A análise de big data tem um papel cada vez mais importante no avanço da ciência química. O big data só tende a crescer, já que os dados científicos do mundo todo são cada vez mais armazenados em formato digital e a coleta de dados está crescendo. De acordo com o IBM Marketing Cloud, 90% dos dados no mundo foram criados apenas nos últimos dois anos.
Isso é uma boa notícia para empresas e pesquisas, especialmente na ciência química onde já há uma estrutura bem estabelecida para publicar e compartilhar dados científicos. Com mais dados vem mais inteligência do mundo real, que pode ser usada para tomar decisões melhores, melhorar os resultados e enriquecer vidas. Mas, é claro que para transformar esses dados bruto em informações e essas informações em insights, é fundamental que os dados científicos sejam organizados, refinados e enriquecidos da maneira certa.
O que é enriquecimento de big data?
O enriquecimento de dados trata da associação, da melhoria e do refinamento da qualidade e utilidade de dados brutos. O enriquecimento eficaz vai além de simplesmente minimizar erros e aprimorar a precisão dos dados. Ele envolve organizar, classificar, associar e extrapolar repositórios de informação altamente complexos, transformando "data lakes" enormes em reservatórios organizados, compostos de "pipelines" e gráficos de conhecimento associado com ontologias subjacentes prontas para amostragem. Por fim, o objetivo do enriquecimento é impulsionar a descoberta de clusters associados, relações e ontologias semânticas ideais dentro dessas coleções, desvendando novo insights necessários para tirar conclusões e tomar decisões realmente estratégicas e provavelmente realizar previsões informadas.
A análise de big data enriquecido oferece novos insights (e até mesmo prevê o futuro)
A análise de big data enriquecido e os gráficos de conhecimento associado estão ajudando pesquisadores, empreendedores e empresários a entender a vasta coleção de dados de ciência química publicados para gerar novos insights e obter resultados melhores. De artigos e patentes, a estruturas químicas e estratégias de concorrentes, a análise de big data permite que os usuários liguem os pontos, revelando o que é tendência e onde está a próxima oportunidade.
Essas ferramentas não só ajudam a oferecer insights com mais rapidez, mas também ajudam a prever o futuro. A análise de Big Data enriquecido permite que empreendedores e inovadores comerciais tenham uma visão privilegiada do cenário competitivo, avaliem os pontos fortes e fracos de uma empresa e informem a estratégia corporativa. O big data também pode ajudá-lo a encontrar os caminhos para a comercialização bem-sucedida da pesquisa mais cedo do que nunca. Da mesma forma, pode ser possível identificar quando as oportunidades comerciais associadas a uma inovação específica atingirão o ápice com base no que sabemos hoje.
O setor de biotecnologia é um espaço de troca de tecnologia próspero onde a análise de big data enriquecido terá um papel fundamental. Nesse campo em constantes mudanças, a análise de big data está ajudando a agrupar dados de patentes e publicações em categorias de biológicos, alvos, indicações terapêuticas e fabricantes para entender o panorama da concorrência e ligar tratamentos a oportunidades. Por outro lado, isso está ajudando a monitorar para onde o campo está indo, descobrir novas oportunidades de pesquisa e ajudar pesquisadores a identificar a melhor rota para o sucesso.
Como acertar no enriquecimento de big data nos campos científicos ainda precisa de inteligência humana
O enriquecimento é fundamental para aproveitar ao máximo o big data. No entanto, garantir que o insight seja confiável e de alta qualidade se tornou um desafio ao se considerar o alto volume de dados científicos disponíveis atualmente.
Os dados científicos são únicos em sua complexidade. As estruturas e os nomes químicos, os valores variados, os gráficos e tabelas são apenas alguns dos elementos das informações científicas que dificultam a estruturação e extração algorítmica. A qualidade das relações oriundas dos repositórios de big data, por fim, depende da robustez dos modelos analíticos usados para criá-las. Hoje, os algoritmos computacionais e as análises estatísticas são amplamente usados para o enriquecimento de big data. Mas, apesar da importância do enriquecimento de dados, redes neurais, modelos de aprendizagem profunda (Deep Learning) e ferramentas de aprendizado de máquina só vão até um certo ponto. Os modelos analíticos necessários para obter insights úteis a partir de dados científicos são complexos e repletos de nuances, e devem ser fundamentados por insights especializados.
Quando se trata de interpretar estudos complexos e encontrar conexões inovadoras entre dados químicos díspares, o intelecto humano ainda é um componente essencial. Químicos, bioquímicos e cientistas de dados experientes podem analisar dados e oferecer insights que nenhum sistema de inteligência artificial conseguiria analisar.
No CAS, centenas de especialistas nos ramos de ciência química classificam e enriquecem com cuidado informações científicas, identificando e coletando as principais ideias, substâncias, reações e propriedades, além de muitos outros elementos de dados publicados. Esses "cientistas a trabalho da ciência" leem a literatura diariamente, acumulando enorme conhecimento que os ajuda na divulgação de insights e tendências não encontradas apenas pela tecnologia. O resultado é um "data lake" enriquecido e de alta qualidade que, quando combinado a ferramentas de análise avançada de dados, tem um papel cada vez maior em impulsionar a estratégia comercial e a comercialização da inovação científica.
Saiba mais sobre como os cientistas do CAS enriquecem big data químico e como podemos oferecer insights para ajudar a impulsionar sua empresa.
