研发领域的暗数据：知识管理如何挖掘隐藏价值
暗数据被 Gartner 定义为“企业在日常业务活动中收集、处理和存储，但通常未用于其他目的的信息资产”。由于无人知晓这些数据的存在或获取方式，其中蕴含的洞察力便被埋没在黑暗之中。
研发（R&D）团队长期积累了海量复杂数据，如果利用得当，这些数据将成为改善决策和推动创新的丰富信息来源。然而，数据往往被分割在多个互不连通的数据库系统中，且搜索能力有限，这使得获取真正相关的数据变得极其困难且耗时。
实际上，企业自身的数据可能对研究人员而言是隐藏的，这意味着实验可能会被不必要地重复，从而导致时间和成本的浪费。除了掩盖数据外，现有的数据管理系统在连接内部数据与外部来源方面也面临挑战；这错失了实现更全面、更完整的知识管理的机会。
据估计，55%的企业存储数据属于暗数据。然而，约90%的全球商业和 IT 高管及经理认为，每家企业都需要从这些非结构化数据中提取价值，才能在未来取得成功。
简而言之，如果信息持续被收集、存储却闲置不用，它将继续作为暗数据存在。那么，企业如何才能点亮其宝贵的研发数据呢？以下是挖掘其隐藏潜力的几种方法：
1. 确定最有价值的研发数据隐藏在何处
为了消除研发数据孤岛带来的障碍，关键的第一步是确定哪些数据集最有价值，以实现可发现性；必须确保组织内相关人员能够直观地访问实验结果和研究发现。
企业是否投入了时间和资源收集知识，却将其作为暗数据闲置而无法在未来重复利用？一旦被挖掘出来，过往的实验数据和研究发现可以指导明智的投资，并避免重复实验。
2. 通过知识管理策略使研发数据可视化
研发领域的知识管理不仅要考虑信息的捕获，还必须包含旨在指导决策的有意数据管理。只有成功地以可搜索、可连接且易于访问的方式组织数据，企业才能成功地将数据转化为有用的知识。数据可能不会被时刻使用，但当需要时，必须能够被找到。
为了利用其拥有的洞察力，企业需要合适的 IT 解决方案和专业知识来构建数据管理框架，以组织研发数据。面临的一个常见挑战是统一各信息源之间的科学术语。如果不能保持科学语境的一致性，在数据库搜索过程中就可能会遗漏关键信息。
CAS 使用专业的词典、本体和分类法，结合专有的物质比较技术以及科学家的专业知识来标准化科学语言。这确保了研究人员能够随时获取所需的关键信息。
3. 充分利用组织有序且易于访问的研发数据
结构良好且易于访问的研发数据可显著提升效率。这不仅节省了查找所需数据的时间，还避免了不必要的重复实验，从而节约了时间和成本。另一个主要优势是能够加速并优化战略决策，帮助企业保持竞争优势。
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