科学データを活用して発見とイノベーションを加速する

デジタルトランスフォーメーションがもたらす変革の中心にはデータがあります。研究開発におけるデジタルトランスフォーメーションでは科学データを取り扱いますが、科学データには他の業務データと異なる特徴があり、取り扱い方に注意を払う必要があります。

代表的な科学データとその取り扱い方

以下のような点に配慮する必要があります。

• 構造化されていないデータ: 科学データは、画像、グラフ、スペクトル、遺伝子配列など多様な形態を取ります。こうした構造化されていないデータから有意義な洞察を抽出するには、科学とデジタル技術の専門知識とさまざまな科学データの特徴に特化したツールが必要です。
• 複雑なデータ処理: 科学データはしばしばバイナリファイル形式で保存されており、データセットの抽出、集中化、結合が困難です。従来の方法では、こうしたデータを効率的に処理し、統合するのが難しく、探索や協業を困難にすることがあります。
• メタデータとコンテキスト: 再現性、二次分析、データ検証のためには、実験条件、変数、コンテキスト情報を含む包括的なメタデータが不可欠です。このメタデータをキャプチャし、保存することは、科学データを活用して価値を引き出すために重要です。
• 柔軟なデータモデル: 研究開発は反復的なプロセスや仮説検証を伴います。進化するアイデアや仮説に対応するためには、データモデルが柔軟でなければならず、科学者が新しい可能性を効果的に適応し、探索できるようにする必要があります。

科学データの複雑さに最適な動的データモデル

これらの課題に対処するには、従来のデータ管理ツールを超えた目的別のソリューションが必要です。データレイクは柔軟性を提供しますが、効率的な分析に必要な構造が欠けています。データウェアハウスは構造を提供しますが、科学者が求める迅速かつ反復的な探索を制限します。Excelのような広く使用されているツールは、個々には柔軟性がありますが、データのサイロ化を招き、協業と探索を妨げます。

理想的なソリューションは、科学者が直接使用できるように、化学や生物学などの分野に特化したAPIを通じて構造化データを提供することです。

このアプローチは動的データモデルを取り入れ、発見に必要な柔軟性を可能にします。科学に特化したツールは科学的なワークフローを迅速化し、将来のイノベーションのための確固たる基盤を築き、科学者がデータから最大の価値を引き出すことを可能にします。

R&D組織が科学者に効率的かつ効果的なデータ処理ツールを提供すると、持続的および破壊的な2つのレベルのイノベーションへの可能性が開かれます。短期的には、最適化されたデータ利用により、スループットの向上、信頼性の向上、リスクの低減、コスト削減、価値創出の加速など、R&D業務が改善されます。これらの持続的なイノベーションは、今日のビジネスにおける価値を高めます。

さらに、科学者がアイデアや次世代の製品機能、新しい治療法を容易に探索できるようにすることで、組織は将来のビジネスの主要な推進力となる破壊的イノベーションを促進します。科学者にアクセス可能なデータと探索ツールを提供することで、限界を押し広げ、ブレークスルーを達成し、市場でリーダーシップを取ることができるようになります。

R&Dデータの独自の価値を認識し、科学的要件に特化したソリューションを採用することで、組織はデータの全潜在力を解き放つことができます。これにより、組織はイノベーションの最前線に立ち、継続的な改善を推進し、デジタル時代における競争優位性を確保することができます。

科学データの活用した戦略にご興味をお持ちでしょうか。是非、当社にお問い合わせください。