Collaborative Research Environment
بيئة رائدة مستندة إلى السحابة لكتابة ومشاركة التحليل القابل لإعادة التكرار للبيانات، مما يمكّن فرق منظمة الصحة العالمية من العمل بشكل تعاوني في مجال علوم البيانات، وإنشاء نماذج متقدمة باستخدام أحدث التقنيات والتطورات مثل خوارزميات التعلم الآلي.
Collaborative Research Environment هو حلاً يمكّن فرق منظمة الصحة العالمية من العمل بشكل تعاوني في مجال العلوم البيانية - حيث يتم إنشاء نماذج متقدمة باستخدام أحدث التقنيات والتطورات مثل خوارزميات التعلم الآلي.
يوفر بيئة Collaborative Research Environment بيئة جذابة وسهلة الاستخدام حيث يمكن للباحثين والعلماء بناء ومشاركة ونشر نماذج عالية الجودة، مما يسهم في عمل الجميع. كحل مبني على السحابة، يعد Collaborative Research Environment بيئة مرنة وقابلة للتوسع بشكل كبير، مع التكيف التلقائي مع أحمال العمل الأكثر تطلبًا. يتم ضمان الاستخدام الفعال للموارد من خلال توازن الحمولة التلقائي وأدوات إدارة التكاليف المدمجة.
إنها مكون مهم في مجموعة أدوات World Health Data Hub التابعة لمنظمة الصحة العالمية، مما يتيح للفرق إجراء نمذجة وتحليلات متقدمة باستخدام البيانات المستضافة في Data Lake، مع إمكانية نشر النتائج من خلال Datadot.
مواصفات المنتج
سهولة الاستخدام والتعاون
يتيح بيئة البحث التعاوني لعلماء البيانات في منظمة الصحة العالمية العمل بشفافية كفريق مع استخدام المفكرات المشتركة في نظام جوبيتر بدعم مدمج للإطارات والمكتبات مفتوحة المصدر الشهيرة. توفر هذه البيئة أقصى إنتاجية باستغلال بيئة متطورة وسهولة الحوسبة وتبسيط تحرير المفكرة.
قابلية التوسع والأداء
يمكن لـ Collaborative Research Environment استيعاب أحمال العمل الأكثر تطلبًا بفضل مرونة الحل القائم على السحابة. كما يتيح أيضًا نشر الأنماط والنماذج بسهولة للتنفيذ التلقائي.
بيئة مفتوحة
تتبنى بيئة البحث التعاوني المعايير المفتوحة وتعزز التطورات من خلال استخدام أدوات مألوفة والوصول إلى آلاف النصوص والمكتبات الحالية في لغتي R و Python من خلال واجهات البرمجيات المألوفة مثل Rstudio.
تكامل سلس
تم تخصيص بيئة البحث التعاوني وتكاملها مع المكونات والحلول الأخرى داخل حزمة مجموعة بيانات الصحة العالمية - مما يوفر حلاً قابلاً للتنفيذ وطويل الأمد وشاملًا لمبادرات البيانات دون الحاجة إلى تثبيت إضافي أو تكوين أو ضبط المعتاد في بيئات علم البيانات.
الهدف
تطبيق علوم البيانات على أصول بيانات منظمة الصحة العالمية ضرورة مطلقة. يمكن تطبيق أنماط البيانات العلمية والذكاء الاصطناعي و/أو تعلم الآلة على التطبيقات الحياتية الهادفة إلى إنشاء نماذج بيانات متطورة واستخلاص رؤى جديدة من البيانات الخام، أو الوصول إلى توقعات عبر مجموعات بيانات معقدة. في حين أن هذه التكنولوجيات الأساسية قائمة منذ سنوات عديدة، إلا أن استخدام بيئات السحابة قد ثبت أنها تكييف مثالي لتعقيدات مشاريع البيانات المتقدمة.
حول البيانات في منظمة الصحة العالمية
تضمن منظمة الصحة العالمية الدقة والموثوقية والصحة للقياسات، مع ضمان قابلية مقارنة البيانات وتمكين العالم من تتبع الاتجاهات والتقدم والتأثير.