什么是暗数据？
对于创新型化学企业而言，变革研发的力量触手可及。通过利用被称为“暗数据”的海量未开发数据，这些企业能够挖掘前所未有的洞察力，以前所未有的速度加速创新。通过实施有效的知识管理策略，突破性发现和进步的潜力将不可限量。
暗数据通常是指非结构化或半结构化数据，难以搜索或访问。据估计，企业存储的数据中约有 55% 为暗数据。然而，约 90% 的全球商业和 IT 高管及经理认为，每家企业若想在未来取得成功，都必须从这些非结构化数据中提取价值。
在多元化化学研发背景下，这可能包括实验室笔记本、实验室信息管理系统 (LIMS)、实验报告、文献参考等未纳入可搜索数据库的数据。这些数据对于识别新材料、改进现有配方以及缩短研发周期具有重要价值。
为了释放暗数据的价值，多元化化学组织需要确定其最有价值数据的隐藏位置，并实施有效的知识管理策略，以便根据需要访问、收集、整理和分析这些数据。
挖掘隐藏的瑰宝：识别最有价值的化学研发数据
暗数据可能隐藏在整个化学研发工作流程中。从早期研究到生产、配方、表征，甚至是上市后监测，虽然产生了大量有价值的数据，但其潜力往往未得到充分利用。为了释放暗数据价值并加速创新，研发组织必须明确这些数据的隐藏位置，并制定有效的访问与利用策略。
多种类型的暗数据对研究具有重要价值。例如，历史实验数据往往分散、不完整或非结构化，但经过整理和分析，可为当前及未来项目提供宝贵见解。放眼组织内部研发之外，学术论文、专利和行业报告等外部数据源也能提供有价值的洞察，并发现新的创新与研究机会。最后，科学文章或实验室笔记中的文本等非结构化数据蕴含着隐藏的洞察，但需要合适的工具和技术才能有效分析。
组织可根据工作流程需求，通过以下步骤识别并访问这些隐藏数据：
- 对现有数据源进行全面盘点（包括内部和外部、结构化和非结构化数据）是关键。
- 根据数据源对当前及未来研发工作的潜在价值进行优先级排序有助于组织充分利用资源。例如，如果您计划扩大一种新验证的功能材料的规模，您可能需要优先访问历史配方和生产数据，以帮助预测理想条件。
- 培养数据驱动的决策文化和持续改进的意识有助于创新型化学组织充分发挥暗数据的潜力。
释放暗数据的五大关键知识管理策略
定制化数据集、语义框架、自动化数据挖掘和协作工作流程是释放暗数据价值并推动创新的关键知识管理策略。以下是这些策略如何提供帮助的详细分析：
- 定制化整理
定制化整理是指由领域专家手动整理化学数据，以创建符合组织特定需求的高质量数据集。通过定制化整理，功能材料、化妆品、农业或其他化学相关领域的科学家可以确保所处理数据的准确性、时效性及其与研究目标的相关性。通过与专业数据整理人员合作，组织还可以将内部信息与全球科学知识相连接，从而增强内部数据的稳健性。您甚至可以更进一步，通过获取专为机器学习模型设计的定制化数据集，来赋能基于人工智能的数字化转型计划。
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- 语义框架
语义框架是用于组织和分类特定领域（如功能材料）概念与关系的标准化方法。这些框架可能包含专业词汇、本体论和分类法，旨在为整个组织提供化学数据的通用语言和理解。这种方法有助于加快研发速度，并使科学家能够做出更明智的决策。
例如，研究人员试图识别一种用于新型电子设备的新材料。为此，他们可以先使用专业词汇、本体论和分类法来归类和组织已知材料的属性与特征。他们可以使用专门的分类法按导电性、光学性质或热稳定性对材料进行分类。通过这种方式组织材料，化学家可以更容易地发现知识空白或需要新材料的领域。他们还可以利用本体论来定义材料不同属性之间的关系，例如材料结构与电子特性之间的关系。这有助于化学家就进一步研究哪些材料做出更明智的决策。
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- 自动化数据挖掘
自动化数据挖掘技术使研发组织能够从海量非结构化化学数据中发现隐藏的模式和洞察。机器学习和高级分析可以分析来自过往实验、生产条件、科学论文、专利及其他来源的化学数据，以识别化学品、反应和配方之间的关系。这些洞察可以带来新的研发机会，并为现有产品和工艺提供见解。
例如，研究人员可以扫描数千篇与其研究领域相关的文章，提取关键信息，如材料属性、合成方法和性能指标。提取这些信息后，研究人员可以使用机器学习算法分析数据，识别可能导致发现新材料的模式或相关性。研究人员可能会发现，某些合成方法或放大条件能持续产生具有理想性能的材料，或者具有特定结构特征的材料在特定应用中表现良好。
- 协作工具
集中式数据库和集成式 LIMS 系统等协作工具与技术，为研发团队共享知识与洞察、打破数据孤岛提供了高效可靠的途径。通过提供对集中式数据存储库的访问，研发组织可以改善沟通并加速创新。基于云的集中式数据库还可以改善远程团队和地理位置分散的研究人员之间的知识共享。
现代数字生态系统还促进了两个组织之间的知识转移。这对于学术界与工业界之间的联合项目，以及在并购（M&A）过程中研究人员需要基于过往研究共享材料特性或性能数据时尤为重要。通过构建促进协作的数字研发生态系统，组织可以更好地识别潜在的创新机会。
通过利用暗数据并实施有效的知识管理策略，化学组织可以加速创新并改善研发成果。他们可以缩短周期、发现新的研究机会、改进产品配方，并就追求哪些研究项目做出更明智的决策。
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- 与专家合作，将知识管理策略付诸实践
整个化学研发工作流程中科学信息的复杂性，使得任何内部 IT 团队都难以驾驭。外部合作伙伴可以帮助您构建解决方案，以结构化格式存储和连接现有数据，使所有员工都能直接、高效地访问有价值的研发数据。外部合作伙伴的经验非常宝贵。他们在最佳实践方面的见解和在知识管理方面的专业知识，有助于确保您的工作取得成功。
