有效科技数据战略的三大必备条件：旗开得胜

各种规模、领域和专业的科学机构都需要生成并管理大量科学数据，但如果不能有效地从这些信息中获得见解，信息就无法发挥出真正的价值。

在任何成功的数字化转型中，建立结构化的数据管理策略都是重要的一步。成功的数据策略将无缝支持当前技术，同时还能随着新应用的出现提供必要的灵活性和可扩展性。为了发挥人工智能、机器学习和认知分析的力量，科学机构需要强大的数据基础和高水准的员工专业知识。毕竟，这些技术的成功完全仰赖于其收到的信息：废料进，废品出。

各机构往往会忽视其数据资产的实力和价值。数据管理不是什么新概念。然而，它仍然是一个错综复杂且具有挑战性的问题，尤其是对于科学数据而言。当您开始实施和管理科学数据策略时，必须具备以下三个条件才能获得长远的成功。

1. 围绕业务目标调整行政事务

确保所有利益相关方理解并支持您想要实现的目标。您的目的是增加收入、提高效率，还是推动创新？您所期望的结果应该成为您制定数据策略的框架，并指引投资方向。为数据战略计划指定一位专门的领导者将有助于确保工作重点始终如一，也有助于资源应用，从而实现您的业务目标。

2. 兼具科学和数据管理专长的人才

要在研发环境中实施有效的数据策略，就一定要将数据管理技能与对复杂的科技信息的深刻理解相结合。这给许多研发机构带来了挑战，因为鲜少有人同时具备科学和数据管理专业知识。

为了克服这个问题，我们可以找到那些热爱数据工作的研究人员并为他们提供必要的培训（涵盖数据治理、管理、建模和架构），将他们培养成为有效的数据管理人员。对于那些了解数据问题科学背景的人，我们可以培养他们对数据创新的热情，这对任何研发机构来说都是一种行之有效的方法。

工业产品创新材料的领军企业东丽株式会社认识到了这一点，并请求 CAS 指导他们进行数据管理。通过我们量身定制的培训计划，东丽让他们的科学家掌握了战略性和技术性的数据管理知识，使他们能够井然有序地管理自己的数据，并优化其资产以用于创新研发。接受了数据策划、管理、整合、搜索和分析培训后，东丽的科学家不再片面地看待科学数据，而是拥有了一个更为全面的整体视角。 

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3. 迫不及待地开始行动

许多机构有数十年的数据有待整理，而且每天都会产生更多的数据。等待时间越久，堆积起来的混乱数据就越多，组织整理数据所需的时间也就越长。这最终将导致您错失更多的机会，在竞争中处于劣势。 

数据战略之路需要不断改进，绝不可能一劳永逸。学习永无止境，但当您能够加速创新并发挥丰富的研发数据的真正价值时，就会收获累累硕果。 

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