新興數據分析框架有哪些作用？

傳統生命科學系統旨在以一種嚴格、規范的方式實現特定成果，而且它們確實達到了預期目標。出于合規目的，生成的數據通常保存在電子批記錄 (EBR) 中，可能會被數據研究員進行回顧分析或改進工藝過程。

新興數據分析框架改變了這種定式，它們不僅可以幫助您更輕松地訪問更多數據，還能實時揭示數據源之間的隱藏關系。

例如，我們知道數字工具可以分別記錄操作員、物料或機器生成的數據。但數據本身僅僅是故事的一部分。如今，我們可以將數據置于情境中進行組合和呈現。

數據情境化有助于提升批記錄的整體完整性，從而實時優化業務成效。

數據分析平臺的工作原理

現代數據分析平臺由一系列數據查找和存儲工具組成，它們可以簡化跨設備和跨系統的數據采集過程。結合可智能融合相關數據的分析工具，即可創建更全面的數字化過程記錄。

此外，這些分析工具以全新的方式將數據聯系在一起，提供定制化實時儀表板和報告，從而揭示組織各層級的新見解。

例如，數據分析平臺可以訪問、整合和情境化不同來源的數據（例如樓宇溫度和濕度、物料滯留時間），而在過去，數據源與批記錄之間往往不會建立關聯。隨后，再找出更好的方法遏制異常事件。整個過程無需數據研究員介入。

而這只是不斷發展的技術促進行業變革的一個縮影。最終，經過情境化的數據為動態機器學習模型提供了基礎，確保相關過程按既定規范進行并取得理想成效。

試想一下，我們可以通過一套系統監視生產運營情況，并提醒工作人員注意異常。或者，監測產品質量并找出問題根源，而不必等待實驗室的結果。機器學習將使這些場景成為現實。

從何處入手

最新技術突破讓生命科學行業的發展前景一片光明，想要邁出第一步也絕非易事。但是您可以簡化整個過程。以下是具體實施步驟：

• 圍繞數據完整性和數字化建立長期戰略。切記，現代技術的發展日新月異，您的戰略必須表現出足夠的彈性和韌性，以緊跟新時代的發展。您需要制定一個愿景，但也要知道它并非一成不變。
• 贏得高管層認可。盡早讓高管層參與其中，確定如何衡量投資回報 (ROI) 至關重要。切記，傳統的加權投資回報率指標體系并非“萬金油”。
• 以“沖刺”心態部署新技術。確保試運行工作（為期六到十周）的高效實施，繪制快速學習曲線，提供成果證明，同時將時間和成本投入降至最低。
• 選擇靈活且可擴展的解決方案。選擇一家合適的合作伙伴，他必須懂得如何靈活運用數字技術，同時具有全局視野。確保合作伙伴的解決方案能夠始終如一地治理數據，并且可以根據整個業務網絡的預期目標進行調整。
• 做足“功課”。接觸任何技術供應商前，務必總結現有基礎設施、生產流程以及當前業務存在的挑戰和差距。做好會前預熱演練，可以將洽談的總時間縮短三分之一甚至更多。

邁出您的下一步，深入了解生命科學行業的數字化轉型。