什么是暗数据？
对于创新型化学公司而言，变革研发的力量触手可及。 凭借大量尚未开发的数据（通常被称为“暗数据”），这些公司可以解锁前所未见的洞察，并以前所未有的速度加速创新。 通过实施高效的知识管理策略，获得突破性发现和进步的无限潜力。
暗数据通常为非结构化或半结构化数据，不易检索或访问。 据估计，组织存储的数据中有 55% 是暗数据。 然而，约 90% 的全球业务和 IT 主管和经理一致认为，每个组织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。
在多元化化学研发的背景下，这可能包括来自实验笔记、LIMS、实验报告、文献参考以及更多未纳入可检索数据库的数据。 在识别新材料、改进现有配方和缩短研发周期方面，这些数据极具价值。
为了解锁暗数据的价值，多元化的化学组织需要确定最具价值数据所隐藏的位置，并实施高效的知识管理策略，让他们能够根据需要访问、收集、组织和分析这类数据。
发现隐藏的宝石：识别最具价值的化学研发数据
暗数据可能隐藏在整个化学研发流程中。 从早期研究到生产、配方、表征，甚至是上市后监测，这些环节都会产生并采集有价值的数据，但这类数据可能并未得到充分利用，无法发挥其全部潜能。 为了解锁暗数据的价值并加速创新，研发组织必须确定这些数据的隐藏位置，制定可高效访问并利用此类数据的相关策略。
在研究方面，有几种类型的暗数据很有价值。 例如，历史实验数据通常具有分散性、不完整性或非结构性，但这类数据可以通过一些组织和分析为当前及未来的项目提供宝贵洞察。 除了组织自身的研发工作外，学术论文、专利和行业报告等外部数据源同样具备有价值的见解，还可用于识别创新和研究的新机遇。 最后，非结构化数据（如科学文章或实验室笔记的文本数据）可能包含隐藏的洞察，但需要采用合适的工具和技术进行有效分析。
组织可以根据其工作流程的需要，通过以下步骤来识别并访问这类隐藏数据：
- 针对可用数据源制定全面的库存明细表（包括内部和外部、结构化和非结构化数据）是关键所在。
- 根据数据源对当前和未来研发工作的潜在价值进行优先排序，可帮助组织充分利用其资源。 例如，如果计划扩大新验证的功能材料的规模，您可能希望优先处理历史配方和制造数据，以帮助预测理想条件。
- 培养数据驱动型的决策和持续改进的文化，帮助创新化学组织实现暗数据的全部潜力。
解锁暗数据的五项关键知识管理策略
定制收录数据集、语义框架、自动化数据挖掘和协作工作流，这些关键知识管理策略能够解锁暗数据价值并推动创新。 下面我们来深入了解这类策略如何提供帮助：
- 定制化标引
定制化标引由领域专家负责对化学数据进行手动标引，从而创建符合组织特定需求的高质量数据集。 使用定制化标引，功能材料、化妆品、农业或其他 DivChem 领域的科学家可确保所用数据的准确性和最新性，并且与其研究目标具有相关性。 通过与专家数据标引人员开展合作，组织还可以将内部信息与全球科学联系起来，使其内部数据更加可靠。 您可以获得专为机器学习模型设计的定制收录数据集，进一步增强基于人工智能的数字化转型计划。
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- 语义框架
语义框架是针对特定领域中的概念和关系进行整理和分类的标准化方法，例如功能材料。 这些框架可能包括专业词汇、本体论和分类法因素，旨在提供针对整个组织内部化学数据的通用语言及理解。 该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，某位研究人员正试图确定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，针对已知材料的属性和特征进行分类和整理。 他们可以使用某种专业分类法，根据材料的导电性、光学性质或热稳定性对材料进行分类。 通过以这种方式整理材料，化学家可以更轻松地找出知识缺口或可能需要新材料的领域。 他们还可以使用本体论来定义材料不同属性之间的关系，例如材料结构和其电子属性之间的关系。 这有助于化学家做出更明智的决策，确定进一步研究哪些材料。
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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在大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用于分析之前的实验、制造条件、科学论文、专利和其他来源的化学数据，从而确定化学品、反应和配方之间的关系。 这些洞察有助于发现新的研发机遇，并针对现有产品和流程提供见解。
例如，研究人员可以扫描与其研究领域相关的数千篇文章，并提取材料特性、合成方法和性能指标等关键信息。 提取上述信息后，研究人员即可使用机器学习算法来分析数据，识别有助于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可以始终如一地产生具有理想属性的材料，或具有某些结构特征的材料在特定应用中往往表现良好。
- 协作工具
协作型工具和技术（如集中式数据库和集成式 LIMS 系统）为研发团队提供了一种高效可靠的方式，可用于共享知识和洞察，打破数据孤岛。 通过访问集中式数据存储库，研发组织可以改善沟通并加速创新。 此外，基于云端的集中式数据库还可以改善地理上分散的远程团队和研究人员之间的知识共享。
现代数字生态系统也促进了两个组织之间的知识转移。 这在学术界和工业界之间的联合项目以及并购（合并和收购）过程中尤其有价值，并购期间，研究人员需要在先前研究的基础上分享材料特性或性能数据的相关知识。 通过促进协作的数字研发生态系统，各大组织可以进一步识别潜在的创新机会。
通过利用暗数据和实施高效的知识管理策略，化学组织可以加速创新并改善研发成果。 他们可以缩短周期时间，确定新的研究机遇，改进产品配方，并对所实施的研究项目做出更加明智的决策。
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- 与专家开展合作，将知识管理策略应用于实际
当科学信息贯穿于整个化学研发的工作流程时，这种复杂性使任何内部 IT 团队都难以驾驭。 外部合作伙伴可以帮助构建以结构化格式存储并连接现有数据的解决方案，使所有员工能够简单高效地访问有价值的研发数据。 外部合作伙伴的经验是无价之宝。 他们对最佳实践拥有出色洞察，同时具备知识管理方面的专业知识，有助于确保您的工作取得成功。
