ダークデータ：隠れた研究開発価値の掘り起こし

R&Dにおけるダークデータ：ナレッジマネジメントで隠れた価値を掘り起こす方法

ダークデータとは、ガートナー社によって「組織が通常の業務活動の中で収集、処理、保存しているものの、他の目的にはほとんど利用されていない情報資産」と定義されています。どのようなデータが存在し、どうすればアクセスできるのかが誰にも把握されていないため、その中に含まれる洞察は闇に葬られたままになっています。

研究開発（R&D）チームは、長期間にわたって膨大な量の複雑なデータを蓄積しています。これを正しく活用できれば、意思決定を改善しイノベーションを推進するための豊富な情報源となります。しかし、データは複数の断絶されたデータベースシステムに分断され、検索機能も限定的であることが多いため、真に関連性の高いデータにアクセスすることは極めて困難で時間がかかります。

実質的に、企業自身のデータが研究者から隠されている状態であり、実験が不必要に繰り返され、時間とコストの浪費につながる可能性があります。また、データの隠蔽だけでなく、現在のデータ管理システムでは内部データと外部ソースを連携させることも難しく、より包括的で完全なナレッジマネジメントを実現する機会を逃しています。

組織が保存しているデータの55パーセントはダークデータであると推定されています。しかし、世界のビジネスおよびITの幹部や管理職の約90パーセントが、将来的に成功するためには、あらゆる組織がこの非構造化データから価値を引き出す必要があると考えています。

簡単に言えば、情報が収集・保存されたまま利用されなければ、それはダークデータとして存在し続けます。では、組織はどのようにして貴重なR&Dデータに光を当てることができるのでしょうか。隠れた可能性を掘り起こすためのいくつかの方法を紹介します。

1. 最も価値のあるR&Dデータがどこに隠れているかを特定する

R&Dデータがサイロ化しているという障壁を解消するための重要な第一歩は、どのデータセットが最も価値があるかを判断し、検索可能にすることです。組織内の関連する担当者が、実験結果や知見に直感的にアクセスできるようにすることが不可欠です。

組織が時間とリソースをかけて収集しているにもかかわらず、将来の再利用がなされず、ダークデータとして眠っている知識はありませんか？過去の実験データや研究成果を明らかにすることで、賢明な投資判断が可能になり、実験の重複を防ぐことができます。

2. ナレッジマネジメント戦略を通じてR&Dデータを可視化する

R&Dにおけるナレッジマネジメントでは、情報の収集だけでなく、意思決定を導くための意図的なデータ管理も考慮しなければなりません。組織がデータを有用な知識に変換して成功を収めるには、検索可能で、連携が取れ、アクセスしやすい方法でデータを整理する必要があります。データは常に使用されるわけではありませんが、必要なときには見つけ出せる状態にしておく必要があります。

保有する洞察を活用するために、組織にはR&Dデータを整理するためのデータ管理フレームワークを構築する適切なITソリューションと専門知識が必要です。よくある課題の一つに、情報源間で科学用語を統一することが挙げられます。一貫した科学的文脈を維持しなければ、データベース検索中に重要な情報を見落とす可能性があります。

CASは、専門的なレキシコン（語彙集）、オントロジー、タクソノミーを、独自の物質比較技術や科学者の専門知識と組み合わせることで、科学用語の標準化を行っています。これにより、研究者が必要とする重要な情報に即座にアクセスできるようになります。

3. 整理されアクセス可能な研究開発データの活用

適切に構造化され、容易にアクセス可能な研究開発データは、業務効率を向上させます。必要なデータの検索時間を短縮できるだけでなく、不要な実験の繰り返しを回避できるため、時間とコストの削減につながります。また、戦略的な意思決定を迅速化・高度化し、組織の競争力を維持できる点も大きなメリットです。

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カスタムナレッジマネジメント設計の活用事例

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