ビッグデータの分析はケミカルサイエンスの発展において益々重要な役割を果たすようになって来ています。 世界の科学データがどんどんデジタル媒体で保存されるようになり、データコレクションが加速し、ビッグデータは巨大化の一途をたどっています。 IBM Marketing Cloudによれば、過去2年間だけで世界のデータの90%が生成されたそうです。
これは、ビジネスと研究、特に出版と科学データの共有のフレームワークがすでに確立されているケミカルサイエンスには朗報です。 より多くのデータにより、実世界のインテリジェンスがより多く集まり、より良い意思決定ができ、結果が向上し、さらに豊かな人生を送ることができるようになるでしょう。 もちろん、この生のデータを情報に転換し、その情報を洞察に変えるために、科学データが正しく整理、洗練、強化されることが必須です。
ビッグデータの強化とはなんでしょうか。
データの強化とは、ローデータの質と有用性を関連付け、強化し、洗練させることです。 効果的なデータの強化はエラーを最小限にし、データの正確性を改善します。 これは非常に複雑な情報庫を整理し、精選し、関連付け、外挿することが必要で、それにより膨大な「データレイク」を「パイプライン」で構成される整理された貯蔵庫に変え、基礎的なオントロジーを伴った関連知識グラフを作成するものです。 つまり、強化の最終目標は、これらの収集の中から関連づけられたクラスタ、関係、そして究極的には意味論の存在の発見を促し、結論を導き真に戦略的な意思決定と情報に基づいた予測をするために必要な新しい洞察を明らかにすることなのです。
強化されたビッグデータの分析は新たな洞察（と今後の予測）をもたらします
強化されたビッグデータと関連知識のグラフの分析は研究者、起業家そしてビジネスリーダーが新たな洞察を生み、よりよい結果を達成するために、公開されている膨大な科学データコレクションを理解するのに役立っています。 書類や特許から化学構造と競合社への戦略まで、ビッグデータ分析はユーザーに全体像を把握させ、傾向が何か、そして次のチャンスはどこにあるのかを明確にします。
これらのツールはより迅速に洞察を提供することだけではなく、今後の予想にも役立っています。 充実したビッグデータの分析により、起業家とビジネスイノベーターは、競争の激しい状況で有利な立場を確立し、自社の強みと弱みを評価し、そして事業戦略に必要な情報を得られるようになります。 ビッグデータによって、研究の商業化を成功させるための道筋を、これまでよりも早く見つけることもできるかもしれません。 同様に、あるイノベーションに関連する商機がいつピークに達するかを、現在わかっている情報に基づいて見極めることもできるでしょう。
バイオテクノロジー分野は技術の進化が速いため、充実したビッグデータの解析が重要な役割を果たすと考えられています。 この急速に拡大する分野では、ビッグデータ解析により、生物製剤、標的、治療適応症、メーカーのカテゴリーごとに特許や論文データを集積し、競合他社の状況を把握し、治療と機会を結びつけることができるようになっています。 これにより、この分野の動向を把握し、新たな研究機会を発見し、研究者が成功への最適なルートを見出すことができるようになります。
科学分野でビッグデータの強化をするためには、やはり人間の知能を必要とします。
ビッグデータを最大限に活用するためには、データの強化が不可欠です。 しかし、科学データの量が膨大になった現在では、その洞察を信頼性が高いものにすることが課題になっています。
科学データはとても複雑です。 化学構造や名称、範囲値、グラフやチャートなど、アルゴリズムによる構造化や抽出を難しくしている科学情報の要素は、ほんの一部です。 ビッグデータから得られる関係性の質は、最終的にはそれを作成するための分析モデルの堅牢性に帰結します。 今日、計算的なアルゴリズムと統計分析はビッグデータの強化に広く使用されています。 しかし、データの強化にとって重要にも関わらず、ニューラルネットワーク、ディープラーニングモデル、機械学習ツールには限度があります。 科学的なデータから有用な洞察を得るために必要な分析モデルは複雑できめ細かく、専門家の知見によってサポートされなければなりません。が必要です。
複雑な研究を解釈し、異なる化学データ間の革新的な接点を見つけるには、やはり人間の知見が欠かせません。 経験豊富な化学者や生化学者、データサイエンティストは、データを分析して人工知能にはできない洞察を提供することができます。
CASでは、ケミカルサイエンス分野の数多くの専門家が主要な発想、物質、反応、特性などを公開されたデータから特定・収集することで、慎重に科学情報を充実させています。 この「科学に奉仕する科学者」たちは、日々文献を読み、豊富な知識を蓄積し、技術だけでは発見できない洞察や傾向を見つけられる技能を培っています。 その結果、高品質で充実した「データレイク」は、高度なデータ分析ツールと組み合わせることで、ビジネス戦略の推進や科学的イノベーションの商業化において、ますます重要な役割を果たすようになります。
CAS科学者が化学的ビッグデータをいかに強化し、事業を前進させるための洞察を提供できるかについては、こちらから詳細をご覧下さい。
