ai大数据时代,从saas电子实验记录本eln开始挖掘科学数据的宝藏:价值积累与智能应用策略-九游会国际

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we talk | ai大数据时代,从saas电子实验记录本eln开始挖掘科学数据的宝藏:价值积累与智能应用策略
来源:研发创新数字化平台

企业数据资产时代


近年来,随着对数字化重视程度的不断提升,国家出台了相关导向性政策,为数字化发展指明了方向。这些政策不仅旨在强调企业发挥数据要素的作用,数据与传统资产一样,将纳入企业资产表。在数字经济时代,传统要素对经济增长的拉动作用边际减弱,作为新型生产要素的数据要素对经济增长的引擎作用日益凸显。


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数据资产化,变现正当时


财政部资产管理司司长侯俊明2024年2月1日在新闻发布会上表示,数据资产已经成为促进数字经济发展的重要战略资源,为促进数据资产合规高效流通使用,更好释放数据资产价值,提高全要素生产率,近期,财政部制定出台了《关于加强数据资产管理的指导意见》,针对数据资产开发利用、价值评估、收益分配、信息披露等方面作出了明确规定。

下一步,财政部将重点推进三方面工作:一是加强数据资产全流程管理;二是推动数据资产开发利用;三是确保数据资产合规安全使用。


《“数据要素x”三年行动计划(2024-2026年)》是由国家数据局与工信部、科技部、农业部等17个部门于去年12月31日联合发布。该文件确定了数据要素在未来三年(2024-2026年)的行动计划,以贯彻落实关于发挥数据要素作用的重要指示。文件中多次提到加快多元数据融合、支持企业应用自有数据等关键点,对数字化和智能化结合、数据驱动型研发新模式等也有涉及。


《企业数据资源相关会计处理暂行规定》是关于企业数据资源相关会计数据处理的规定,由财政部于去年8月份印发,并于今年1月1日起施行。该规定为数据资源作为资产进入企业资产负债表提供了依据和计量基础,对数据资源的价值体现和资产管理具有重要意义。


通过以上政策文件,我们可以看出国家对数据这一新型生产要素的高度关注。


生成式ai · 企业数据资产积累的秘密武器


为了解数字化时代下,数据管理系统如何为企业带来实际收益,刚为国内打响2024开年“出海潮”的宜联生物是怎么做的呢?宜联生物自2020年成立起公司专注于抗体偶联药物(adc药物)领域,自成立之初,宜联生物的高层就非常重视数字化和智能化应用。2021年,他们在企业起步阶段就与创腾科技达成合作,上线了项目管理(ilabpower pm)、电子实验记录(ilabpower eln)、化合物管理(ilabpower cms)等重要系统,并与创腾科技联合申报了一个面向生物医药领域的数据驱动智能研发平台,该平台已被纳入2023年度苏州市人工智能应用场景示范项目。(点击此处了解)


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宜联生物的总监提到数字化给他们带来的两个主要收益:

1.研发效率的提升,人均实验量提高了50%;

2.跨国合作中数据规范性和合规性得到了九游会j9娱乐平台的合作伙伴的高度认可,提升了合作信任度并加速了合作进度。


数据作为企业创新的基石,但并非所有数据都具有相同的价值。如何辨别、定义、积累这些有价值的数据呢?如何提取、使用和分析有价值的数据呢?


积累有价值的数据,可以通过以下步骤进行:

1. 明确目标:在数据收集之前,明确研究目标或业务问题是什么?明确需要分析哪些问题,会使用到哪些阶段数据?数据来自哪些部门和人员?

2. 设计方案:如何收集这些数据?收集的方式和形式是什么?如何结构化数据?

3. 数据记录:以研发记录为例,可使用电子记录本系统(eln)等工具规范记录数据格式和形式,确保数据的可追溯性和可用性。单纯的文件类笼统的记录不利于后期数据复用,有效数据和无效数据都堆在一起,不利于后续进行处理和分析,如果在最初记录时就可以以eln的形式进行规范书写,会大大提升利用效率,减少数据再汇总的时间。

4. 数据管理:定期对不同阶段和人员产生的数据进行整理,不同角色和人员查看数据访问进行控制。

5. 持续积累:研究产生的数据,作为企业资源库留表,研发成果数据应包括成功经验数据和失败经验数据,都为企业将提供价值。


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数据提取、使用和分析的方法包括:

1. 数据清洗:从原始数据中识别和移除错误或不一致的信息,并保持数据格式一致,为后续分析打下坚实基础。

2. 数据整合:将来自不同来源的数据集合在一起,形成企业核心数据库资产。

3. 数据分析:使用统计软件或其他研发专业工具对数据进行分析,以提取有用的信息。

4. 数据可视化:通过图表和图形将数据呈现出来,进行趋势分析与比对。

5. 模型建立:利用数据建立预测模型或机器学习算法,为后续未来的数据预测提供有效工;减少人员大量试错产生的成本。


创腾科技的三大平台ilabpower 研发创新平台sdh科学数据基因组平台以及maxflow分子模拟与人工智能平台,不仅能定义、积累、提取、使用和分析有价值的数据,还能将数据转化为驱动业务增长和创新的动力。


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