データインテリジェンスのためのドットマティクス

Data intelligence from Dotmatics

今後、ライフサイエンスや化学・材料科学の研究組織は、予算を削減しながらイノベーションを加速させることが求められ、ますますデータ中心のR&Dモデルになることが予測されます。データインテリジェンスへの取り組みは、既存の知識の再利用やデータ主導型の意思決定、または人工知能(AI)/機械学習(ML)によるものがありますが、どれも2つの前提条件があります。それは、関連するデータを簡単に入手できることに加え、コンテキストに基づいた分析ができるということです。

データのコンテキストとはデータインテリジェンスを語る上で重要なポイントで、これからのデータ中心のR&Dモデルの基盤になるでしょう。

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化学・材料科学のR&Dにおけるワークフローの例 

ワークフローと役割によるデータのコンテキスト化

多くのライフサイエンスや化学・材料科学の研究組織は、研究データを管理するためのデジタルインフラストラクチャに多額の投資をしています。しかし、研究データを取得する際に広い範囲でそのコンテキストが失われてしまっているのが現実です。

ドットマティクスの製品があれば、さまざまな種類の研究データを統合された単一のプラットフォームで利用することができ、ワークフローや役割に基づいて権限を調整することもできます。たとえば、ラボの技術者は特定のテストに関連するデータのみを表示でき、科学者は特定の実験を構成するデータ全体を分析できます。

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複雑な実験のデータ検索機能

科学者は特定の実験に関連するすべてのデータへのアクセスができるため、複雑な実験データの検索ができます。 ドットマティクスの実験データ検索機能は、分析に関連しないデータは表示せず、特定の実験に関連するデータだけを表示することができます。

また、抗体スクリーニングのような高度に標準化された実験ワークフローはもちろん、化学・材料科学の研究のような非常に多様化された実験ワークフローにも対応しています。ドットマティクスの柔軟なフレームワークがあれば、化学、生物学、製剤、プロセス、分析/物理的特性評価のデータを相互参照できるため、研究データを全体的に把握することが可能です。

advanced knowledge extraction

高度なナレッジの抽出

ドットマティクスのソリューションは、実験に関連するすべてのデータにアクセスできるという非常に強力な機能がありますが、それに加えて高度なナレッジの抽出が可能です。研究者は、実験がどのように成功したかを理解するために、一連の実験に対する段階的な評価と分析が必要です。または、過去のプロジェクトに近い実験を実行する場合は、関連する実験を集約して、可能な限り最適な開始点を探す必要があります。 ドットマティクスのソリューションがあれば、このような高度なナレッジの抽出が可能になり、実験の重複を避けることができます。

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データの可視化と意思決定のサポート

データインテリジェンスにおけるデータの可視化は、データをナレッジに変換する重要なプロセスです。ドットマティクスはデータの可視化をエンドポイントとして見るのではなく、データライフサイクルの不可欠な部分であると考えます。ドットマティクスのVortexがあれば、実験の洞察をプラットフォームにフィードバックすることができ、十分な情報に基づいた迅速な意思決定が可能になります。また、関連する実験を他のアプリケーションにフィードして、オープンな環境を作成することもできます。

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統合の柔軟性とオープンプラットフォーム

ドットマティクスの統合プラットフォームは、スタンドアロンで導入することも、さまざまなトランザクションシステム(LIMSやELNなど)と統合して導入することもできます。また、さまざまなデータサイロを結合したり、幅広い分野(化学合成、製剤、プロセス、分析/物理的特性評価など)に適用することも可能です。アプリケーションレベルでの統合では、ワークフローの合理化が可能になります(たとえば、機器データの取得と前処理等)。ドットマティクスのソリューションは、研究データを新しい価値に変え、研究組織におけるイノベーションをサポートします。

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