Специалисты исследовательской компании Lux Research отмечают, что система Big Data and analytics помогает быстрее и с меньшими затратами выводить новые продукты на рынок. Современные датчики, материалы и информационные технологии делают научно-исследовательские работы более эффективными. Теперь ученые могут легко интегрировать данные лабораторных экспериментов и информацию из химических баз данных и академической литературы. Это позволяет ускорить цикл разработки инновационной продукции.
«При работе с химической информацией очень важным фактором является удобство получения, накопления и анализа данных», – заявил Марк Бюнгер, вице-президент компании Lux Research и основной автор отчета «Система Big Data and Analytics в химии: от исходной химической информации и системы управления информацией до вывода продукта на рынок».
…Компания Lux Research оценила влияние системы Big Data and analytics на интенсивность исследований в области химии и на интенсивность коммерциализации продуктов. Было выявлено: - Движущей силой исследований является использование более мелких, дешевых и качественных датчиков. В химии все большей популярностью пользуются настольные инструменты. Попадая в руки специалистов на предприятии, такие инструменты позволяют одному исследователю выполнять работу десятка работников. Повышается эффективность разработок и за счет использования дешевых спутников и дронов, которые собирают данные о содержании химических веществ в окружающей среде.
- Для управления работой лаборатории важно располагать необходимым программным обеспечением. Система управления информацией в лаборатории (LIMS) позволяет интегрировать получаемые данные с информацией, размещенной в химических базах данных и академической литературе. Она также позволяет отслеживать запасы реактивов и расходных материалов, состояние образцов и даже вести учет человеческих ресурсов. Доступность планшетов и мобильных устройств еще больше повышает значимость систем LIMS, и она постоянно продолжает расти.
- Автоматизированное планирование эксперимента. Каждый этап работы автоматизируется, однако важнее всего, что автоматизации подвергается и планирование эксперимента (DOE). Затраты времени и материалов на проведение одного эксперимента часто составляют десятки тысяч долларов. Исключение заведомо неудачных экспериментов позволяет сэкономить средства и окупить расходы, затраченные на автоматизацию процесса планирования эксперимента.
Источник: Adsalecprj
