大数据在改变人们的工作、生活与思维模式的同时，也在改变文化、教育和学术研究方式。各学科的传统知识与新兴数据之间的关联日益紧密。
当前的科研成果，如果没有大量数据的支撑与复杂的模型分析，已经很难获得有价值的创新。科学研究领域的应用既是大数据的重要来源，也是大数据发展的主要方向，数据科学家们需要从大量看似杂乱、繁复的数据中，收集、整理和分析“数据足迹”，发现新知识、创造新的价值。
但将大数据融入科研学术当中，不仅需要对于专业知识的理解力，更需要适当的工具对数据价值进行解析梳理和科研团队协作支持。
首先，科研中用到数据维度较广，常用的可视化工具已经无法满足数据存储、数据调用和数据共享等需求。其次，处理这些体量极大的数据，需要强大的算力支持，由于本地计算资源有限，负责数据处理的项目成员经常需要在配置云计算环境，或是调参数、跑模型上花费大量时间。最后，再加上每个科研团队成员使用的计算环境不可避免地存在差异，无论是在数据传输、模型复用和分享协作上都存在极大困难，使得科研团队中的协作难以实现。
从硬件到软件，为科研实验室专门配置一套高性能计算能力的设备往往需要花费上百万甚至千万，而硬件技术的快速更迭使得高性能计算集群频繁换代，带来潜在且不菲的更新成本。
和鲸科技推出Kescilab科研版正是为了解决这一系列问题，K-Lab科研版不仅提供了Python、R语言的丰富生态，覆盖了上百种主流数据分析工具功能，也为团队提供了统一的云计算环境，只需一键环境配置和项目分享，从数据到模型甚至论文报告都可以一键共享，完成无缝实时协作。和鲸K-Lab科研版，实际上就是一套完整的数据科学相关科研的解决方案。
Kescilab科研版（以下简称“K-Lab”），如何提升科研团队的研究效率？
1.文献数据存储、代码管理、结果复现
在科研的最初始阶段——读文献，选方向的过程中，K-Lab便可支持各种格式文献及数据集的上传、存储，提供多种文献代码管理和调用方式，将论文中的数据集、项目代码进行可视化呈现，在研读文献的同时对照代码效果，阅读效率翻倍。
2.实验项目、科研数据云盘存储与共享
当论文选题已经确定后，项目组需要进行数据收集与共享，K-Lab可以在做试验，获取数据时，提供针对实验项目、科研数据的可扩容云盘存储，数据集上传后，团队成员即可通过“一键共享”直接在线使用，无需重新下载与存储，免去数据维护等重复工作。
3.高效率的数据处理与协作
在科研项目和论文过程中，最重要的部分就是数据处理与分析，快速从数据中提炼价值及灵感，提高模型精确度，完成大型数据集的分析任务，是重中之重，K-Lab配置的Python&R云平台，实现一键计算环境配置和极简运维，根据任务需求弹性调度云资源。K-Lab内自带大量常用代码片段知识库，并不断更新，让科研人员无需死记硬背代码，节约大量时间。
4.论文手稿写作与协作
论文的手稿产出部分也可以由K-Lab直接完成，内置的Markdown编辑器，可通过结合代码输出和图片上传功能，记录论文中每一个要点，满足专业排版需求。科研项目可以通过一键分享和Fork，在组织内进行快速复制和重现，支持实时评论互动，带来高效的的文稿协作方式。
5.科研数据托管，论文复现及分享
当论文及科研成果发布后，K-Lab能够将科研成果及其所依赖的数据集托管至云端，并形成自动化关联，方便科研成果复现与再生产时的快速调用。可复现性是论文分享的普遍趋势，K-Lab产出的论文手稿，可以随时复现论文生产过程，方便将论文中的知识和经验轻松传递给新成员。
和鲸科技的K-Lab科研版，可以帮助导师精准把控项目细节，加快研究进度，让团队成员摆脱繁复的基础工作，迅速进入研究重要阶段，大幅提升科研探索效率和论文质量。同时也让科研团队直接跳过琐碎的运维管理，从繁重的基础工作中解放，无需任何硬件部署和运维，快速在应用层开展研究工作，根据任务需求弹性调度云算力，既高效又经济。
目前，国内的领先高校如北大、清华等，已经开始使用K-Lab科研版进行研究作业。无论是在经济、人文、理学还是传统工科等多个学科领域的科研方向，均表现出与数据研究高度融合的趋势。
了解更多关于kesciLab科研版信息：lhttps://www.heywhale.com/K-Lab-sci