El análisis de grandes datos está desempeñando un papel cada vez más importante en el avance de la ciencia química. Dado que los datos científicos del mundo se almacenan cada vez más en formato digital y que la recopilación de datos se está acelerando, los macrodatos no harán más que crecer. Según IBM Marketing Cloud, el 90 % de los datos del mundo se ha creado en los dos últimos años.
Es una buena noticia para las empresas y la investigación, sobre todo en las ciencias químicas, donde ya existe un marco bien establecido para publicar y compartir datos científicos. Con más datos se obtiene más inteligencia del mundo real con la que tomar mejores decisiones, mejorar los resultados y enriquecer las vidas. Por supuesto, para convertir estos datos brutos en información, y esta información en conocimiento, es esencial que los datos científicos se organicen, se refinen y se enriquezcan de la manera adecuada.
¿Qué es el enriquecimiento de big data?
El enriquecimiento de datos consiste en asociar, mejorar y perfeccionar la calidad y la utilidad de los datos brutos. El enriquecimiento efectivo va más allá de la simple minimización de errores y la mejora de la precisión de los datos. Se trata de organizar, conservar, asociar y extrapolar repositorios de información de gran complejidad, convirtiendo vastos lagos de datos en depósitos organizados compuestos por conductos y gráficos de conocimiento asociados con ontologías subyacentes listas para el muestreo. En última instancia, el objetivo del enriquecimiento es impulsar el descubrimiento de clusters asociados, relaciones y ontologías óptimamente semánticas dentro de estas colecciones, revelando los nuevos conocimientos necesarios para sacar conclusiones y tomar decisiones verdaderamente estratégicas y predicciones potencialmente informadas.
El análisis de big data enriquecido está proporcionando nuevos conocimientos (e incluso prediciendo el futuro)
El análisis de big data enriquecido y los gráficos de conocimiento asociados están ayudando a los investigadores, empresarios y líderes de negocios a dar sentido a la vasta colección de datos publicados de la ciencia química para generar nuevos conocimientos y lograr mejores resultados. Desde los artículos y las patentes hasta las estructuras químicas y las estrategias de la competencia, el análisis de big data permite a los usuarios conectar los puntos, revelando las tendencias y dónde puede estar la próxima oportunidad.
Estas herramientas no sólo ayudan a proporcionar información más rápidamente, sino que también ayudan a predecir el futuro. El análisis de macrodatos enriquecidos permite a los emprendedores y los innovadores empresariales disfrutar de una ventaja competitiva, evaluar las fortalezas y debilidades de una empresa y adaptar la estrategia de negocio. Los macrodatos también pueden ayudar a encontrar la manera de comercializar las investigaciones mucho antes que en el pasado. Del mismo modo, puede ser posible identificar cuándo las oportunidades comerciales asociadas a una determinada innovación alcanzarán su punto máximo, basándose en lo que se sabe hoy en día.
El sector de la biotecnología es un espacio floreciente de transferencia de tecnología en el que el análisis de big data enriquecido está llamado a desempeñar un papel fundamental. En este campo en rápida expansión, el análisis de big data está ayudando a agrupar los datos de patentes y publicaciones en torno a categorías de productos biológicos, objetivos, indicaciones terapéuticas y fabricantes para comprender el panorama de la competencia y vincular los tratamientos con las oportunidades. A su vez, esto ayuda a seguir la evolución del campo, a descubrir nuevas oportunidades de investigación y a ayudar a los investigadores a identificar la mejor ruta hacia el éxito.
El enriquecimiento de los macrodatos en los campos científicos sigue requiriendo inteligencia humana
El enriquecimiento es esencial para sacar el máximo partido a los big data. Sin embargo, garantizar que la información sea fiable y de alta calidad se ha convertido en un reto, teniendo en cuenta el enorme volumen de datos científicos disponibles en la actualidad.
Los datos científicos son únicos en su complejidad. Las estructuras y los nombres químicos, los valores de los rangos y los gráficos y tablas son sólo algunos de los elementos de la información científica que dificultan la estructuración y extracción algorítmica. La calidad de las relaciones derivadas de los repositorios de los macrodatos se reduce en última instancia a la solidez de los modelos analíticos utilizados para crearlas. Hoy en día, los algoritmos informáticos y los análisis estadísticos se utilizan ampliamente para enriquecer a los macrodatos. Pero a pesar de su importancia para el enriquecimiento de datos, las redes neuronales, los modelos de aprendizaje profundo y las herramientas de aprendizaje automático solo pueden llevarnos hasta cierto punto. Los modelos analíticos necesarios para obtener una visión útil de los datos científicos son complejos y llenos de matices, y deben estar respaldados por la visión de los expertos.
Cuando se trata de interpretar estudios complejos y encontrar conexiones innovadoras entre datos químicos dispares, el intelecto humano sigue siendo un componente fundamental. Los químicos, los bioquímicos y los científicos de datos con experiencia pueden analizar los datos y ofrecer perspectivas que ningún sistema de inteligencia artificial puede proporcionar.
En el CAS, cientos de expertos de todos los campos de la ciencia química conservan y enriquecen cuidadosamente la información científica identificando y recopilando ideas clave, sustancias, reacciones, propiedades y mucho más en los datos publicados. Estos científicos al servicio de la ciencia leen a diario la bibliografía y acumulan una gran cantidad de conocimientos que les ayudan a descubrir ideas y tendencias que no se encuentran sólo con la tecnología. El "lago de datos" resultante, enriquecido y de alta calidad, cuando se combina con herramientas avanzadas de análisis de datos, desempeña un papel cada vez más importante para impulsar la estrategia empresarial y la comercialización de la innovación científica.
Descubra el proceso que usan los científicos de CAS para enriquecer los macrodatos químicos y vea cómo podemos ofrecerle información que le ayudará a impulsar su negocio.
