科研软件、数据工具与仪表板
- 交互式科研应用
- 自动化数据与分析流程
- 仪表板与监测系统
我们为研究团队、科研联盟和技术项目设计并开发定制科研软件。项目规模可以从针对特定计算任务的工具和自动化分析流程，到交互式仪表板、数据库驱动型应用，以及将数据、科学计算和报告生成整合到同一环境中的多用户系统。
围绕您的研究问题构建科研软件
软件规模可以根据项目需要灵活确定，从供单个研究团队内部使用的小型工具，到集成自动数据导入、计算服务、数据库和公开输出功能的多用户应用。
交互式科研应用
根据研究需求开发专用 Web 应用，用于探索数据、运行计算或模型、比较不同情景、应用科学规则，并生成便于解释或下载的结果。
数据平台、仪表板与监测系统
在统一的科研界面中整合数据源、衍生指标、地图、图表、状态信息、警报和详细视图。
自动化分析与处理系统
建立可重复的工作流程，自动获取或接收数据、进行验证和转换、执行分析、更新衍生结果，并按计划或在新数据到达时自动生成输出。
科研软件、API 与计算后端
开发可复用的计算服务、API、模型运行组件、数据库或搜索后端、批处理工具和内部实用程序，可独立运行，也可作为面向用户应用的底层支持。
我们的一些客户
让软件真正符合科学要求
科研软件位于研究方法与研究结果之间。它可能用于实现已发表的算法、整合多种数据产品、从模型输出中计算指标、对观测数据进行分类，或执行项目特定的决策规则。实现过程中的选择可能对科学结果产生实质性影响，因此我们将规范定义、数据来源、验证和可追溯性视为科研软件的核心要求。
- 将研究方法、公式和决策规则转化为明确、可检查、可测试的计算步骤。
- 在专业数据输入、数据连接、转换、衍生变量、参考时段和缺失值处理过程中保持数据含义及其来源信息。
- 在可行情况下，通过参考实现、已发表示例、已知测试案例或独立核验来验证关键计算和转换步骤。
- 明确记录假设、参数、依赖关系和处理选择，使分析能够被重复和复核。
- 根据实际需要加入输入验证、错误处理、日志记录和自动化测试，而不是假定数据始终理想、用户操作始终正确。
- 围绕科学解释设计输出，在相关情况下提供不确定性、比较结果、诊断信息和数据来源说明。
从研究问题到可实际使用的软件
数据 → 方法 → 验证 → 软件
研究问题与数据
明确数据来源、用户、预期输出和科学约束。
方法与实现
将公式、规则或分析步骤转化为可测试的代码。
验证与可重复性
检查结果、假设、边界情况和依赖关系。
可用工具或工作流程
将分析整理为可重复使用、共享或部署的形式。
不仅仅用于显示图表的科研仪表板
许多科研项目其实已经具备仪表板的基本组成部分，例如定期导入的数据、反复生成相同图形的脚本、用于跟踪阈值的电子表格，以及依靠人工分发的结果。定制仪表板可以将这些分散的工作整合到一个应用中，自动接收数据、完成必要处理、保存衍生结果，并通过交互式界面展示项目的最新状态。
将数据与计算整合起来
把 API、数据库、仪器输出、模型结果、文件和项目特定计算整合到一个受控工作流程中，避免同时维护多个彼此独立的分析结果。
让结果保持最新
随着新数据进入系统，自动或定时执行更新、质量检查、衍生计算、地图和图表生成、摘要以及警报。
交互式探索数据
筛选数据集、查看特定记录或地点、调整参数或参考时段、比较不同情景，并在总体视图和详细信息之间灵活切换。
让所有人看到同一份最新结果
为合作者、客户、决策者或公众提供统一且持续更新的结果来源，而不必反复传递静态图形、电子表格或需要人工更新的报告。
为什么选择定制系统？
当应用本身需要执行科学计算或研究特定逻辑时，Tableau、Power BI 或 Grafana 等通用仪表板平台可能会受到限制。定制系统可以让数据模型、计算方法、用户控件、权限、存储方式和部署方案真正围绕研究问题设计，而不是让研究流程去适应预设的平台结构。
定制科学逻辑
直接在应用中运行项目特定的算法、模型、分类方法、优化程序或决策规则。
专业数据与系统集成
处理非标准科研数据格式、大型多维数据集、外部 API、数据库、仪器数据或已有分析代码。
围绕研究需求设计交互
根据用户真正需要解决的科学问题设计控件、详细视图、情景比较、已保存分析和输出方式。
自主控制架构与部署
根据项目需求决定数据如何存储、系统在哪里运行、用户如何认证、各组件如何通信，以及未来如何扩展应用。
定制系统可以为您的项目做什么？
项目的起点往往并不是“需要开发软件”，而是某个研究工作流程已经越来越难以管理、复现、自动化或共享。常见情况包括：
自动监测
自动接收观测数据、仪器数据、模型输出或外部数据，执行质量检查和计算，更新指标，并在满足设定条件时发出警报。
交互式模型探索
让用户无需修改源代码或手工重新生成图形，就能调整参数、运行计算或不同情景、比较结果并进行深入查看。
科研数据库界面
通过专门设计的界面对结构化数据进行搜索、筛选、标注和分析，并可根据需要加入队列定义、索引、验证或衍生统计计算。
协作式分析门户
提供带身份验证的工作空间，支持不同用户角色、共享数据集、保存分析、可重复的配置、结果下载以及项目特定的报告生成。
科学评估工具
将方法学指南、评分体系、技术标准或决策逻辑转化为透明的工作流程，以实现一致的评估并提供清晰的结果说明。
公开数据产品
将项目数据或研究结果转化为可公开访问的 Web 应用，提供交互式地图和图表、搜索、下载、自动更新以及清晰的数据来源说明。
部分科研工具与仪表板实例
我们内部开发了一系列相对精简的公开工具，用于展示不同技术方法，包括自动化数据流程、交互式分析、数据库搜索和基于规则的评估。为客户开发的系统可以更加专业和复杂，但由于通常涉及保密内容，因此一般不会公开展示。
自动化数据系统
气候数据监测、处理与可视化
欧洲空气与海洋温度追踪器和巴塞罗那气温追踪器展示了两种互补的科研数据工作流程：前者基于大规模网格化再分析数据，后者基于当地观测记录。两者都结合了自动更新、历史比较指标计算和交互式可视化。
- 自动获取和定期更新外部科研数据
- 计算历史参考值和衍生统计量
- 交互式地图、时间序列、排名和比较
- 监测、错误处理和可重复的更新流程
我们如何开发科研软件
在完整应用开始开发之前先明确科学工作流程，可以更有效地控制定制软件项目。我们会尽早识别科学或技术风险最高的部分，优先建立原型并确定验证方式，然后再继续扩展完整实现。
科学规范定义
在完整开发开始之前，明确数据来源、方法、计算、输出、用户角色、验证标准、依赖关系以及可能出现的故障情况。
优先验证关键部分
尽早实现不确定性最高的计算、数据流程或用户交互，以便在投入大量时间完善整个应用之前先检验关键假设。
验证与系统测试
利用参考数据集、独立计算以及适当的自动化测试，对数值结果、数据转换、边界情况、预期行为和故障模式进行检查。
部署与持续运行
交付有完整文档的源代码和配置，根据需要完成系统部署，并规划日志记录、备份、更新、维护和未来扩展。
技术、数据与交付内容
技术架构取决于项目的科学需求和实际运行要求。公开数据产品、内部计算服务和协作式分析门户可能需要完全不同的系统架构。
工具、编程语言与数据
根据项目需要，我们可以使用 Python、R、MATLAB、PHP、JavaScript 和 SQL，并在必要时集成已有的 C++ 或 Fortran 代码；处理 CSV/JSON、NetCDF/HDF、SQL 数据库和 API；开发交互式图表和地图；实现 Linux 自动化以及基于 Git 的开发流程。
可交付内容
根据项目范围，交付内容可以包括带文档的源代码、独立工具、可复用模块、Web 应用、API 和计算后端、数据库和搜索界面、自动化处理任务、用户认证和权限管理、报告生成和数据导出、审计记录或数据来源日志、验证测试、部署配置、技术文档以及可选的后续维护。
与我们讨论您的科研软件或数据工具项目
请告诉我们当前工作流程如何运行、依赖哪些数据和计算、由谁使用，以及您希望自动化或提高可访问性的部分。我们可以评估项目的大致范围，识别技术上最关键的环节，并提出合适的开发方案。
受到全球出版社、学术团体和研究人员的信赖
部分出版社和学术团体
部分客户所属机构
进行付款
购买余额