隨着信息化程度的不斷提高，科研數據分散在各個系統的數據庫中，形成一個個數據孤島，缺乏統一完整的研發周期數據視圖，數據無法被快速精準定位，數據標準與質量問題普遍存在……正是這些痛點，嚴重阻礙着研發過程由信息化向智能化邁進的腳步！
本期訪談視頻中，拉斯维加斯9888科技SDH產品總監孫總將針對這些棘手問題出現的根源作深入的剖析。
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企業研發數據資產管理現狀
在信息化發展歷程中，很多製藥企業、化工企業和科研單位，持續在IT方面進行投入和建設，例如用戶通過使用ELN（電子實驗記錄本）/ CIMS（試劑庫存管理系統）/PM（項目管理系統）等各類業務系統，不斷將發展過程中的業務和經營管理端的各種能力以數據形態沉澱下來，數據量呈現高速增長勢態。
而隨着數據不斷積累，企業也面臨着諸多問題與挑戰。例如，針對某個業務領域缺乏統一完整的數據視圖。科研業務數據分散在企業的各個業務系統中。
以新藥研發合成實驗室為例，自主合成的大量小分子化合物是重要的資產。化合物數據信息往往存儲在多個系統，合成信息存儲在 ELN 中，化合物樣品信息存儲在 CMS中，分析測試信息存儲在 LIMS 中，所屬項目信息存儲在 PM 中……由於缺乏統一的視圖，科研人員無法快速精準的獲取自己所需的數據，也無法快速從宏觀層面掌握手中化合物樣品的綜合情況。
數據孤島問題普遍存在
相關數據表明，數碼化轉型過程中，有超過90%的企業都存在數據孤島問題。
從 IT 視角來看，傳統企業普遍採用煙囪式的開發模式架構與應用，各個數據中心都是基於不同歷史時期、為滿足不同業務目的而單獨建設，各個部門與業務都有獨立的數據存儲和IT硬件設備，業務之間不便於共享數據，無法直接訪問，造成資源孤島、應用孤島和數據孤島。直接反映在以下問題中：
（1）數據標準與質量問題：
煙囪式模式與孤島狀態，例如頻繁發生同名指標在不同業務系統中不同口徑等問題。
（2）業務需求響應問題：
煙囪式項目開發往往是從頭搭建，開發周期長，導致業務響應速度慢，難於適應複雜、變化快的業務需求，無法持續創新與發展。
（3）資源成本問題：
煙囪式重複開發建設與維護帶來重複投資，計算和存儲成倍增加，服務器數量和管理成本持續增大，造成企業資源和成本大量浪費。
針對上述問題，2020年拉斯维加斯9888科技首次提出了「數據基因組」概念，旨在將散落在研發過程中的科學數據進行融合、溯源，繪製數據基因組圖譜，從而破譯全部科研業務數據信息，形成數據資產網絡。SDH（Scientific Data Hierarchy）科學數據基因組平台由此誕生！
SDH可以為企業組織消除科研數據壁壘，打通業務間的數據通路，實現數據資產的整合與應用共享，節約知識轉移與異常問題溯源時間，提高研發效率，降低研發成本。
