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数据经济：数字孪生如何驱动实时预测分析
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Redis 8 发布了——并且是开源的
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数据经济是一个视频播客系列，讲述领导者如何使用数据对他们的业务、客户和世界产生积极影响。要查看所有当前剧集，请浏览下面的播客剧集库。
“我们基于模型做出的决定将影响患者的生活。”
Bülent Kiziltan 博士是 诺华人工智能和创新实验室的因果和预测分析负责人，他在最近接受 Redis 呈现并由 CXOTalk 的 Michael Krigsman 主持的 数据经济 CXO 播客采访时分享了这一重要观点。人工智能实验室的一大任务是提高新药上市的效率，Kiziltan 强调数据、分析、行业合作伙伴关系以及来自不同背景的人才是其战略的核心。 Kiziltan 透露，目标是加强药物开发和发现过程，他们正在与实验室合作，而不是取代实验室，因为风险太高了。
以下是 Kiziltan 如何阐述目标的：“随着在特定药物开发和发现过程上花费的时间增加，成本呈线性增长。我们可以通过使用我们正在开发的数据科学方法创建更多证据来缩短这段时间，并且还可以针对更适合特定研究的特定患者和队列。”
Kiziltan 说，诺华几年前就开始转型为数据科学公司。人工智能创新实验室已成立一年多，除了他领导的因果和预测分析学科外，还有自然语言处理和图像分析支柱。这三个小组可以访问 20PB 的数据，包括来自 200 万人的患者数据、图像、扫描以及近 200 万种化合物的库。
所有这些数据是如何管理的？诺华技术集团采用了 混合云战略来满足他们的需求，并与 Microsoft Research 合作开发技术和实施。人工智能实验室是该技术的使用者之一。在医疗保健和生物技术领域，Kiziltan 说：“数据越多越好。”“但数据量是一个持续存在的问题，因为收集和清理需要很长时间。由于严格的法规，跨不同业务部门提供访问权限可能具有挑战性。”
诺华是一家瑞士跨国制药公司，拥有超过 480 亿美元的收入和 100,000 名员工。现在它已转型为一家数据科学公司，诺华正在为长期机遇和短期收益重新构想其企业。
在这一集中，Kiziltan 为 CIO、首席数据官和人工智能/分析领导者分享了一个重要的经验：“为了维持数据科学和人工智能创造的价值，一个明智的战略路线图是投资于研发驱动的探索性核心能力，并制定可以立即执行的现实世界影响的策略。”
领导数字化转型的企业 CIO 应该注意 Kiziltan 如何引导投资走向长期竞争优势，同时降低交付成本。 诺华对其人工智能实验室的投资是一个商业机会，可以提高弹性和敏捷性。
在播客中，Kiziltan 分享了他的团队面临的一些运营和数据挑战
CIO 和他们的团队可能面临其中的一些挑战，Kiziltan 建议遵循单一的战略方法进行协作并找到解决方案。
虽然需要各种技术技能来解决这些问题，但 Kiziltan 认识到，招聘一个具有强大解决问题能力的多元化团队也很重要，因为数据科学变化如此之快。
“我们一直在吸引能够将他们不同的背景带入我们运营的人才，”他说。 “我们从非常不同的领域招聘，包括物理、数学、生物信息学和化学。 即使是具有社会科学背景的人也建立了一些分析技能，这些技能正在为我们正在进行的工作做出贡献。 我专注于好奇心和学习潜力。”
事实上，Kiziltan 本人来自天体物理学背景，并将该学科的应用数学应用于他的工作。 他说：“创新可以通过两种方式发生：一种创新方式是构建和开发新的方法，但另一种创新方式是将方法应用于新问题。”请收听播客，以了解更多 Kiziltan 对人工智能和诺华转型为数据科学公司的见解。
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