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“组织在常规业务活动中收集、处理和储存的信息资产，但通常无法用于其他目的。”由于没有人知道有哪些数据或如何访问数据，因此其中所包含的见解仍然不为人知。

研究与开发 (R&D) 团队长期积累了大量复杂的数据，如果正确利用，这些数据可以为改进决策和推动创新提供大量有用的信息来源。 然而，数据可能在多个断开连接的数据库系统中被分割，检索能力有限，使得访问真正相关的部分变得极其困难和耗时。

事实上，公司自己的数据会对研究人员隐藏，这意味着可能会不必要地重复实验，从而导致时间和成本问题。 除了隐藏数据之外，当前的数据管理系统很难将内部数据与外部数据源连接起来；就错失了更全面和更完整的知识管理机会。

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。

简单地说，如果信息继续被收集、存储和闲置，便将继续作为暗数据存在。 所以，组织该如何让其研发数据发挥价值？ 以下是一些揭示其潜在潜力的方法：

1. 确定最有价值的研发数据所隐藏的位置

为了解决研发数据被存储而未被利用的问题，关键的第一步是确定哪些数据合集对实现可发现性最有价值；必须使整个组织的相关人员能够直观地访问实验结果和发现。

是否有组织正在投入时间和资源收集的数据，但却被保存为暗数据而无法在未来重复使用？ 如果被发现，过去的实验数据和研究结果可以指导明智的投资，防止重复实验。

2. 通过知识管理策略实现研发数据可见

研发中的知识管理不仅必须考虑获取信息，还必须包括旨在指导决策的数据管理。 只有成功将这些数据以一种可检索、可连接且易于访问的方式合理安排，组织才能成功地将数据转换为有用的知识。 数据可能不会一直被使用，但需要在相关时可以找到。

为了利用自己的洞察报告，组织需要正确的 IT 解决方案和专业知识来创建数据管理框架，以组织研发数据。 所面临的一个共同挑战是协调各信息源的科学术语。 如果未保持一致的科学背景，在数据库检索过程中可能会丢失重要信息。

CAS 使用专业词汇、本体论和分类法，并结合专有的物质比较技术和科学家的专业知识来规范科学语言。 这就确保了研究人员所需的关键信息触手可及。

3. 充分利用井然有序且可访问的研发数据

结构良好且易于访问的研发数据可以提高效率。 不仅节省了检索所需数据所花的时间，而且可避免不必要的重复实验，从而节省时间和成本。 另一个重要益处是可以加快和改进战略决策，帮助组织保持竞争优势。

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