大数据分析在化学科学的进展中发挥着越来越重要的作用。 随着世界科学数据越来越多地采用数字形式进行存储以及数据收集速度的不断加快，大数据的规模只会越来越惊人。 据 IBM Marketing Cloud 称，全球 90％ 的数据都是在过去两年内创建起来的。
这对于商业和研究来说是个好消息，尤其是在化学科学领域。该领域已经建立了完善的科学数据出版和共享框架。 随着更多数据的涌现，有更丰富的现实世界情报来帮助做出更好的决策，改善成果并丰富生活。 当然，要将这些原始数据转化为信息，并将这些信息转化为见解，需要我们以正确的方式组织、完善和扩充科学数据。
什么是大数据扩充？
数据扩充就是关联、增强和改进原始数据的质量和效用。 有效的扩充绝非仅仅最大限度的减少错误和提高数据的准确性。 其涉及组织、收录、关联和推断高度复杂的信息库，将巨大的“数据湖”转变为由“管道”和相关知识图组成的有组织的存储库，这些知识图与底层知识本体相关联，随时可以进行采样。 最终，数据扩充的目标便是推动在这些内容集合中发现相关的集群、关系和最优语义本体，揭示得出结论并做出真正战略性决策和潜在信息预测所必需的新见解。
对扩充大数据的分析将为您提供新的见解（甚至预测未来）
对扩充大数据和相关知识图的分析有助于研究人员、企业家和商界领袖了解大量已发布的化学科学数据，从而产生新的见解并取得更好的成果。 从论文和专利，到化学结构和竞争对手策略，大数据分析使用户能够将这些信息点连接起来，揭示当前趋势以及下一个机会出现的地方。
这些工具不仅仅有助于更快地提供见解——还有助于预测未来。 对扩充大数据的分析使企业家和商业创新者在竞争格局中占据有利位置，还可评估公司优势和劣势，为商业策略的制定提供信息。 大数据还可以让您以有史以来最快的速度找到促进研究商业化的成功途径。 同样，基于当今已知的信息，我们有可以确定与特定创新相关的商业机会何时会达到顶峰。
生物技术领域是一个技术转让蓬勃发展的领域，因而对扩充大数据的分析将在其中发挥关键作用。 在这个快速发展的领域，大数据分析有助于企业围绕生物制剂、靶标、治疗指征和制造商等类别收集专利和出版材料，以了解竞争对手的情况并为治疗方案寻找机会。 反过来，这有助于我们跟踪该领域的发展方向，发现新的研究机会，并帮助研究人员确定通往成功的最佳路径。
在科学领域，大数据的正确扩充仍然需要人类智慧
扩充对于大数据的充分利用至关重要。 然而，由于目前可使用的科学数据规模十分庞大，要想确保见解的可靠性和高质量会非常困难。
科学数据的复杂性是独一无二的。 化学结构、化学名称、范围值、图形和图表科学信息中使算法结构化和提取变得困难的一小部分因素。 从大数据存储库中获得的关系质量最终取决于创建它们的分析模型的稳健性。 如今，计算算法和统计分析被广泛用于扩充大数据。 尽管它们对数据扩充具有重要意义，但神经网络、深度学习模型和机器学习工具只能带我们走这么远。 从科学数据中获取有用见解所必需的分析模型复杂且微妙 - 并且必须得到专家见解的支持。
当涉及到解释复杂研究和寻找不同化学数据之间的创新联系时，人类的智慧仍然是一个十分关键的因素。 经验丰富的化学家、生物化学家和数据科学家可以分析数据并提供人工智能系统无法提供的见解。
在 CAS，化学科学领域的数百名专家通过识别和收集已发表资料中的关键思想、物质、反应、特性等，精心收录和扩充科学信息。 这些“为科学服务的科学家”每天阅读文献，积累了丰富的知识，从而帮助他们发现那些单靠技术是无法发现的见解和趋势。 由此产生的高质量、丰富的“数据湖”与先进的数据分析工具相结合，将在推动商业策略和科技创新商业化方面发挥着越来越重要的作用。
详细了解 CAS 科学家如何扩充化学大数据以及我们如何提供有助于推动业务发展的见解。
