あらゆる規模、分野、専門の科学的組織は膨大な量の科学的データを生み出し、管理しています。しかし、この大量の情報から効果的に洞察を導き出すことができなければ、その真価が発揮されることはありません。
構造化されたデータ管理戦略の確立は、あらゆるデジタル・トランスメーションの成功に不可欠な手順です。成功するデータ戦略とは、現在のテクノロジーをシームレスに支援する一方で、新たなアプリケーションが登場した時に必要な柔軟性と拡張性も提供するものです。人工知能、機械学習、認知分析の真の力を発揮させるため、科学的組織は強力なデータ基盤と高度なスタッフの専門知識が必要となります。結局のところ、このようなテクノロジーの成功は入力されるデータの質に完全に依存しているため、質の悪いデータからは有用性の高いデータは得られません。
組織は一般に自分たちの所有するデータの強みと価値を過小評価しがちです。データ管理は新たな概念ではありませんが、特に科学的データにおいては今も複雑で困難の多い課題です。科学的データ戦略の導入と管理に乗り出す時には、長期的な成功を確実にするために、少なくとも3つの事柄が不可欠です。
1. ビジネス目標に関する役員間の調整
ステークホルダー全員が達成しようとしている目標を理解し、支援していることを確認します。目標は収益の向上、効率の改善、イノベーションでしょうか？望む結果によりデータ戦略に対する手法の枠組みが決まり、どこに投資すべきかがわかります。データ戦略に専属のリーダーを指名すると、ビジネス目標の達成に向けて一貫的に注力してリソースを適用することが容易になります。
2. 科学的およびデータ管理の専門知識を持つ人材
研究開発の環境に効率的なデータ戦略を導入するには、データ管理スキルと、複雑な科学的および技術的情報に対する深い理解とを併せ持つことが不可欠です。これは多くの研究開発組織にとっては困難です。科学的専門知識とデータ管理の専門知識を併せ持つ人材は限られているからです。
この問題を解決するには、データを好む研究者を見つけ、データガバナンス、監督、モデリング、構造など、効果的なデータ管理者になるために必要なトレーニングを提供します。データの問題を科学的文脈で理解する人材において、データのイノベーションの情熱を育てることは、どんな研究開発組織でも優れた手法となります。
工業製品用の革新的な素材のリーダー企業である東レ株式会社は、この課題を認識し、自社のデータ管理ジャーニーを導くようCASの支援を求めました。CASが東レに合わせてカスタマイズしたトレーニングプログラムを通じ、東レ株式会社は、自社データを整理して革新的な研究開発に向けて最適化するために必要な戦略的および技術的データ管理のノウハウを科学者に身に付けさせることができました。データの収集、管理、統合、検索、分析に関するトレーニングで、これまで科学的データを断片的にしか見てこなかった東レの科学者は、統合的かつ総合的にデータを見ることができるようになりました。
東レがどのようにデータの新たな価値を見出してデジタル・イノベーション戦略を加速したか確認するには、ケーススタディをご覧ください。
3. 今すぐ始めようという切迫感
多くの組織は整理が必要なデータを数10年分所有し、データは日々増え続けています。導入が遅れれば遅れるほど未整理のデータは多く蓄積され、収集と整理に必要な時間はさらに増えていきます。その結果、より多くの機会が失われ、競争力が失われていくことになります。
データ戦略の道のりは、継続的な発展の一部に過ぎず、一度実行したら完了するような取り組みではありません。学習が終わることは決してありませんが、革新を加速し、豊富な研究開発データの真の価値を発揮できたときに指数関数的な成果が得られます。
データ戦略を迅速にシフトする準備が整いましたか？CASトレーニングの詳細をご覧ください。