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Data is theデータは、重要なビジネス上の意思決定を行う上での基本的なインテリジェンスです。質の悪いデータから生まれる誤った決定は、単に不便であるだけでなく、コストもかかります。

Gartnerの調査によると、劣ったデータ品質は、組織に年間1,500万ドル以上のコストを負担させています。化学産業の場合、データ管理はさらに複雑です。これは、研究データに、綿密な分類、正確なラベル付け、イノベーションを促進するための共同ワークスペースが必要なため、データ管理はさらに複雑になります。研究と実験のデータ管理の従来の慣行を使用すると、分離された柔軟性のないソフトウェアシステムが、進歩とイノベーションの妨げになります。

イノベーションの機会を特定するには、効率的な実験データ管理と徹底的な組織化が不可欠です。フィルタリングされず適切に保存されていないデータは、分析やビジネス上の意思決定に使用できません。Anacondaの2020年データサイエンスの現状によると、データサイエンティストが費やす時間の45％は、データの読み込みやクリーニングなどの準備作業に占められています。

しかし、研究者である以上、データの整理や管理のために常に時間を割くことはできません。データをより最適に管理するのに役立つデータ管理の改善方法を次に示します。

研究データを研究文書化するためのプロトコル

複数の研究者間でデータの一貫性を維持するには、企業はデータストレージの標準形式を用意する必要があります。事前定義されたテンプレートを使用すれば、公平な分析と効率的な研究の再現性が保証されます。文書の構造化にかかる時間を短縮します。テンプレートがあれば、研究者は空欄に記入するだけで済みます。

一意のIDとメタデータを使用したデータのラベル付けにより、将来、データの検索が容易になります。データストレージと文書化のプロトコルを確立するには時間とコミットメントが必要ですが、これを早い段階で行うことで、画期的な発見に使用できる貴重な時間を増やすことができるのです。

研究におけるデータ管理のための統合プラットフォームへの投資

サイロ化されたデータストレージは、知識の伝達を制限するだけでなく、組織内の進歩とイノベーションを妨げます。サイロ化されたデータストレージには、データの最適化を実現するために変更する必要のある2つの一般的な慣習があります。

非集中型データソース：組織には、データストレージのソースが散在しています。一部のデータは、クラウド、オンプレミスサーバー、コンピューター、さらには個人用ハードドライブに保存されます。これは、研究者はデータのソースを特定するために時間と労力を無駄に費やす必要があることを意味します。

サイロ化されたソフトウェアソリューション：データストレージに関してよくある誤解は、データストレージをクラウドに保存するとデータの使用量とアクセシビリティが向上するというものです。ただし、データを独立して保存するサイロ化されたソフトウェアソリューションは、データにラベルを付けて系統立った方法で保存する以外にほとんど何もしないため、知識移転とデータ統合のスピードが低下します。画期的なアイデアを迎え入れるため、コラボレーションを可能にするプラットフォームは、効率的な実験データ管理ソリューションの重要なパラメーターです。