Datos oscuros en I+D: cómo la gestión del conocimiento puede descubrir valor oculto
Los datos oscuros son definidos por Gartner como «los activos de información que las organizaciones recopilan, procesan y almacenan durante sus actividades comerciales habituales, pero que generalmente no utilizan para otros fines». Como nadie sabe qué datos hay allí ni cómo acceder a ellos, la información que contienen permanece en la oscuridad.
Los equipos de investigación y desarrollo (I+D) acumulan enormes cantidades de datos complejos durante largos periodos de tiempo que, si se aprovechan correctamente, pueden ser una fuente abundante de información útil para mejorar la toma de decisiones e impulsar la innovación. Sin embargo, los datos pueden quedar compartimentados en múltiples sistemas de bases de datos desconectados con una capacidad de búsqueda limitada, lo que hace que acceder a las partes verdaderamente relevantes sea extremadamente difícil y lento.
En efecto, los propios datos de una empresa pueden estar ocultos para sus investigadores, lo que significa que los experimentos podrían repetirse innecesariamente, con las consiguientes implicaciones de tiempo y costes. Además de ocultar datos, los sistemas actuales de gestión de datos pueden tener dificultades para conectar los datos internos con fuentes externas; se trata de una oportunidad perdida para generar una gestión del conocimiento más completa e integral.
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 empresas y TI a nivel mundial coinciden en que todas las organizaciones necesitarán extraer valor de estos datos no estructurados para tener éxito en el futuro.
En pocas palabras, si la información sigue recopilándose, almacenándose y sin utilizarse, seguirá existiendo como datos oscuros. Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones arrojar luz sobre sus valiosos datos de I+D? Aquí hay algunas formas de descubrir su potencial oculto:
1. Determinar dónde se esconden los datos de I+D más valiosos
Para eliminar la barrera de los datos de I+D almacenados en silos, un primer paso crucial es determinar qué colecciones de datos son más valiosas para permitir su capacidad de descubrimiento; es imperativo facilitar un acceso intuitivo a los resultados y hallazgos experimentales a las personas relevantes en toda la organización.
¿Existe conocimiento que las organizaciones invierten tiempo y recursos en recopilar, pero que se mantiene como datos oscuros sin posibilidad de reutilización futura? Cuando salen a la luz, los datos experimentales y los hallazgos de investigación pasados pueden guiar inversiones inteligentes y evitar la repetición de experimentos.
2. Hacer visibles los datos de I+D mediante estrategias de gestión del conocimiento
La gestión del conocimiento en I+D no solo debe considerar la captura de información, sino también incluir una gestión de datos intencional para guiar la toma de decisiones. Las organizaciones solo pueden tener éxito en la conversión de datos en conocimiento útil si logran organizarlos de una manera que sea fácil de buscar, conectar y acceder. Es posible que los datos no se utilicen todo el tiempo, pero deben ser localizables cuando sean relevantes.
Para aprovechar la información que poseen, las organizaciones necesitan las soluciones de TI y la experiencia adecuadas para crear marcos de gestión de datos que organicen los datos de I+D. Un desafío común es armonizar la terminología científica en todas las fuentes de información. Sin mantener un contexto científico coherente, se puede perder información vital durante las búsquedas en bases de datos.
CAS utiliza léxicos, ontologías y taxonomías especializados, junto con tecnologías patentadas de comparación de sustancias y la experiencia de científicos, para estandarizar el lenguaje científico. Esto garantiza que la información crítica que necesitan los investigadores esté siempre a su alcance.
3. Aprovechar las ventajas de unos datos de I+D bien organizados y accesibles
Unos datos de I+D bien estructurados y fácilmente accesibles mejoran la eficiencia. No solo se ahorra tiempo en la búsqueda de la información necesaria, sino que se evita la repetición innecesaria de experimentos, lo que supone un ahorro de tiempo y costes. Otra ventaja importante es que la toma de decisiones estratégicas puede acelerarse y mejorarse, lo que ayuda a la organización a mantener su ventaja competitiva.
CAS va un paso más allá de la simple búsqueda de datos: también conecta la información internamente y con la ciencia mundial. Este caso práctico sobre una solución de gestión del conocimiento personalizada muestra cómo los documentos de una organización pueden vincularse de forma segura y enriquecerse con la CAS Content CollectionTM o incluso con datos seleccionados específicamente para un sector, con el fin de hacer más sólidos los datos internos. Es posible identificar tendencias, colaboradores y competidores cuando los conceptos de la investigación interna se conectan con otras publicaciones y patentes similares de todo el mundo.
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