Collaborative Research Environment
Un environnement pionnier basé sur le cloud pour l'écriture et le partage d'analyses de données reproductibles qui permet aux équipes de l'OMS de travailler en collaboration sur la science des données, créer des modèles avancés en utilisant les dernières technologies et avancées telles que les algorithmes d'apprentissage automatique.
Le Collaborative Research Environment est une solution qui permet aux équipes de l'OMS de travailler de manière collaborative sur la science des données - en créant des modèles avancés utilisant les dernières technologies et avancées telles que les algorithmes d'apprentissage automatique.
Le Collaborative Research Environment offre un environnement convaincant et facile à utiliser où les chercheurs et les scientifiques peuvent construire, partager et déployer des modèles de haute qualité, contribuant au travail de chacun. En tant que solution basée sur le cloud, le Collaborative Research Environment est un environnement hautement flexible et scalable, s'adaptant automatiquement aux charges de travail les plus exigeantes. Une utilisation efficace des ressources est garantie grâce à l'autoscaling et à la gestion intégrée des coûts.
Il s'agit d'un élément important de la suite d'outils World Health Data Hub de l'OMS, permettant aux équipes d'effectuer des modélisations et des analyses avancées à l'aide des données hébergées dans le Data Lake, avec la capacité de diffuser les résultats via Datadot.
Caractéristiques du produit
Facilité d'utilisation et collaboration
Le Collaborative Research Environment permet aux scientifiques des données de l'OMS de travailler de manière transparente en tant qu'équipe avec des notebooks Jupyter partagés, en bénéficiant d'une prise en charge intégrée des frameworks et bibliothèques open-source populaires. Cet environnement offre une productivité maximale en exploitant un environnement de pointe, une facilité de calcul et une édition simplifiée des notebooks.
Évolutivité et performance
Le Collaborative Research Environment peut gérer même les charges de travail les plus exigeantes grâce à l'élasticité d'une solution basée sur le cloud. Il permet également le déploiement facile de modèles et de schémas pour une exécution sans surveillance.
Environnement ouvert
Le Collaborative Research Environment adopte des normes ouvertes et accélère les développements grâce à l'utilisation d'outils familiers et à l'accès à des milliers de scripts et de bibliothèques existants, en R et en Python, via des interfaces logicielles familières comme RStudio.
Intégration transparente
Le Collaborative Research Environment est personnalisé et intégré avec d'autres composants et solutions de la suite World Health Data Hub - offrant une solution opérationnelle, à long terme et complète pour les initiatives de données, sans nécessiter d'installation, de configuration ou de réglage supplémentaires typiques des environnements de science des données.
Objectif
L'application de la science des données aux actifs de données de l'OMS est une nécessité absolue. La science des données, l'intelligence artificielle et/ou l'apprentissage automatique peuvent être appliqués à des applications concrètes visant à créer des modèles de données sophistiqués, à déduire de nouvelles informations à partir de données brutes ou à réaliser des prédictions sur des ensembles de données complexes. Bien que ces technologies fondamentales existent depuis plusieurs années, l'utilisation d'environnements cloud s'est avérée être une adaptation parfaite aux complexités des projets de données avancés.
À propos des données à l'OMS
L'OMS veille à la ponctualité, à la fiabilité et à la validité des mesures, garantissant la comparabilité des données et permettant au monde de suivre les tendances, les progrès et les impacts.