新的外部資源促進企業分析
圍繞數字化學工具建立組織共識|由英國皇家化學學會、莊信万豐和 JMP 聯合發起
數據分析在化學數字化進程中發揮著越來越重要的作用。 統計方法大大縮短了研究時間，使化學家能夠用更少的資源獲得更高質量的結果。 然而，儘管人們對數字化的前景達成了壓倒性的共識，但最有可能從這些方法中受益的組織卻常常在如何開始這一問題上遇到困難。
一方面，那些看到了讓實驗變得更精簡、更快和更具可重複性的價值的科學家們面臨著領導者的阻力，他們正在努力將“人工智能”和“機器人”等流行詞轉化為行動。 另一方面，在科學發現的數字化未來投入巨資的領導層必須滿足科學家對現代統計方法培訓以及獲得將這些方法付諸實踐所需工具的真正需求。
今年夏天早些時候，我們在 EMEA 的同事與英國皇家化學學會和 JMP 客戶莊信万豐共同舉辦了一場長達一小時的網絡研討會。 會議，現在外部可按需訪問，提供了關於化學家和科學領導者如何更有效地合作以達成共識並為數字化學的實施奠定基礎的罕見見解。 在一次坦率且發人深省的對話中，莊信万豐技術中心主任 Elizabeth Rowsell、研究經理 Stephen Poulston 和研究科學家 Pilar Gómez Jiménez 反思了他們公司的內部對話、挑戰和數字化流程。 JMP 的 Phil Kay 也參與其中，幫助添加了他多年經驗的背景信息。
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