据IDC预测，2021年全球会有5.5万亿美元投资在数字化转型上，而企业数字化转型也正成为许多中国企业的核心战略，据IDC与浪潮联合发布的《2019年数据及存储发展研究报告》显示，2019年中国数字化转型IT支出首次超过非数字化转型IT支出，占比达到51%。 

        但企业在加入数字化转型的趋势性浪潮时，往往会面临诸如抗拒改变的文化氛围、有限的分享和协作、业务尚未准备就绪、人才短缺、现有实践不适应进行数字化、以及成本投入巨大等多方面的挑战，对于绝大多数组织机构而言，推进数据科学项目的时间过于漫长。

        根据Gartner曾发布的数字化战略调研报告显示，在众多数字化创新手段中，数据竞赛有着较高的成功率，这是因为在确保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实验和排错，亦能充分积累数据科学实战经验。显然，利用数据科学竞赛去实现数字化转型与赋能已成为在当前技术范式下数据科学生态必不可缺的一环。

数据竞赛实则是数字进程的知化过程

        对于大众产业而言，数字化转型确实是在当下经济技术范式中必须要去解决的课题，那么如何去定义？怎么去解决？怎样算成功的解决？往往需要一段长周期的过程去回答。在根据施耐德发布的数字化转型调研报告中显示，近半数的企业并未找到融合的解决方案以及缺乏专业的数字团队。如何提高敏捷性、如何降本增效以及如何以更易协作的方式启动数字化转型项目是每一个企业亟需解决的问题。

场景成为技术范式下大众畅想的落地点 

        人工智能带来的表征是指数级数据的增量、强大的算力以及有效的算法，其背后是数据科学的迭代、场景的验证以及人才智能的汇聚。在此背景之下，数据竞赛是一种行之有效的解决办法，是一种依靠企业有限的内部资源，借助海量外部社会科学资源，以解决实际运营发展痛点的创新方式。2014年以来，数据竞赛的赛题数量不断增加，参赛团队的规模也呈现指数级增长的态势。数据竞赛作为一种试错成本低、效果敏捷以及可触达场景范围广的数字化转型方式，越来越被大众接受。赛题数量的不断增长表明了，在现有产业经济发展中，能够利用企业内部留存数据进行运营流程赋能或创新应用探索的场景在不断增加。数据科学作为技术正不断知化不同产业去尝试进行价值链的流转与互通。

开放拥抱数字化的心态是强化认知的过程

        拥抱数字化的表征既体现在办赛主体以及场景需求越来越多，同时，C端参数团队的数量的增长从供给侧为数据竞赛这一数字化解决办法进行赋能。对于赛事主办方，探索性的竞赛发布是强化企业数字化转型认知后的选择，这表现在越来越多的商业开放应用赛事的出现。对于参数团体，不仅仅针对高校学生，同样对于大众工作者们，通过对于数字化转型的社会认知的强化，对于如何使用数据科学实现商业价值产生了认知变化，对于场景和企业实际的需求的理解跟随技术的发展也在不断强化，越来越多的人尝试使用数据分析工具去解决数字化难题，这表现在团队数量的激增与背景的多元化。

数据竞赛依赖的是良性循环的生态价值

        生态是在任何生产关系建立后，保持持久的创新和价值流转的最终模式，根据产业的不同我们可以将生态分为技术生态、社会治理生态、商业生态和高校科研生态；根据地区的不同，我们可以将不同的地区生态分为区域性生态、国家级生态和全球生态；根据生态构建运转的方式可以分为基于聚合和调用资源创造价值的静态生态，以及基于创建一个生态参与者不断协同创新的动态价值流转机制的动态生态等等。

        企业需要根据自身生态类型制定相应的商业组合策略。传统的产业生态中，静态的生态系统是其表征，圈内的产业借助既有的渠道和资源达成商业上的合作共赢，但不同的客体并没有充分发挥其价值，“数据孤岛”便由此而来。生态的价值在于其中的每一个主体都是在动态协同的过程，资源的不断迭代升级的过程中创造价值。

        根据德勤调研的结果，越来越多的商业领袖都意识到企业间的单打独斗将很难在当前的商业环境创造价值，连接人才的需求才是突破公司壁垒实现高效能的商业生态系统的解决路径。数据竞赛正好可以以最敏捷的方式、最佳的成果产出以及最优的成本结构成为连接动态生态系统的平台，充分利用生态圈内不断动态发展的人才资源和不断迭代升级的技术产能，挖掘数字化转型视角下不断延拓的场景片段需求，实现商业及社会价值。

和鲸数据科学竞赛

        和鲸科技，是国内最早一批专注于大数据算法比赛的商业服务机构之一，依托自有的数据科学社区和数据科学工具的资源优势，成为知名的大数据竞赛平台。和鲸将专业赛事平台和运维系统开放给全行业，旨在为个人和企业提供 “数据化转型的练兵场”，用可控的成本和敏捷的方式进行一次精准可控的升级创新。高效解决企业与机构在进行数据化转型与创新时，所面临的人才稀缺、能力不足、课题繁重、尝试成本高等问题。同时，助力企业打造在数据人才及本行业中雇主品牌的知名度和影响力。

        和鲸科技前身是2015年成立的科赛网，国内最早的数据科学平台之一，对标Kaggle推出了中国的数据科学家社区，聚集了中国最早一批数据科学人才，之后又研发出在线数据科学开发工具KesciLab，迅速填补了国内在数据化及AI转型领域的空白。和鲸科技的大数据算法比赛迄今为止已经服务了50多家客户，包括IBM、华为、中国联通、招商银行、同盾科技、默克生命科学、南京市人民政府等企业和机构，举办了上百场不同类型的数据竞赛，涵盖结构化数据处理、计算机视觉、自然语言处理、语音技术等领域。

        和鲸数据科学协同平台最大的特点是：它是国内首个融合工具的数据竞赛平台。通过自主研发的KesciLab，基于Jupyter Notebook前端范式和Docker容器化技术，为参赛选手提供了统一的在线开发环境，并能够实现组内和协作和一键分享，极大提高了数据竞赛的公平性，并能够保证成果的复用性和留存：

• · 集成的在线编程环境

K-Lab能提供统一的在线编程开发环境，保证选手能在统一的环境中进行编程，不再需要手动配置计算资源。

• · 高性价比云计算资源

K-Lab与多家主流云厂商合作，还有弹性调度及跨云调度功能，为数据竞赛提供高性价比和高利用率的云计算资源。

• · 完美保证赛事公平公正

K-Lab自带作弊检测功能，能够自动鉴别超次数提交，结果文件作弊和恶意刷分等行为，必要时可检验工程代码，确保赛事正常运营的情况下为选手提供公平公正的竞赛环境。

• · 可追溯的成果复用系统

K-Lab是Notebook范式的前端，能够实现代码一键分享和成果留存，在双方合作的情况下直接提供可复用的算法代码。

[责任编辑：霍锋]