¿Qué son los datos oscuros?
Las empresas químicas innovadoras tienen al alcance de su mano el poder de revolucionar la I+D. Gracias a la abundancia de datos sin explotar, conocidos habitualmente como "datos oscuros", estas empresas pueden obtener información sin precedentes y acelerar la innovación como nunca antes. Al implementar estrategias eficaces de gestión del conocimiento, el potencial para lograr descubrimientos y avances revolucionarios es ilimitado.
Los datos oscuros son, por lo general, datos no estructurados o semiestructurados que no son fácilmente accesibles ni consultables. Se estima que el 55 por ciento de los datos almacenados por las organizaciones son datos oscuros. Sin embargo, alrededor del 90 por ciento de los ejecutivos y directivos de TI y empresas a nivel mundial coinciden en que toda organización necesitará extraer valor de estos datos no estructurados para tener éxito en el futuro.
En el contexto de la I+D química diversificada, esto podría incluir datos de cuadernos de laboratorio, LIMS, informes experimentales, referencias bibliográficas y otros elementos que no están incorporados en bases de datos consultables. Estos datos pueden ser valiosos para identificar nuevos materiales, mejorar las formulaciones existentes y reducir los ciclos de I+D.
Para aprovechar el valor de los datos oscuros, las organizaciones químicas diversificadas deben identificar dónde se ocultan sus datos más valiosos e implementar estrategias de gestión del conocimiento eficaces que les permitan acceder, recopilar, organizar y analizar estos datos según sea necesario.
Descubrir las joyas ocultas: identificación de los datos de I+D química más valiosos
Los datos oscuros pueden esconderse en todo el flujo de trabajo de I+D química. Desde la investigación en fase inicial hasta la fabricación, las formulaciones, la caracterización e incluso la vigilancia poscomercialización, se generan y recopilan datos valiosos que, sin embargo, pueden no estar utilizándose a su máximo potencial. Para aprovechar el valor de los datos oscuros y acelerar la innovación, es crucial que las organizaciones de I+D identifiquen dónde se ocultan estos datos y desarrollen estrategias para acceder a ellos y utilizarlos eficazmente.
Varios tipos de datos oscuros son valiosos para la investigación. Por ejemplo, los datos experimentales históricos suelen estar dispersos, incompletos o sin estructurar, pero pueden proporcionar información valiosa para proyectos actuales y futuros con la organización y el análisis adecuados. Más allá de los esfuerzos de I+D de la propia organización, las fuentes de datos externas, como artículos académicos, patentes e informes del sector, también pueden ofrecer información valiosa e identificar nuevas oportunidades de innovación e investigación. Por último, los datos no estructurados, como los textos de artículos científicos o notas de laboratorio, pueden contener información oculta, pero requieren las herramientas y técnicas adecuadas para su análisis eficaz.
Las organizaciones pueden identificar y acceder a estos datos ocultos siguiendo estos pasos según lo requieran sus flujos de trabajo:
- Realizar un inventario exhaustivo de las fuentes de datos disponibles, tanto internas como externas, estructuradas y no estructuradas, es fundamental.
- Priorizar las fuentes de datos en función de su valor potencial para los esfuerzos de I+D actuales y futuros puede ayudar a las organizaciones a aprovechar al máximo sus recursos. Por ejemplo, si planea ampliar la escala de un material funcional recién validado, es posible que desee priorizar el acceso a las formulaciones históricas y a los datos de fabricación para ayudar a predecir las condiciones ideales.
- Fomentar una cultura de toma de decisiones basada en datos y de mejora continua puede ayudar a las organizaciones químicas innovadoras a aprovechar todo el potencial de los datos oscuros.
Cinco estrategias críticas de gestión del conocimiento para desbloquear los datos oscuros
Los conjuntos de datos personalizados, los marcos semánticos, la minería de datos automatizada y los flujos de trabajo colaborativos son estrategias de gestión del conocimiento fundamentales para desbloquear el valor de los datos oscuros e impulsar la innovación. A continuación, analizamos cómo pueden ayudar estas estrategias:
- Curación personalizada
La curación personalizada implica la selección manual de datos químicos por parte de expertos en la materia para crear conjuntos de datos de alta calidad específicos para las necesidades de la organización. Mediante la curación personalizada, los científicos de materiales funcionales, cosmética, agricultura u otros campos de la química diversificada pueden garantizar que los datos con los que trabajan sean precisos, estén actualizados y sean relevantes para sus objetivos de investigación. Al trabajar con curadores de datos expertos, las organizaciones también pueden conectar la información internamente y con la ciencia mundial, haciendo que sus datos internos sean más sólidos. Puede llevar esto aún más lejos para potenciar las iniciativas de transformación digital basadas en IA obteniendo conjuntos de datos curados especialmente diseñados para modelos de aprendizaje automático.
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- Marcos semánticos
Los marcos semánticos son enfoques estandarizados para organizar y clasificar conceptos y relaciones en un dominio específico, como el de los materiales funcionales. Estos marcos pueden incluir elementos de léxicos especializados, ontologías y taxonomías, y están diseñados para proporcionar un lenguaje y una comprensión comunes de los datos químicos en toda la organización. Este enfoque puede ayudar a acelerar la I+D y permitir a los científicos tomar decisiones más informadas.
Por ejemplo, un investigador intenta identificar un material novedoso para su uso en un nuevo dispositivo electrónico. Para ello, podría empezar utilizando léxicos, ontologías y taxonomías especializados para categorizar y organizar las propiedades y características de materiales conocidos. Podría utilizar una taxonomía especializada para clasificar los materiales según su conductividad eléctrica, propiedades ópticas o estabilidad térmica. Al organizar los materiales de esta manera, el químico puede identificar más fácilmente las lagunas de conocimiento o las áreas donde podrían ser necesarios nuevos materiales. También podría utilizar ontologías para definir las relaciones entre las diferentes propiedades de los materiales, como la existente entre la estructura de un material y sus propiedades electrónicas. Esto puede ayudar al químico a tomar decisiones más informadas sobre qué materiales investigar más a fondo.
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- Minería de datos automatizada
Las técnicas de minería de datos automatizada permiten a las organizaciones de I+D descubrir patrones e información ocultos en grandes volúmenes de datos químicos no estructurados. El aprendizaje automático y la analítica avanzada pueden analizar datos químicos de experimentos anteriores, condiciones de fabricación, artículos científicos, patentes y otras fuentes para identificar relaciones entre productos químicos, reacciones y formulaciones. Estos conocimientos pueden conducir al descubrimiento de nuevas oportunidades de I+D y proporcionar información sobre productos y procesos existentes.
Por ejemplo, un investigador podría escanear miles de artículos relacionados con su área de investigación y extraer información clave como propiedades de materiales, métodos de síntesis y métricas de rendimiento. Una vez extraída esta información, el investigador puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos e identificar patrones o correlaciones que podrían conducir al descubrimiento de un material novedoso. El investigador puede descubrir que ciertos métodos de síntesis o condiciones de escalado producen sistemáticamente materiales con las propiedades deseadas, o que los materiales con ciertas características estructurales tienden a funcionar bien en aplicaciones específicas.
- Herramientas de colaboración
Las herramientas y la tecnología para la colaboración, como las bases de datos centralizadas y los sistemas LIMS integrados, ofrecen una forma eficiente y fiable para que los equipos de I+D compartan conocimientos e información y eliminen los silos de datos. Al proporcionar acceso a un repositorio de datos centralizado, las organizaciones de I+D pueden mejorar la comunicación y acelerar la innovación. Una base de datos centralizada basada en la nube también puede mejorar el intercambio de conocimientos entre equipos remotos e investigadores que pueden estar dispersos geográficamente.
Los ecosistemas digitales modernos también facilitan la transferencia de conocimientos entre dos organizaciones. Esto es especialmente valioso para proyectos conjuntos entre el mundo académico y la industria, y durante fusiones y adquisiciones (M&A) donde los investigadores necesitan compartir conocimientos sobre las características de un material o datos de rendimiento basados en investigaciones previas. Con un ecosistema de I+D digital que fomente la colaboración, las organizaciones pueden identificar mejor las posibles oportunidades de innovación.
Al aprovechar los datos oscuros e implementar estrategias eficaces de gestión del conocimiento, las organizaciones químicas pueden acelerar la innovación y mejorar los resultados de I+D. Pueden reducir los tiempos de ciclo, identificar nuevas oportunidades de investigación, mejorar las formulaciones de productos y tomar decisiones más informadas sobre qué proyectos de investigación llevar a cabo.
Descargue este caso práctico para saber cómo Toray Industries elimina los silos de datos e incorpora mejor los datos en sus flujos de trabajo.
- Asóciese con un experto para poner en práctica las estrategias de gestión del conocimiento
La complejidad de la información científica en todo el flujo de trabajo de I+D química hace que sea difícil de dominar para cualquier equipo de TI interno. Un socio externo puede ayudarle a crear soluciones para almacenar y conectar los datos existentes en un formato estructurado, permitiendo a todos los empleados acceder a datos de I+D valiosos de forma sencilla y eficiente. La experiencia de un socio externo puede ser inestimable. Sus conocimientos sobre las mejores prácticas y su experiencia en gestión del conocimiento pueden ayudar a garantizar el éxito de sus esfuerzos.
