叠加PLG和社区模式的「和鲸科技」获36氪首发

作者 | 王耐
编辑 | 石亚琼（邮箱：syq@36kr.com）
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为了服务企业的数字化转型，数据科学平台（Data Science and Machine Learning Platform，简称DSML）的服务商大量涌现，比如Databricks、Dataiku、Domino Data Lab、Alteryx等企业，其中Databricks被纳斯达克列为2022年最值得关注的IPO之一。
根据Gartner的调研，63%的企业计划加大在DSML方面的投入，这也是CIO优先级最高的品类。Gartner将DSML平台定义为核心产品和相关集成产品、组件、库和框架（包括专有、合作伙伴和开源）的支持产品组合。该平台还支持将数字化解决方案合并到实际业务流程、组织的基础架构及产品和应用程序中。简而言之，就是把集中的数据资源、技术能力和分散的业务团队、业务场景打通，让数据变成更有价值。
成立于2015年4月的和鲸科技（全称：上海和今信息科技有限公司）前身为数据竞赛平台科赛网，目前是一家专注于“数据科学协同平台”的数据智能科技公司和平台服务商，公司以“Connect People with Data”数据与人的价值链接”为使命。公司在近日还获得A+轮融资，由考拉基金领投，五源与线性跟投数千万人民币。
公司搭建的数据科学协同SaaS产品“ModelWhale”，可满足数据科学家、人工智能工程师、商业分析师等数据工作者在线完成算法建模、数据分析、数据可视化等任务，并支持私有化部署和云端协同，帮助企业、高校、科研机构、政府机构开展工业级数据科学与人工智能的应用研发。除此之外，公司还经营中国最大的数据科学开源社区——“和鲸社区”，帮助中国的企业和机构对接优质开源算法、开源数据、算法人才。

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和鲸科技业务
和鲸最大的差异化，在于将协同能力的内核落实到数据应用的全流程中数字化转型已是共识，业界讨论的重点也从“为什么数字化”，变成了“如何数字化”。埃森哲和工信部下属机构联合完成的《2021中国企业数字转型指数研究报告》（以下简称为《报告》）发现，中国企业数字转型指数从2018年的37分，已上升至2021年的54分。转型成效显著的领军企业达到16%，比去年提升了5个百分点。
值得注意的是，《报告》中还提到，尽管领军企业的数字化优势在持续扩大，但多数企业因为战略部署落后、基础薄弱、组织架构不合理、人才不足等因素，只能采取小修小补的方式，两者的差距不断拉大，数字化的马太效应已经凸显。成本高、风险高、见效慢、差距大的问题，使企业在数字化转型上如履薄冰、举步维艰，如何破冰成为企业急需解决的问题。
为了帮助企业应对这个难题，和鲸科技的回答是：以数据人才为杠杆，以组织协作为枢纽，实现数据要素的价值闭环和价值循环。

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数据要素的价值闭环
和鲸科技的主要产品是数据科学协同平台——ModelWhale，其主要是为了帮助企业打通“数据协同、数据利用、业务落地、能力复用”的端到端流程，从而让数据变得有用处、有价值，同时实现人才和技术资产的积累，最终构建起“人才技能、技术落地、业务效益”三者的良性循环，进而支撑企业的数字化转型。
在企业级数据平台市场中，和BATH等巨头的竞争是绕不开的话题，和鲸科技创始人范向伟对此表示，BATH的定位是做数字化底座，和鲸科技专注于上层应用的协同场景，也就是数据要素的“最后一公里”。
相对于市场的同类产品，和鲸的差异化在于将协同能力作为内核，将敏捷开发、DevOps的理念，落实在了模型开发与应用的全流程之中。BCG的研究报告《金融机构如何驾驭大数据》显示，协同是大数据应用最主要的瓶颈，挑战要高于技术因素和资源因素。尤其是局部验证了数据对于业务的价值之后，当企业希望规模化地放大这种价值，协作的瓶颈就会凸显。
和鲸科技的主营业务是数据科学协同平台ModelWhale的SaaS产品，该产品专注于实现组织内部的数据人员和业务人员的实时协同，也支持跨地域、跨组织的协同场景。

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跨地域、跨组织的协同

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和鲸科技业务迭代
数据科学协同平台ModelWhale，分为三大板块，分别包括基础层、协同层、开放层。通过三大板块的层层递进，来实现数据科学能力从IT端到业务端的衔接，将开放、协作、复用的理念落地，最终构成了数据智能应用的敏捷开发和精益创新的闭环。

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