오늘날 기업들에게는 데이터가 넘쳐 납니다. 가치 있는 통찰력은 서로 다른 여러 데이터 사일로에 숨겨져 있어 조직 전체의 비효율성으로 이어집니다. 데이터 과학자는 데이터 홍수를 해결하는 데 도움을 줄 수 있지만, 자격을 갖춘 사람은 부족합니다. 그 결과 몇몇 직원이 엄청난 양의 임시 분석과 매뉴얼 그리고 조직에 크게 밸류가 적은 노동 집약적인 프로젝트를 처리합니다.

따라서 조직에서는 데이터 과학 워크플로를 생성, 검증 및 소비하기 위한 확장 가능한 프레임워크가 필요합니다. 데이터 액세스와 집계에서 정교한 분석, 모델링 및 보고까지 이러한 프로세스를 자동화하면 초보 사용자의 경우 데이터를 최대한 활용할 수 있고 전문가의 경우 부가 가치가 더 높은 작업에 집중할 수 있습니다. 공통 프레임워크를 활용하면 모범 사례를 캡처하고 전사적으로 공유할 수 있습니다. 데이터 과학을 보편화하면 팀이 보다 적은 비용으로 더 많은 성과를 거둘 수 있으며, 오늘날의 기업의 생존과 번창을 위해 필요한 혁신을 실현할 수 있습니다.

과학 기반 조직은 효율성을 높이고, 품질을 극대화하고, 규정을 준수하는 동시에 혁신을 추진함으로써 운영을 최적화해야 합니다. 이러한 당면 과제는 실험 프로세스에서 비효율성과 규정 준수 위험을 제거하고 혁신을 위한 협업 환경을 제공해야 하는 실험실 환경에도 적용됩니다.

이 솔루션은 오류가 발생하기 쉬운 분리 및 종이 기반 프로세스를 제거하고 연구, 개발 및 제조 수명주기 내내 관련 데이터에 대한 액세스를 제공합니다. 혁신을 추진하고 프로세스 및 제품을 최적화하려면 수명주기 안에 최대한 빨리 결정하는 것이 중요합니다. 디지털 실험실 인포매틱스 기능을 통해 간소화되고 보다 효율적인 실험실 워크플로, 조정 및 표준화, 완전히 통합되고 자동화된 간편한 배포 프로세스를 수행할 수 있습니다.

품질은 환자 안전, 치료 효과, 지속 가능성 및 브랜드 명성 보호를 보장하는 데 도움이 됩니다. 다쏘시스템은 품질에 대한 종합적인 새 데이터 중심 접근 방식을 통해 품질 및 비즈니스 우수성을 달성하여 디지털 연속성, 데이터 무결성 및 "단일 통합 정보"를 보장합니다. 통합 기능에는 자동화된 작업, 전자 서명, 표준화된 제어 프로세스 및 감사 추적이 포함된 품질 문서와 콘텐츠 관리 그리고 기계 학습 및 통합 검색을 사용하여 하이퍼링크 및 품질 인텔리전스를 통해 데이터 및 문서에 바로 액세스할 수 있는 품질 프로세스 관리(CAPA 조사 또는 근본 원인 분석과 유사)가 포함됩니다. 규제가 심한 생명 과학 산업에 맞게 개발된 이 클라우드 기반 솔루션은 현대적이고 직관적인 사용자 인터페이스를 통해 완벽한 규정 준수 기능을 제공하며 불과 몇 명에서 100,000명의 사용자까지 쉽게 확장할 수 있습니다.

조직은 효율성을 극대화하고 비용을 절감하고 제품 품질, 변동성 및 생산량을 제어할 수 있어야 합니다. BIOVIA는 프로세스 개발, 품질 및 제조 사용자에게 셀프 서비스 방식으로 개별 데이터베이스 및 문서 기록의 공정 및 품질 데이터에 대한 주문형 액세스를 제공합니다. 데이터를 자동으로 집계하고 상황에 맞게 조정하며 임시 통계 조사를 진행할 수 있습니다. 다양한 부서, 조직 및 지역에 분산되어 있는 팀이 협업하고 실질적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 규율은 생산 운영을 강화하고, 출시 기간을 단축하고, 수익을 극대화하는 세 가지 주요 영역을 지원합니다. 또한 중요한 프로세스 파라미터를 파악하여 프로세스 설계를 개선하고, 변동성을 활성화하는 예방적 조치를 모니터링하여 프로세스 성능을 높이고, 프로세스 및 제품 변동성을 파악하여 프로세스를 개선할 수 있습니다.

R&D 생산성이 저하되면 조직은 증가하는 소비자 요구에 부응할 수 있는 새로운 방안을 모색해야 합니다. 실제 실험에만 의존하는 것은 이러한 환경에서 경제적으로 지속 가능한 것이 아닙니다. 연구원들은 제품이 프로젝트 및 비즈니스 목표에 더 잘 연계되도록 하는 방법과 그 이유에 대해 보다 깊이 이해해야 합니다.

모델링 및 시뮬레이션은 제품 성능을 지원하는 기본 원자 상호 작용의 스냅샷을 제공합니다. 인실리코 테스트를 통해 연구원들은 최소한의 위험과 적은 비용으로 개념을 테스트하고 새로운 수익 아이디어를 창출할 수 있습니다. 가상 및 실제 세계를 결합함으로써 연구원들은 물리적 세계와 그 반대의 경우를 안내하는 가상 테스트를 통해 프로젝트를 보다 효과적으로 이끌 수 있습니다. 그 결과, 팀은 더 나은 성과를 내고 더 안전하고 비용 효과적인 제품을 만들 수 있기 때문에 환자 치료 결과를 개선할 수 있습니다.

과학적 발견은 다양한 팀의 협업에서 비롯됩니다. 활용되는 콘텐츠 유형은 화학정보학, 생물정보학, 단백질 유전 정보학, 유전체학 등 다양한 분야를 망라할 수 있습니다. 조직의 연구원은 이러한 콘텐츠를 효과적으로 분석하고 공유하여 그 효과를 극대화하는 데 필요한 도구가 있어야 합니다.

공통 프레임워크를 활용하여 과학적 콘텐츠를 관리하면 내부 및 외부 R&D 네트워크 전반에서 협업 환경을 쉽게 관리할 수 있습니다. 연구원들은 데이터를 손쉽게 취합하고 처리하여 분석할 수 있으며 결과를 신속하게 공유하고 논의할 수 있습니다. 과학적인 도구를 사용하면 연구원들이 데이터를 보다 깊이 있게 탐구하는 데 필요한 기능을 갖출 수 있습니다. 이러한 환경을 함께 사용하면 혁신을 촉진하고 데이터 기반 의사 결정을 통해 연구원들이 작업을 진행할 수 있습니다.