R&D의 다크 데이터: 지식 관리를 통해 숨겨진 가치를 발견하는 방법

Jennifer Sexton , Director/CAS Custom Services

cas data space knowledge management

R&D의 다크 데이터: 지식 관리를 통해 숨겨진 가치를 발견하는 방법

Gartner는 다크 데이터를 “조직이 일상적인 비즈니스 활동 과정에서 수집, 처리 및 저장하지만 일반적으로 다른 목적으로는 사용하지 못하는 정보 자산”으로 정의하고 있습니다. 어떤 데이터가 있는지 또는 어떻게 접근할 수 있는지 알지 못하므로 데이터에서 얻을 수 있는 통찰력이 말그대로 어둠 속에 묻혀 있게 됩니다.

연구 개발(R&D)팀은 장기간에 걸친 엄청난 양의 복잡한 데이터를 축적합니다. 이러한 데이터를 올바르게 활용하면 정확한 의사 결정과 함께 혁신을 촉진할 수 있는 유용하고 방대한 정보원이 될 수 있습니다. 그러나 검색이 제한적인 연결되지 않은 여러 데이터베이스 시스템에서 데이터를 분류하게 되면 실제로 관련이 있는 부분에 접근하기가 매우 어렵고 시간도 많이 소요됩니다.

CAS 지식 관리 그래픽
그림 1: 구조화되지 않고 접근이 불가능한 데이터로는 미래 신약 개발을 촉진할 수 없습니다. 

실제로 기업의 내부 데이터를 연구원들이 검색하지 못할 수 있으며 그에 따라 불필요하게 실험이 반복되어 시간과 비용 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터 접근이 용이하지 않은 것은 물론 현재 데이터 관리 시스템이 내부 데이터를 외부 소스와 연결하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 그로 인해 보다 포괄적이고 완벽한 지식 관리 기회를 잃는 결과가 초래될 수 있습니다.

조직이 저장하는 데이터의 55%가 다크 데이터인 것으로 추정됩니다. 그러나 전세계 비즈니스 및 IT 관련 임원과 관리자 중 90%가 미래 성공을 위해서는 모든 조직이 이처럼 구조화되지 않은 데이터의 가치를 이끌어내야 한다는 데 동의하고 있습니다.

간단히 말해, 정보를 계속 수집 및 저장하기만 하고 사용하지 않으면 계속 다크 데이터로 남아 있게 됩니다. 그렇다면 조직이 이 중요한 R&D 데이터를 활용하려면 어떻게 해야 할까요? 다음은 데이터의 숨겨진 가치를 활용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

1. 가장 중요하지만 숨겨져 있는 R&D 데이터의 위치 판별

사일로화된 R&D 데이터의 장벽을 완화하는 데 있어 중요한 첫 번째 단계는 신약 개발을 촉진하는 데 가장 중요한 데이터 컬렉션을 판별하는 것입니다. 조직 내 관계자가 실험 결과와 관련 자료에 직관적으로 접근할 수 있도록 해야 합니다.

조직이 수집을 위해 시간과 자원을 투자했지만 이후 재사용하지 않고 다크 데이터로 남겨둔 정보가 있나요? 과거 실험 데이터와 연구 결과를 어둠에서 꺼냄으로써 현명한 투자 가치를 되찾고 반복 실험을 방지할 수 있습니다.

2. 지식 관리 전략을 통한 R&D 데이터 활용

R&D 지식 관리는 정보 수집뿐 아니라 의사 결정에 도움이 될 수 있는 계획적인 데이터 관리를 포함해야 합니다. 조직은 데이터를 검색이 가능하고 연결되어 있으며 접근이 용이한 방식으로 분류함으로써 유용한 지식으로 전환시킬 수 있습니다. 데이터를 항상 사용하는 것은 아니지만 관련 정보가 필요할 때 검색이 가능해야 합니다.

조직은 데이터가 가진 통찰력을 활용하려면 R&D 데이터 분류를 위한 데이터 관리 프레임워크를 구축할 수 있는 올바른 IT 솔루션과 전문성을 확보해야 합니다. 한 가지 공통된 과제는 정보원 간에 과학 용어를 일치시키는 것입니다. 과학적 문맥의 일관성을 확보하지 못하면 데이터베이스 검색 과정에서 중요한 정보를 놓칠 수 있습니다.

CAS는 전문 용어, 존재론, 분류학과 특허 물질 비교 기술 및 과학자의 전문 역량을 함께 활용하여 과학 언어를 표준화하고 있습니다. 이로써 연구원들이 필요한 중요 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.

3. 정확한 분류와 함께 접근이 가능한 R&D 데이터의 이점 활용

체계적으로 정리되고 쉽게 접근할 수 있는 R&D 데이터는 효율성을 높여줍니다. 필요한 데이터를 빠르게 검색할 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 실험을 반복하지 않아도 되므로 시간과 비용을 모두 절약할 수 있습니다. 또 다른 주요 이점은 빠르고 향상된 전략적 의사 결정으로 조직이 경쟁력을 유지하는 데 도움을 줄 수 있다는 것입니다.

CAS는 단순히 데이터를 찾는 것을 넘어 정보를 내부적으로, 그리고 전세계 과학계와 연결합니다. 맞춤형 지식 관리 솔루션에 대한 이 사례 연구는 조직의 문서를 CAS Content CollectionTM 또는 특정 산업의 요구에 맞게 엄선된 데이터로 안전하게 연결하여 내부 데이터의 가치를 높일 수 있는 방법을 보여줍니다. 내부 연구의 개념을 전세계 다른 유사 간행물 및 특허에 연결하여 동향은 물론 협업자와 경쟁자까지 파악할 수 있습니다.

CAS 지식 관리 그래픽
그림 2. 조직 데이터를 공개된 전세계 과학 정보에 연결. 

맞춤형 지식 관리 설계 사례

CAS Custom ServicesSM는 기존 데이터를 구조화된 형식으로 저장 및 연결할 수 있는 솔루션을 구축하므로 모든 직원들이 중요한 R&D 데이터에 쉽고 효율적으로 액세스할 수 있습니다.


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CAS는 공개된 전세계 과학 정보를 엄선하기 위해 사용한 것과 유사한 프로세스로 디지털 자산의 잠재력을 극대화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. CAS의 지식 관리 솔루션은 일반적인 키워드 검색을 넘어 과학적 문맥을 이해하는 데 도움이 됩니다. 조직은 내부 문서를 엄선, 연결, 분석해 숨겨진 문서의 전체 텍스트를 검색하고 유사한 개념과 물질을 연결하며 특정 검색 요점에 맞게 조정된 개념별로 데이터를 검색할 수 있습니다.

조직의 데이터를 전세계 과학계에 연결해 정확한 의사 결정, 보다 빠른 혁신을 지원하며 데이터 가치를 높일 수 있습니다.

지식 관리 그래픽 1
그림 3. 통찰력 확보로 R&D 데이터의 잠재력을 발굴함으로써 데이터 중심 의사 결정을 지원합니다. 

CAS의 혁신적인 정보 솔루션이 대규모 건강-기술 조직의 신약 개발을 촉진한 사례를 알아보십시오. CAS 사례 연구, “내부 R&D 데이터의 가능성 확인: 검색 가능한 통찰력을 위한 엄선 및 연결”을 다운로드해서 자세히 알아보십시오.