数据的处理效率，能够投入更多的有效时间到具体的业务或实验中去。

深化校企融合，贯通产学研用

推动产业数字化转型与应用落地，是校企合作过程中双方都看重的核心话题。以美林数据在行业客户服务中的具体应用需求为基础，高校教师可以结合美林数据产业服务案例，针对行业应用模型构建、智能算法开发等研究型课题与美林数据开展课题合作。此外，校企双方还可以发挥各自优势，联合申报国家或行业课题，开展科研与应用合作，实现产学研用深入对接融合。