概念定义
什么是数据科学平台？
数据科学平台，是指将数据接入、清洗转换、特征工程、统计建模、模型部署与协作治理整合在同一环境中的一体化分析基础设施。区别于「脚本 + 散装工具」的工作方式，数据科学平台，让整个分析过程以可视化工作流的形态沉淀为团队资产。iModel 基于 KNIME 内核构建，以 iModel Analytics Studio 为桌面工作台、iModel Enterprise 为企业级部署底座，在信创环境下提供完整的专家级分析能力。
工作方式对比
数据科学平台：从个人脚本到团队工作流的效率跃迁
Python / R 能力不是被替代，而是被封装进节点、纳入统一治理——专家写一次，全团队复用。
| 维度 | 脚本 + 散装工具 | iModel 工作流方式 |
|---|---|---|
| 流程组织 | 代码、SQL、Excel 各自为政 | 一条可视化工作流串起接入、建模、输出全过程 |
| 协作交接 | 读别人的脚本如读天书 | 节点图即文档，新人打开即懂，交接零摩擦 |
| 专家扩展 | 脚本与工具割裂 | Python / R 节点嵌入工作流，与 300+ 原生算子混排 |
| 上线部署 | 手工搬运，环境不一致 | 工作流直接发布为服务与定时任务，实验即生产 |
| 审计追溯 | 结论难复核 | 每个节点的输入输出可追溯，全程留痕可审计 |
🗄️数据接入
🧹清洗转换
🧠建模分析
🚀部署运维
技术架构
端到端的企业级分析架构
从数据源到部署运维，六层架构覆盖数据专家的完整工作链路，协作与治理贯穿全局。
协作、治理与安全层（贯穿全局）
企业级部署与调度层
组件化与复用层
可视化分析与建模引擎（核心层）
Python / R 专家扩展层
数据源与集成层
常见问题
数据专家最关心的五个问题
不会，是放大。平台内置 Python / R 脚本节点，你的代码可以直接嵌入工作流，与原生算子混合编排；区别在于代码从「个人资产」变成被版本管理、可被团队复用的组件。
Notebook 适合个人探索，但难以协作、难以上线。工作流方式把探索结果直接沉淀为可调度、可审计的生产资产，实验环境与生产环境同构，省掉重写工程代码这一步。
在企业版架构下，工作流可直接发布为 REST 服务或定时任务，配合版本管理与权限控制实现持续部署，无需把逻辑重写成另一套代码。
原生支持 JDBC 数据库、文件、REST API 等 100+ 类数据源；已适配麒麟、统信操作系统与海光、鲲鹏、龙芯芯片，可对接达梦等国产数据库，满足信创验收要求。
可视化工作流的学习曲线远低于纯代码栈，配合体系化的培训服务与真实案例库，数据团队通常两周内即可产出第一批生产级工作流。
开始使用
让模型真正成为企业的生产力
从一条真实的工作流开始，体验端到端的专家级分析。
