科学信息学
将科学数据转化为知识
通过科学协作开展创新
科学发现是多元化团队开展协作的结果。这些团队所用的内容类型也多种多样，涉及多个学科，例如化学信息学、生物信息学、蛋白质组学、基因组学等。企业必须确保研究人员具备所需的工具来高效分析和共享此内容，从而最大限度地发挥其影响力。
如果利用一种通用框架来管理科学内容，这将有助于促成内外部研发网络之间的协作环境。研究人员可以轻松地汇总、处理和分析数据，同时快速共享和讨论结果。具有科学意识的工具还有助于保证研究人员具备所需的功能来更深入探究数据。凭借这些优势，该环境能够促进创新，并帮助研究人员通过数据驱动的决策指导工作。
BIOVIA 科学信息学的主要优势
普及数据
最大限度地为所有人提供人工智能 (AI) 和机器学习的价值
优化工作流程
实现科学数据记录、分析和报告流程的自动化
利用专门的科学解决方案
使用特定学科的先进工具进行数据分析
促进协作
创建和管理内外部团队开展协作所使用的通用工作空间
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SaaS 云解决方案
BIOVIA 科学信息学解决方案可在 3DEXPERIENCE 平台上使用，以帮助增强协作并为所有科学数据和创新提供统一的环境。
主要优势：
- 统一的数据模型，可供其他 BIOVIA 和达索系统解决方案访问
- 云原生解决方案，部署在全球的数据中心，可实现主权数据控制
- 无缝的工作流程，可减少非增值任务
- 一体化协作工具和云数据存储，可实现集中化知识管理
探索与您的职业角色相关的 BIOVIA 科学信息学解决方案
BIOVIA 科学信息学解决方案以角色的形式打包，以便让您更快上手，并更高效地使用所有所需的应用，一切尽在您的指尖。选择一个与您在组织中的角色相对应的套餐。
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关于科学信息学的常见问题答疑
信息学是处理数据以进行储存和检索的科学，通常在特定研究领域内。它结合了计算机科学、信息科学和各种特定领域的应用，旨在有效创建、管理和使用信息。以下是信息学的一些关键方面：
- 数据管理：信息学涉及数据的组织、存储和检索。这包括创建数据库、确保数据质量，以及开发有效访问和处理数据的方法。
- 信息系统：设计和实施能够处理和管理大量数据的信息系统。这包括软件开发、系统架构和用户界面设计。
- 数据分析：使用统计和计算技术来分析数据。这包括数据挖掘、机器学习和其他形式的预测分析，以从数据中获得深度见解。
- 人机交互 (HCI)：了解人们如何与信息系统交互并设计用户友好型界面。这包括研究用户行为，设计直观的界面并确保可访问性。
- 特定领域的应用：信息学经常应用于特定领域，例如健康（健康信息学）、商业（商业信息学）和社会科学（社会信息学）。每个领域都有其独特的需求和挑战。
- 新兴技术：探索新技术及其在信息学方面的应用。这包括人工智能、云计算、大数据和物联网 (IoT) 等领域。
信息学和数据科学是相关但不同的两个领域。信息学负责处理信息技术在各个领域的应用，重点关注信息系统如何与用户和社区交互。另一方面，数据科学则专注于分析和解释数据来获取深度见解，使用的是统计学、计算机科学和数学等技术。
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