
データの変換、進捗の加速
科学的データは複雑かつ文脈依存的であり、進化し続けるものであり、しばしば様々なフォーマットで組織全体に散在しています。 Enthoughtはデータエコシステムを効率化し、ワークフローを迅速化します。これにより、再現可能な成果検証プロセスの中で、テスト済みの客観的な分析結果を得て、短期間でソリューションを市場に投入することができます。
化学、生物学、遺伝学、ゲノミクス、オーダーメード医療、DNAシークエンシングを始めとするさまざまな専門知識を持つチームのおかげで、当社は科学技術デジタルソリューションを提供することができます。 Enthoughtのチームメンバーの90%以上が高度な科学、エンジニアリング、数学の学位を持ち、65%以上が博士号を取得しています。
各科学分野に精通したエキスパート
Enthoughtは、ライフサイエンスの専門知識と卓越したコンピューティング能力を融合させます。
科学技術の探求に役立つデジタルテクノロジーアフォーダンスをフル活用することによって、可能性の範囲を広げ、優れたビジネス成果を実現する包括的な統合ソリューションを提供することができます。



Scientific Research Optimization for R&D
Scientific Research Optimization solutions are purpose-built to enable scientists to rapidly innovate by harnessing their data and their science. Our solutions for R&D include new technology and the tools to produce custom workflows, boosting productivity and fostering creativity.
Many businesses focus on the organizational structure of data but miss the point: efficient access to data is foundational to iterative R&D. And, as businesses grow and teams expand, it eventually becomes clear that data stores are out of synch and cannot scale with growth.
Our Scientific Research Optimization solution was developed with these challenges in focus, and our goal is to empower scientists to take control of their data and accelerate their research.
Our Insights
ライフサイエンス分野におけるデジタル化拡大の課題
ライフサイエンス分野のR&Dラボは、既存プロセスにデジタルテクノロジーを導入して進化し、測定可能な漸進的改善を実現しています。 しかし、マネジメントにとっての本当の課題は、R&Dラボを組織横断的に桁違いに進化させることです。
この記事では、重要な価値創造の機会が存在する、ライフサイエンス分野の10の「主戦場」について考察します。また、科学者がこれらの主戦場で勝利するためには、急速に進化している科学ソフトウェアツールとその技法を身につける必要がある理由を掘り下げます。
10X Efficiency Gain and Improved Classification Using Deep Learning
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