Liberando o poder dos dados obscuros no setor de P&D de química: estratégias para o sucesso

O que são dados obscuros?

O poder de revolucionar o setor de P&D está ao alcance de empresas químicas inovadoras. Com uma abundância de dados inexplorados, geralmente chamados de "dados obscuros", essas empresas podem revelar insights sem precedentes e acelerar a inovação de forma inédita. Ao implementar estratégias de gestão de conhecimento efetivas, o potencial para descobertas e avanços revolucionários é ilimitado.

Geralmente, dados obscuros são pouco ou nada estruturados, o que os torna difíceis de acessar e de fazer buscas. Estima-se que 55% dos dados armazenados pelas organizações são obscuros. No entanto, cerca de 90% dos executivos de negócios e de TI de empresas globais concordam que toda organização precisará extrair valor dos dados não estruturados para ter sucesso no futuro.

No contexto da diversificada P&D de química, poderão se considerados dados de notebooks de laboratório, LIMS, relatórios experimentais, referências bibliográficas e tudo o que não estiver incorporado em bancos de dados pesquisáveis. Esses dados são valiosos para identificar materiais inéditos, melhorar formulações existentes e reduzir os tempos do ciclo de P&D.

Para revelar o valor dos dados obscuros, organizações químicas diversificadas precisam identificar onde os dados mais valiosos estão escondidos e implementar estratégias eficazes de gestão do conhecimento que lhes permitam acessar, coletar, organizar e analisar esses dados conforme necessário.

Descobrir os tesouros secretos: identificar os dados mais valiosos de P&D química

Os dados obscuros ficam escondidos e permeiam todo o fluxo de trabalho de P&D. Desde a pesquisa nos estágios iniciais, passando pela fabricação, pelas formulações, pela caracterização e até pelo monitoramento pós-comercialização, dados valiosos são gerados e coletados, mas não são utilizados em todo o seu potencial. Para revelar o valor dos dados obscuros e acelerar a inovação, é crucial que as organizações de P&D identifiquem onde os dados estão escondidos e desenvolver estratégias para acessá-los e utilizá-los de maneira efetiva.

São diversos os tipos de dados obscuros que são valiosos para a pesquisa. Por exemplo, é muito frequente que dados experimentais históricos estejam dispersos, incompletos ou não sejam estruturados, mas podem fornecer informações valiosas sobre projetos atuais e futuros após organização e análise. Olhando além dos esforços de P&D da própria organização, fontes de dados externas, como artigos acadêmicos, patentes e relatórios da indústria também podem oferecer insights valiosos e identificar novas oportunidades de inovação e pesquisa. Por fim, dados não estruturados, como textos de artigos científicos ou notas de laboratório, podem conter insights ocultos, mas requerem as ferramentas e técnicas certas para serem analisados de maneira eficaz.

As organizações podem identificar e acessar os dados ocultos, de acordo com as necessidades de seus fluxos de trabalho, com as seguintes etapas:

• Realizar um inventário completo das fontes de dados disponíveis, internas e externas, estruturadas e não estruturadas. Isso é fundamental.
• Priorizar fontes de dados com base no valor potencial para os esforços atuais e futuros de P&D pode ajudar as organizações a extraírem o máximo de seus recursos. Por exemplo, se você planeja ampliar um material funcional recém-validado, convém priorizar o acesso a formulações históricas e dados de fabricação para ajudar a prever as condições ideais.
• Promover uma cultura de tomada de decisão baseada em dados e na melhoria contínua ajuda as organizações químicas inovadoras a aproveitar todo o potencial dos dados obscuros.

Cinco estratégias fundamentais de gestão de conhecimento para desvendar dados obscuros

Conjuntos de dados com curadoria personalizada, estruturas semânticas, mineração automatizada de dados e fluxos de trabalho colaborativos são estratégias essenciais da gestão de conhecimento para desvendar o valor dos dados obscuros e impulsionar a inovação. Confira uma visão mais detalhada de como essas estratégias podem ajudar:

1. Curadoria personalizada 
   A curadoria personalizada envolve o tratamento manual de dados químicos por especialistas de cada área do conhecimento para criar conjuntos de dados de alta qualidade, específicos para as necessidades da organização. Com a curadoria personalizada, os cientistas de materiais funcionais, cosméticos, agricultura ou outros campos da DivChem podem garantir que os dados com os quais trabalham sejam precisos e relevantes e estejam atualizados para seus objetivos de pesquisa. Ao trabalhar com curadores de dados especializados, as organizações também podem conectar informações internamente e à ciência mundial, tornando seus dados internos mais robustos. É possível ir ainda mais longe, capacitar as iniciativas de transformação digital baseadas em IA, obtendo conjuntos de dados personalizados especialmente projetados para modelos de aprendizado de máquina.
   
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2. Estruturas semânticas 
   As estruturas semânticas são abordagens padronizadas para organizar e classificar conceitos e relacionamentos em uma área de conhecimento específica, como materiais funcionais. Essas estruturas podem incluir elementos de léxicos especializados, ontologias e taxonomias e são projetadas para fornecer uma linguagem e compreensão comuns dos dados químicos por toda a organização. Essa abordagem ajuda a acelerar a P&D e permitir que os cientistas tomem decisões mais bem-informadas.
   
   Por exemplo, alguns pesquisadores estão tentando identificar um material inédito para usar em um novo dispositivo eletrônico. Para fazer isso, eles podem começar usando léxicos, ontologias e taxonomias especializados para categorizar e organizar as propriedades e características de materiais já conhecidos. Podem usar uma taxonomia especializada para categorizar materiais por condutividade elétrica, propriedades ópticas e estabilidade térmica. Ao organizar os materiais dessa maneira, os químicos podem identificar facilmente as lacunas de conhecimento ou as áreas que possam ter necessidade dos novos materiais. Eles também poderiam usar ontologias para definir as relações entre as diferentes propriedades dos materiais, como entre a estrutura de um material e suas propriedades eletrônicas. Isso pode ajudar os químicos a tomarem decisões mais bem-informadas sobre quais materiais investigar com mais profundidade.
   
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3. Mineração de dados automatizada 
   As técnicas automatizadas de mineração de dados permitem que as organizações de P&D descubram padrões e insights ocultos em grandes volumes de dados químicos não estruturados. O aprendizado de máquina e a análise avançada podem analisar dados químicos de experimentos anteriores, condições de fabricação, artigos científicos, patentes e outras fontes para identificar relações entre produtos químicos, reações e formulações. Esses insights podem levar à descoberta de novas oportunidades de P&D e fornecer insights sobre produtos e processos existentes.
   
   Por exemplo, um pesquisador pode digitalizar milhares de artigos relacionados à sua área de pesquisa e extrair informações importantes, como propriedades do material, métodos de síntese e métricas de desempenho. Depois que essas informações são extraídas, o pesquisador pode usar algoritmos de aprendizado de máquina para analisar os dados e identificar padrões ou correlações que podem levar à descoberta de um novo material. O pesquisador pode descobrir que certos métodos de síntese ou condições de aumento de escala consistentemente produzem materiais com propriedades desejáveis ou que materiais com certas características estruturais tendem a ter um bom desempenho em aplicações específicas.
    
4. Ferramentas de colaboração 
   As ferramentas e a tecnologia de colaboração, como bancos de dados centralizados e sistemas LIMS integrados, oferecem uma maneira eficiente e confiável para as equipes de P&D compartilharem conhecimentos e insights e quebrarem os silos de dados. Ao fornecer acesso a um repositório de dados centralizado, as organizações de P&D melhoram a comunicação e aceleram a inovação. Um banco de dados centralizado e baseado em nuvem também pode melhorar o compartilhamento de conhecimento entre equipes remotas e pesquisadores dispersos geograficamente.
   
   Os ecossistemas digitais modernos também facilitam a transferência de conhecimento entre duas organizações. Isso é especialmente valioso para projetos conjuntos entre academia e indústria e durante M&As (fusões e aquisições), em que os pesquisadores precisam compartilhar conhecimento sobre as características de um material ou dados de desempenho com base em pesquisas anteriores. Com um ecossistema digital de P&D que promove a colaboração, as organizações melhor identificar possíveis oportunidades de inovação.
   
   Ao aproveitar os dados obscuros e implementar estratégias eficazes de gestão do conhecimento, as organizações químicas aceleram a inovação e melhoram os resultados de P&D. Elas reduzem os tempos de ciclo, identificam novas oportunidades de pesquisa, melhoram formulações de produtos e tomam decisões mais bem-informadas sobre quais projetos de pesquisa devem prosseguir.
   
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5. Faça parceria com um especialista para pôr as estratégias de gestão do conhecimento em ação
   As complexidades das informações científicas em todo o fluxo de trabalho de do setor de P&D de química dificultam para qualquer equipe de TI interna manter sob controle. Um parceiro externo pode ajudar a criar soluções para o armazenamento e conexão dos dados existentes em um formato estruturado, permitindo que todos os funcionários acessem dados valiosos de P&D de maneira direta e eficiente. A experiência de um parceiro externo pode ser imprescindível. Os insights sobre as melhores práticas e experiência em gestão do conhecimento podem ajudar a garantir que seus esforços sejam bem-sucedidos.