Современные компании работают с огромными объемами данных. Ценная информация рассредоточена в многочисленных изолированных системах, что приводит к снижению эффективности работы всего предприятия. Специалисты по работе с данными могут справляться с большим потоком данных, но компании не располагают достаточным количеством квалифицированных сотрудников. В работе над большим количеством специализированных анализов и трудоемкими проектами задействована лишь часть сотрудников. В результате такие проекты оказываются низкоприбыльными для компании.

Поэтому компаниям необходима масштабируемая платформа для создания, проверки и управления процессами работы с данными. Благодаря автоматизации всех процессов — от получения доступа и объединения данных до применения современных технологий аналитики, моделирования и отчетности — начинающие пользователи получают большую часть необходимых данных, позволяя опытным пользователям сосредоточиться на более сложных задачах. Кроме того, единая платформа обеспечивает эффективное взаимодействие и обмен передовыми практиками между сотрудниками всей компании. Популяризация науки о данных позволяет рабочим группами выполнять большие объемы работ, располагая меньшим количеством ресурсов, и создавать инновационные продукты, что является ключом к успешному развитию современных компаний.

Научные организации нуждаются в оптимизации операций путем улучшения производительности, повышая качество продукции, соблюдая нормы и в то же время создавая инновационные продукты. Такие же задачи стоят и перед сотрудниками лабораторий, где недопустимы недоработки и риски комплаенса в рабочих процессах. Для внедрения инноваций сотрудникам также требуется среда для совместной работы.

Решение заключается в исключении разрозненных процессов на основе бумажной документации, которые связаны с высокими рисками ошибок и затрудняют доступ к релевантным данным на протяжении всего жизненного цикла (исследование, разработка, производство). Для внедрения инноваций и оптимизации процессов и продуктов крайне важно принимать решения на самых ранних этапах жизненного цикла. Цифровая информатика предоставляет возможности оптимизации и повышения эффективности рабочих процессов в лабораториях, согласования и стандартизации работы, полностью интегрированного и автоматизированного развертывания.

Качество — это важный фактор обеспечения безопасности пациентов, эффективности лечения, устойчивого развития и поддержания репутации бренда. Dassault Systèmes помогает обеспечивать качество и совершенствовать бизнес, предлагая новый комплексный подход к управлению качеством на основе данных, который гарантирует непрерывность и целостность данных и соблюдение принципа единого источника достоверных данных. Интегрированные возможности включают управление контентом и документацией по качеству (автоматизированные задачи, электронные подписи, стандартизированные контролируемые процессы и аудиторский след), управление процессами качества (корректирующие и превентивные мероприятия, расследование первопричин) с гиперссылками для быстрого доступа к данным и документам, а также интеллектуальную аналитику качества (с применением машинного обучения и консолидированного поиска). Это облачное решение, разработанное специально для жестко регулируемой медико-биологической отрасли, полностью соответствует отраслевым нормам, имеет удобный пользовательский интерфейс и легко масштабируется до уровня, необходимого для работы 100 тысяч пользователей.

Предприятия заинтересованы в повышении эффективности, сокращении затрат и контроле качества, вариативности и объема продукции. BIOVIA предоставляет пользователям, занимающимся разработкой технологических процессов, контролем качества и производством, возможности самостоятельного доступа по запросу к данным о технологических процессах и качестве из различных баз данных и бумажных носителей. Это решение автоматически агрегирует данные с сохранением контекста, позволяя проводить ситуативные статистические исследования. Специалисты из различных отделов, предприятий и регионов могут совместно работать, получая практически значимую аналитическую информацию. Дисциплина включает три основные области, позволяющие улучшить производственные операции, сократить сроки вывода на рынок и увеличить прибыль. Дисциплина улучшает операционные процессы благодаря пониманию их важнейших параметров, повышает эффективность благодаря предиктивной аналитике и стимулирует улучшение бизнес-операций благодаря лучшему контролю производства.

Из-за снижения производительности научно-исследовательских отделов компании вынуждены применять нетиповые подходы к решению задач, чтобы соответствовать растущим требованиям потребителей. Полагаться исключительно на физические эксперименты оказывается невыгодным в современных экономических условиях. Исследователи должны лучше понимать, как и почему функционируют их продукты, чтобы лучше связывать их с целями проекта и предприятия.

"Проектирование и моделирование" предоставляет текущее состояние основных межатомных взаимодействий, поддерживающих производительность продуктов. Проведение испытаний в компьютерной среде позволяет исследователям тестировать концепции с минимальным риском при меньших затратах, предоставляя им новые источники идей. Объединяя возможности виртуальной среды и реального мира, исследователи более эффективно управляют своими проектами, проводя физические испытания на основе уже проведенных виртуальных тестов и наоборот. В результате рабочие группы создают более функциональные и более безопасные продукты, повышающие результативность лечения пациентов, при меньших затратах.

Научное открытие является результатом совместной работы различных рабочих групп. Различными могут быть также и типы используемых в этой работе материалов из разных дисциплин, например хемоинформатики, биоинформатики, протеомики, геномики и др. Для получения оптимальных результатов предприятия должны дать исследователям инструменты, необходимые для эффективного анализа и совместного использования этих материалов.

Использование общей платформы для управления научным контентом облегчает создание среды взаимодействия между внутренними корпоративными и внешними исследовательскими группами. Исследователи могут легко агрегировать, обрабатывать и анализировать данные и быстро публиковать и обсуждать полученные результаты. Кроме того, инструменты для проведения научных исследований предоставляют исследователям необходимые возможности для более детального изучения данных. Объединяя эти возможности, исследователи получают рабочую среду, которая упрощает внедрение инноваций, и управляют рабочими процессами, принимая решения на основе данных.