새로운 분석 프레임워크로 무엇을 할 수 있을까요?
기존의 생명과학 시스템은 엄격하게 규제된 방식으로 특정 결과를 달성하기 위해 구축되었으며, 이를 매우 잘 수행해 왔습니다. 생성된 데이터는 보통 규정 준수를 위해 전자 배치 기록(EBR)으로 유지되고 프로세스의 분석이나 개선을 위해 데이터 사이언티스트에 의해 사용될 수 있습니다.
새로운 분석 프레임워크는 더 많은 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 데이터 소스 간의 숨겨진 관계를 실시간으로 드러낼 수 있는 도구를 제공함으로써 이러한 방정식을 변화시킵니다.
예를 들어, 우리는 디지털 도구가 작업자, 재료 또는 기계에 의해 개별적으로 생성된 데이터를 캡처할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 이는 전체 이야기의 일부만을 말해줍니다. 이제 데이터는 주변에서 발생하는 상황에 따라 결합되어 제공될 수 있습니다.
데이터 상황화는 배치 기록의 전반적인 무결성을 개선하고 실시간 비즈니스 결과를 향상시킵니다.
어떻게 작동할까요?
최신 플랫폼에는 여러 기기와 시스템에서 데이터 수집을 단순화하는 데이터 검색 및 저장 도구가 포함되어 있습니다. 또한 관련 데이터를 지능적으로 결합하여 더욱 종합적이고 디지털적으로 통합된 프로세스 기록을 생성하는 분석 도구가 통합되어 있습니다.
뿐만 아니라, 이러한 분석 엔진은 새로운 방식으로 데이터를 연결하고 맞춤형 실시간 대시보드 및 보고서를 제공하여 조직의 모든 수준에서 새로운 정보를 얻을 수 있습니다.
예를 들어, 이제 분석 플랫폼은 건물 온도나 습도 같이 기존에는 배치 기록과 관련이 없었던 소스의 데이터에 액세스하고 데이터를 통합 및 상황화할 수 있습니다. 그런 다음 실시간으로 예외를 방지하는 더 좋은 방법을 찾아낼 수 있기 때문에, 데이터 사이언티스트 없이도 분석 가능합니다.
그러나 이것은 발전하는 기술이 업계 전반에 영향을 미치는 한 가지 방법일 뿐입니다. 궁극적으로 상황화된 데이터는 최적의 결과로 프로세스를 인도하는 동적 머신 러닝 모델을 위한 기반을 제공합니다.
운영을 감독하고 직원들에게 비정상적인 상황을 경고하거나, 실험 결과를 기다리지 않으면서 제품 품질을 관찰하고 문제 원인을 지정하는 시스템을 상상해 보십시오. 머신 러닝은 이러한 시나리오를 현실로 만듭니다.
어디서부터 시작할까요?
최근의 획기적인 발전은 생명과학 산업에 많은 것을 약속하지만, 구현을 향해 첫 걸음을 내딛는 과정은 어려울 수 있습니다. 그러나 이 과정을 쉽게 만들 수 있는 방법이 있습니다.
- 데이터 무결성과 디지털화에 대한 장기적인 전략을 수립하십시오. 기술이 매우 빠르게 변화하고 있기 때문에 새로운 개발에 직면했을 때 전략이 충분히 유연해서 부러지지 않아야 합니다. 비전을 수립하되, 비전이 발전한다는 사실을 유념하십시오.
- 경영진의 참여를 유도하십시오. 경영진을 조기에 참여시키고 투자 수익률(ROI)을 측정하는 방법을 결정하는 것은 매우 중요합니다. ROI에 대한 기존의 가중치 접근 방식은 100% 적용되지 않을 수 있습니다.
- 새로운 기술 구현에 "스프린트" 사고방식을 수용하십시오. 빠른 학습 곡선을 지원하는 효율적인 6~10주간의 테스트 실행에 집중하고 최소한의 시간 및 비용 투자로 입증점을 설정하십시오.
- 확장 가능하고 유연한 기반을 선택하십시오. 디지털 기술을 활용하기 위해 유연하고 종합적인 접근 방식을 취하는 파트너를 선택하십시오. 파트너가 일관된 방식으로 데이터를 운용하고 네트워크 전체에 걸쳐 바람직한 결과를 보장하도록 확장할 수 있는 솔루션을 제공하는지 확인하십시오.
- 문서화 하십시오. 기술 공급업체와 만나기 전에 기존의 인프라, 프로세스 흐름도 및 현재 비즈니스 과제 및 격차를 문서화하십시오. 첫 미팅을 준비하는 것은 총 시간을 3분의 1 이상 줄일 수 있는 좋은 기초 연습입니다.
다음 단계로 생명과학 산업의 디지털 혁신에 대해 자세히 알아보십시오.
