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。
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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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