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和鲸科技发布《数据竞赛白皮书》,解构数字化创新的新模式

2020-01-09 20:37 · 稿源:站长之家用户投稿

数据竞赛是指在以真实业务问题为导向,聚合广泛的、跨学科的数据人才的参与,利用数据研发算法模型、探索解决方案的新型研发模式。 

2014 年至今,全球范围内由各行业企业、顶级学术会议和第三方数据科学平台发起的各类数据竞赛总量已突破 1000 余场。其中,仅中国市场就已通过 12 个数据竞赛平台发布共计逾 400 场数据竞赛,占比近半,且年均增长率高达108.8%。 236 家企业、 政务部门、高校和科研机构作为赛事主办方参与其中 ;吸引约 36 万支团队、 120 万人次参赛;奖金规模合计高达2. 8 亿元人民币,赛题覆盖金融、交通出行、安防、航空天文和生物科技等33 个应用场景。

拥有这样的增长趋势,如此高的热度与参与度,“数据竞赛”已经呈现出了独特的技术价值、业务价值创新价值,等待着产业、学界、政府机构去进一步发现和运用。《数据竞赛白皮书》的发布,让我们得以第一次从专业视角来看待“数据竞赛”这一敏捷的数字化转型方式,回答了许多亟待解决的问题。

《数据竞赛白皮书》是在大数据系统软件国家工程实验室的指导下,和鲸科技携旗下第三方数据竞赛平台和鲸社区(Kesci),联合AWS共同发布,通过 1000 余份问卷调研、 1000 余场竞赛数据、几十位行业专家及企业办赛负责人的访谈、超过 1200 小时的分析研究、近 50000 字的内容输出、 80 个可视化精美图表,为我们全景展现了数据竞赛行业,揭示了为什么数据竞赛正在被越来越多的机构认可,一步步成为数字化创新的常用策略。

白皮书分为《数据竞赛白皮书·上篇· 1000 场竞赛的深度分析》和《数据竞赛白皮书·下篇·办好一场竞赛的实操手册》两部分。

在过去数年间,数据竞赛赛题数量增势日渐强劲,表明利用数据 进行产业赋能的创新探索需求不断增加,越来越多的组织机构以拥抱人工智能的开放心态积极探索数字化转型的更多可能。 

在被称为大数据元年的 2015 年,先进技术带来的经济效应规模化显现,在技术赋能产业的进程中,“由社会成果广泛参与、公开透明、自下而上、分权决策”的社会创新作为全新组织范式日渐走进人们的视野,数据竞赛作为其重要表现形式之一,开始作为探索潜在应用场景、甚至解决实际问题的有效手段被接受。 

与此同时,政府及事业单位需要依赖技术进行数据化驱动的社会治理与城市优化。进入2017、 2018 年,在越来越多企业投入数据竞赛的同时,由高校、科研机构与政府单位主导的数据竞赛数 最也保持着较强的涨幅、从科研探索,到商业场景应用,再到社会治理,数据竞赛赛题内容可谓百花齐放。 

而参赛人数的指数级增长也释放出两方面的信号: 其一,不仅限于计算机和数学背景,越来越多的不同背景的人才开始接触数据 科学;其二,伴随着技术的革新,产业对于数据科学应用价值的认知和兴趣不断强化。

通过对某关键词的网 络舆情进行情感分类分析能够在一定程度上反映大众对于数据科学的认知程度和评价态度。通过分析2014- 2019 年有关数据竞赛 的网络舆情数据发现:数据竞赛相关舆情主要集中在“数据与算法”、“企业应用领域”、“行业深度解决能力”、“专业平台” 等几个关键词,主要流通渠道为移动端(占比达54.57%)和网页端(占比达39.60%),大众对数据竞赛整体呈现较为正面的情感倾向,正面情感内容占比高达99.04%,由此亦可见大众对于数据竞赛价值的期许。

各类组织机构不懈探索更简单、更便捷的数字化战略,根据 Gartner发布的数字化战略调研报告,在众多数字化创新手段中,数据竞赛具有相对较高的成功率。因为在确保有100%的信心推动数据科学项目成功着陆之前,数据竞赛在性价比、敏捷性和持续性等方面表现突出,不仅有利于低成本的发展策略试验和排错,亦能充分积累数据科学实战经验。 

在性价比方面,数据竞赛创造了化繁为简的环境条件,在更加紧凑的周期内,能够直接感受推动数据科学创新和技术落地的步骤与方法。无论是自行成立数字化研发中心,还是与产业同行进行战略合作,往往首先需要在IT基础设施上有巨大投入,而在竞赛环境里,赛事主办方往往只需要承担一个业务负责人的角色,与竞赛运营平台沟通其创新诉求,配合轻量级的付出即能够获得赛事运营团队和数据科学研发人员的专业服务与支持。

更值得重视的是敏捷性,传统的数据科学项目受限于团队人数和团队精力,信息反馈也往往需要较长的周期。而数据竞赛由于其特殊的赛马机制,模型迭代的速度和对于数据的利用效率往往远高于常规的数据科学项目。作为缺乏前车之鉴的创新之举,推进数据科学项目总少不了反复的试验和排错,传统方式下的每一次试验往往因投 入巨大可能导致决策者投鼠忌器。但籍由数据竞赛以更经济的投 入换取更快速的反馈,便为多轮连续验证创造了空间,实现了敏捷的创新。

篇幅所限,更多精彩内容,请阅读《数据竞赛白皮书》。

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