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数据科学

利用知识驱动型决策促进创新

当今的企业充斥着大量数据。各种宝贵的见解隐藏在不同的数据孤岛中,导致整个组织的效率低下。虽然数据科学家可以帮助企业驾驭数据洪流,但合格人才供不应求。因此,少数员工要处理堆积如山的 临时的 分析,以及大量对于组织价值甚少的劳动密集型手动项目。

因此,组织需要一种可扩展的框架来创建、验证和使用数据科学工作流程。从访问和聚合数据到复杂的分析、建模和报告,使这些流程全部实现自动化让新手用户也能充分利用其数据,同时让专家用户可以专注于创造附加值更高的任务。利用通用框架还可确保捕获最佳实践,并在整个企业范围内共享这样的最佳实践。数据科学的普及化有助于团队事半功倍,开启支持当今企业生存和发展所必不可少的创新。

数据科学
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实验室信息学

实验室信息学

加速创新和决策

依托于科学的组织需要通过提高效率来优化运营,同时最大限度地提高质量并遵守法规,同时推动创新。这些挑战也适用于实验室环境,这类环境需要消除实验室流程的低效和合规风险,并提供有助于创新的协作环境。

解决方案消除了整个研究、开发和制造生命周期过程中易于出错、数据彼此脱节的纸基环节。有必要在生命周期中尽早制定决策,从而推动创新并优化流程和产品。数字化实验室信息学功能可实现更顺畅、更高效的实验室工作流程,实现协调和标准化,以及完全集成化、自动化且易于部署的流程。

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生命科学质量与合规性

借助互连化数据提升质量、成就卓越经营

质量有助于确保患者安全、治疗效果、可持续性并保护品牌声誉。达索系统通过以数据为中心的全新综合质量方法帮助提升质量、成就卓越经营,确保数字连续性、数据完整性和信息的“单一事实来源”。集成功能包括利用自动化任务、电子签名、标准化控制流程和审计跟踪实现质量文档和内容管理;支持通过超链接即时访问数据和文档的质量流程管理(如 CAPA 调查或根本原因分析);以及使用机器学习和联合搜索的质量情报。这款基于云端的解决方案专为受到严格监管的生命科学行业开发,可提供全面的法规合规性,具有直观易用的现代风格用户界面,并且可轻松从数名用户扩展到 100,000 名用户。

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制造分析

制造分析

赋予加工工业的生产运营更强大的力量

组织需要最大限度地提高效率、降低成本并控制产品质量、可变性和产量。BIOVIA 让流程开发、质量和制造用户可采用自助、按需的方式访问来自异构数据库和纸质记录的流程和质量数据。它能自动聚合数据并将其纳入各情境,支持 临时的 统计调查。分属不同部门、组织和地理位置的团队可以彼此协作,获得切实可行的深入见解。该专业支持三个主要领域,能够赋予生产运营更强大的力量、缩短产品上市时间并最大限度地提高盈利能力。这有助于通过了解关键流程参数改进流程设计,通过监控可变性及支持预防措施来提升流程性能,以及通过了解和控制流程与产品可变性来推动流程改进。

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建模和仿真

探索虚拟世界,理解现实世界

研发生产率的下滑正迫使组织采用跳脱常规的思维方式,以满足不断增长的消费者需求。在这样的环境下,单纯依靠物理实验的做法不具有经济可持续性。研究人员需要推进更深入的理解,以便了解其产品如何以及为何能将其与项目和业务目标更好地关联起来。

建模和仿真提供了支持产品性能的基本原子级交互的快照。 计算机 测试使研究人员能够以最小的风险和更低的成本测试概念,从而开辟新的探索思路。通过将虚拟世界和现实世界联系在一起,研究人员即可利用虚拟测试指导物理测试(反之亦然),从而更好地指导其项目。因此,团队就能够打造出性能更出色、更安全也更具成本效益的产品,从而改善患者的治疗效果。

建模和仿真
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研究信息学

研究信息学

最大限度发挥您的科学知识产权的价值

通过多元化团队之间的协作获得科学发现。他们所用的内容类型可能具有同样的多元化特质,涉及多个专业,例如化学信息学、生物信息学、蛋白质组学、基因组学等。企业必须确保研究人员具备有效分析和共享此内容所需的工具,从而最大限度地发挥其影响力。

如果能利用一种通用框架来管理科学内容,必然有助于促成内部和外部研发网络之间的协作环境。研究人员可以轻松地聚合、处理和分析数据,同时快速共享和讨论结果。具备科学意识的工具还有助于保证研究人员具备更深入探究数据所需的能力。这些优势相互结合,让这种环境能够促进创新,并帮助研究人员通过数据驱动型决策指导工作。

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