база научных знаний

Управление большими данными в исследовательских инфраструктурах

Сегодня нет единой формы представления больших научных данных, доступной для коммерциализации, что затрудняет получение выгоды от инвестиций в исследовательские инфраструктуры. Принципы FAIR управления данными без вмешательства пользователя — один из первых шагов к формированию цифровой инфраструктуры, обеспечивающей трансфер научных результатов в форму, понятную инвесторам, чиновникам, обществу и обеспечивающую контроль за объемами научных данных.

Российская Биржа научной информации

В России функционируют десятки фондов и организаций, предоставляющих гранты на долгосрочные научные проекты, в которых участвуют тысячи исследователей. В ходе выполнения этих проектов генерируются огромные объемы разнородной, разрозненной и слабоструктурированной информации. Наблюдение за ходом выполнения проектов, как и получение любой другой агрегированной информации для формирования объективной картины научной деятельности в России, оказывается нетривиальной задачей, решить которую позволит российская Биржа научной информации.

Интеграция научной информации в открытые информационные ресурсы

Важнейший аспект информатизации научной деятельности — увеличение количества ресурсов, аккумулирующих и распространяющих научные знания, генерируемые научными сообществами на своих мероприятиях. Сегодня распространение такой информации носит фрагментарный характер и часто выполняется вручную, что влияет на оперативность и качество. Необходимо сформировать комплексное информационное пространство, которое решает задачу оперативного распространения результатов научных исследований через открытые информационные ресурсы.

База знаний научного эксперимента

Как формализовать модель жизненного цикла эксперимента и автоматизировать процесс получения знаний о нем? Необходимо иметь единое онтологическое хранилище, в котором метаданные по научному эксперименту объединены в семантически связную структуру.

Проблемы автоматизации аналитики: как избежать распространенных ошибок

Для автоматизации аналитики часто применяют no-code /low-code ETL-инструменты. Однако у этих инструментов есть недостаки. Правильный ли это выбор?