データの整合性を越えて

新たな分析ツールのフレームワークは何ができるのか?

旧式のライフサイエンスのシステムは、厳格に制御された方法で特定の成果を達成するために構築され、これまでその目的を十分に果たしてきました。生成データは規格への準拠のために、通常、電子バッチレコード(EBR)で維持され、データサイエンティストがプロセスの分析や改善のために遡って使用することもできます。

新たな分析ツールのフレームワークでは、より多くのデータにさらに容易にアクセスできるだけでなく、リアルタイムでデータソース間の隠れた関係性を暴露するツールを提供し、これまでの方法を変更します。

例えば、私達は、デジタルツールがオペレータ、材料、機械により個別に生成されたデータを補足できることを知っています。しかし、それは全体のたった一部にしか過ぎません。今では、その周辺で発生した状況と組み合わせてデータを提供することができます。

データのコンテキスト化(データを状況に合った説明へと変えること)はバッチレコードの全体的な整合性を強化し、リアルタイムでビジネスの成果を改善します。
 

どのように動作するのか

現在のプラットフォームは、複数のデバイスやシステムにわたるデータの収集を簡略化するデータ探索やデータ保管などを含みます。その上、関連データをインテリジェントに融合する分析ツールを組み込み、プロセスがより包括的に、デジタル的に統合されたレコードを作成します。

さらに、これらの分析ツールエンジンは新たな方法でデータをコネクトし、カスタマイズされた、リアルタイムのダッシュボードを配信し、組織のあらゆるレベルで新しい洞察を見つけ出し報告します。

例えば、分析プラットフォームは、建物の温度や湿度、または材料の処理に必要な時間のように、従来はバッチレコードと関連しなかったソースにアクセスし、統合し、データを状況に合った説明へと変えることができます。その次に、良い方法をピンポイントで使用し、リアルタイムで例外事項の発生を阻止します。データサイエンティストは必要ありません。

しかし、これは、進化するテクノロジが産業全体に衝撃を与える一例にすぎません。究極的に、状況に当てはめられたデータは、指示したようにプロセスを最適な結果に駆動できる動的な機械学習のモデルの基盤を提供します。

オペレーションを管理し、異常な状況に関して警告を発する、あるいは製品品質を監視し、ラボの結果を待たずに問題の原因を特定するシステムを想像してください。機械学習はこうしたシナリオを現実化します。
 

どこから始めるのか

最近の大きな進歩がライフサイエンス業界にとって非常に有望であるにも関わらず、実装に向けての最初のステップは困難に満ちていることがありえます。しかし、このプロセスを容易にすることはできます。これがその方法です。

• データの整合性とデジタル化について長期的な戦略を確立します。テクノロジが非常に早く変化するために、新たな開発に直面したときに、戦略が柔軟に対応し、戦略が壊れないように注意しなければなりません。ビジョンを確立しますが、ビジョンは進化することを理解しましょう。
• 経営者の同意を確保します。早期の段階で経営陣を引き込むことと、投資利益率(ROI)がどのように評価されるかを決めておくことは重要です。ROIへの従来の加重平均アプローチは、100%適用可能ではない場合があることに注意してください。
• 新たなテクノロジの開発への「全力疾走」の精神を取り入れます。学習曲線が急角度で、学習が効率的な6～10週間の試運転に焦点をあて、時間とお金の点で最小の投資になる具体的なポイントを確立します。
• 拡張性に富んだ、柔軟なパートナを選択します。デジタル技術を活用するために、柔軟で包括的なアプローチをとる パートナを選択します。お客様のパートナが一貫した方法でデータの運用を可能にするソリューションを提供でき、ネットワーク全体に望ましい成果をもたらすように適合させることができるかどうかを確認してください。
• 準備をしましょう。テクノロジサプライヤと契約を結ぶ前に、使用している既存のインフラ、プロセスのフローマップ、および現在の経営課題とギャップを文書化します。最初の会合のための準備することは基本的な良い訓練となり、作業の合計時間を三分の一以上も減らすことができます。

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