项目背景
客户是一家专注于小分子药物研发的生物科技公司，面临海量实验数据分析效率低下、靶点筛选周期长、研发成本居高不下等问题。传统的数据处理方式已无法支撑快速迭代的药物研发需求。
核心挑战
- 多源异构实验数据的整合与标准化
- 高通量筛选结果的快速分析与可视化
- 机器学习模型在分子活性预测中的应用
- 数据安全合规与审计追溯
解决方案
我们构建了一套基于云原生架构的数据科学平台，集成了自动化 ETL 管线、交互式分析工作台和 AI 预测模型服务，支持从实验数据采集到分析报告生成的全流程自动化。
项目成果
- 数据处理效率提升 10 倍
- 靶点筛选周期从 3 个月缩短至 3 周
- AI 预测模型准确率达到 87%
- 年度研发成本降低约 200 万美元
