研发中的暗数据：知识管理如何发现隐藏价值
Gartner将暗数据定义为：“机构在日常业务活动中收集、处理和存储的信息资产，但通常无法用于其他目的。”由于没人知道那里有什么数据，也没人知道如何访问这些数据，因此这些数据承载的某些洞察仍处于未知状态。
研发团队长期积累了大量复杂的数据，如果利用得当，这些数据便是丰富且有用的信息资源，可用于改进决策并推动创新。然而，数据可能被分割在多个并无关联的数据库系统中，且这些数据库检索能力有限，这使得访问真正相关的数据变得非常困难且耗时。
图1:非结构化、无法访问的数据无法被用于推动未来的科学发现
实际上，公司自有的数据也有可能无法被其研究人员使用，这意味着可能会产生无必要的重复实验，从而导致时间和成本问题。除此之外，当前的数据管理系统还很难连接内部数据与外部资源，将错失生成更全面和完整的知识管理系统的机会。
据估算，机构存储的55%的数据都是暗数据。然而，大约90%的全球商务和IT高管和经理都认为：每个机构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，如果信息继续被收集、存储和闲置，它就一直是暗数据。那么，机构如何才能不再让其宝贵的研发数据继续蒙尘呢？以下是一些解锁隐藏的潜力的方法
1. 确定最有价值的研发数据隐藏在哪里
为了缓解孤立研发数据的障碍，关键的第一步是确定哪些是对实现科学发现最有价值的数据集；必须让整个机构的相关人员能够直观地访问实验结果和发现。
机构是否了解其正在投入时间和资源进行收集，但被保存为将来无法重复使用的暗数据？当这些过去的实验数据和研究发现重见天日时，就可以指导明智的投资并防止重复实验。
2. 通过知识管理战略使研发数据可见
研发中的知识管理不仅要考虑捕获信息，还必须包括有规划的数据管理来指导决策。只有当机构能够以可检索、相互关联和易获取的方式管理数据时，才能成功地将数据转化为有用的知识。数据可能不会一直被使用，但需要时必须能被找到。
为了利用已有的见解和规划研发数据，机构需要正确的IT解决方案和专业知识来创建数据管理框架。如何统一跨信息源的科学术语，是众多机构共同面临的挑战。如果不保持一致的科学语境，在数据库检索过程中就可能会遗漏重要信息。
CAS(美国化学文摘社)使用专业的词库、本体和分类法，结合专有的物质比较技术与科学家的专业知识将科学语言标准化。这确保了研究人员所需的关键信息触手可及。
3. 从组织良好、可访问的研发数据中获益
结构良好且易于访问的研发数据提高了工作效率。不仅节省了检索所需数据的时间，还可以避免不必要的重复实验，从而节省时间和成本。另一个主要优势就是可以加快并改进战略决策，帮助机构保持竞争优势。
CAS不仅收录数据，还可将机构内部以及世界科学信息联系起来。这个以定制知识管理解决方案为特色的案例，展示了如何将机构内部的文档安全地链接到CAS内容合集(CAS Content CollectionTM)，甚至是来自特定行业的定制收录数据，并通过这些数据进行扩充，使内部数据更加可靠。当内部研究的概念词与全球的其他类似出版物、专利相关联时，便可分析趋势、发现合作者和竞争对手。
图2:将某个机构的数据与全球发表的科学出版物进行关联
定制知识管理设计
CAS 定制服务构建了以结构化格式存储、连接现有数据的解决方案，并允许所有员工以简单高效的方式访问有价值的研发数据。
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https://www.cas.org/solutions/cas-custom-services/knowledge-management
CAS挖掘机构的数字资产的全部潜力，采用的方法与CAS标引全球已发表科学出版物的方法类似。CAS的知识管理解决方案超越了标准的关键词检索，能够解读科学语境。通过标引、连接和分析内部文档，机构可以检索曾经隐藏的文档的全文，关联相似的概念词和物质，并根据特定的科学发现重点定制概念词进行检索。
将一个机构的数据与全球科学出版物进行关联，可以改进决策，加快创新，并使您的数据更有价值。
转自：“ACS美国化学会”微信公众号
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