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。

开放式创新可以为企业提高学习能力带来机遇，使企业的探索性学习和挖掘性学习得到更多外部资源的支持。跨越组织边界与外部的研发实验室或研究机构合作，这在科技密集型和数据密集型行业中已经成为企业业务拓展深化的极佳途径。然而大数据项目中，当引进外部专家协同开展工作时，对于内部生产资料公开性与安全性的平衡管理却是企业需要特别注意的关键事项，大力发展数字经济，充分利用挖掘数据潜能，数据安全的重要性毋庸置疑。

对此，本文将通过某企业真实案例及对应和鲸科技旗下数据科学协同平台 ModelWhale 所提供的解决方案作深入解析。

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跨越国际的分析协作

据了解，某医院 F 在医疗过程中生成了大规模的临床数据，可用于众多重大医疗难题研究，具有宝贵的临床诊疗与科研意义。然而，团队目前的工程能力相对较弱，尚无法支持开展数据分析建模工作，倘若让这些数据白白流失，将会造成巨大的资源浪费。针对此种情况，医院拟引入来自国外的数据科学家团队共同研究，由医院方提供数据和研究思路，外部团队专门提供算法和模型支持。

然而，医院的临床数据几乎都来源于就诊患者的个人医疗信息，因涉及到患者的隐私问题不可随意外泄，但若是进行建模分析，数据又是最关键的要素，对此医院始终没有找到一个两端平衡的解决办法；其次，外部合作团队由于地理条件限制难以长时间直接在院内进行工作，双方需要在线远程合作，这也给二者的分工协同造成了困难。

ModelWhale 的解决方案

针对内外协同场景，作为数据科学协同云平台，ModelWhale 的云端环境在实现协作便捷性的同时也能保证数字资产的安全。

在云端组织上，外部人员可以进入组织成为项目成员共同开展工作，不受时间和距离的限制；专家可以就数据分析过程中的产出进行评价，让信息交互和团队协作更加直观高效。基于分析建模过程全要素在组织内的流通共享机制，外部协作者所开发的成果均可沉淀在云端组织内，则后续即使人员更替或合作中止，内部团队也依旧可在已开发的版本之上继续优化迭代，保证了项目的延续性和内部生产的独立性。

组织内设有完整严谨的权限管理系统，针对数据、代码、模型成果等资产提供了多重安全防护措施。首先，管理员可以控制和分配数据库的访问权限，每个数据集都有独立的使用、下载权限管理，也就是说一旦医院方关闭了外部建模分析团队成员的数据下载权限，则其只能在云端环境调用数据集，无法将数据下载至本地。其次，组织管理员可以随时查看数据的读取、选用和产出情况，进行持续监控。另外，ModelWhale 对于不同用户的资源使用还进行了多租户隔离、存储计算分离，防止非项目组用户访问到该相关数据产生数据泄露问题。

在组织或企业自身的工程能力较弱时，寻求外部专家解决方案不失为是一个高效的策略。基于 ModelWhale ，和鲸科技还为合作伙伴提供了赛训众包的业务，企业可以通过发起数据竞赛吸引更多社会各界的数据人才，群策群力解决现有业务中的难点问题。

ModelWhale 保障组织全权掌握自己的数据应用范围，在安全可控的情况下，通过外部协作挖掘更多数据价值。

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，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，除引进外部专家时的资产开放与安全问题外，更可一体化解决企业大数据分析的多种协同难点。

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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