Wir können beobachten, wie sich die Technologie für Biowissenschaften stetig weiterentwickelt. Zusammen mit Verbesserungen in den Abläufen hat sie der Branche Chancen im Wert von mehreren Milliarden Dollar und den Verbraucher:innen besseren Service und bessere Produkte geboten. Was einige eifrige Unternehmen in der Aufregung um den Gewinn jedoch übersehen könnten, ist, dass diese erstaunlichen Möglichkeiten mit großen Herausforderungen einhergehen. Was sind diese Herausforderungen und wie kann man sie meistern?
In diesem Artikel erfahren Sie:
- Der Wert der Datenmanagement-Vorbereitung und wie sich das Fehlen dieser Vorbereitung zu Scheitern führt
- Die Bedeutung “persönlicher” Planung und die Risiken einer impulsiven und schablonenhaften Transformation
- Die Lücke und verzögerte Dynamik zwischen Forschung und Lieferkette
- Die Kernstrategien, die Sie einsetzen können, um erwartete oder bestehende Probleme zu überwinden
Datenmanagement Probleme
Im jüngsten Bericht über die neuesten Technologietrends in der Branche wurde berichtet, dass Unternehmen Technologien wie Künstliche Intelligenz, Cloud und maschinelles Lernen vor allem für datenbezogene Prozesse nutzen [1]. Die drei beliebtesten Anwendungsfälle von IT waren zudem direkt mit dem Datenmanagement verbunden. Obwohl solche Informationen auf Erfahrung mit Daten hinweisen, erweist sich dieser Bereich als der schwierigste.
Wie von Branchenexpert:innen berichtet, wurde die Datengefährdung von Unternehmen der Branche als einer der drei Makrobereiche digitaler Störungen identifiziert, die Unternehmen in den Biowissenschaften bedrohen – wobei jeder Malware-Angriff im Durchschnitt Kosten in Höhe von 2,4 Millionen US-Dollar und fünfzig Tage für die Behebung bedeutet [2]. Zusammen mit den hohen Kosten für die Datenverwaltung und der Tatsache, dass der Sektor in den letzten Jahren bei der Cybersecurity-Bereitschaft auf dem letzten Platz lag, führt diese Schwäche zu ernsthaften Verlusten. Glücklicherweise gibt es kosteneffiziente Möglichkeiten, diese Cybersicherheitsprobleme anzugehen. Diese bieten auch Lösungen für verwandte Datenprobleme mit Verarbeitungskapazität und Interoperabilität.
Was Sie nach Expertenmeinung tun können:
- Eine klar definierte, koordinierte Datenstrategie schaffen, die eine effektive Reaktion auf Sicherheitsverletzungen und einen proaktiven Ansatz für die Datenverwaltung ermöglicht
- Mehr Investitionen zur Skalierung und Zentralisierung der Datenverarbeitung
- Stärkere Verschlüsselung und Reduzierung der menschlichen Interaktion mit sensiblen Daten durch Automatisierung
- Erhöhung der Anzahl von Schulungen und internen Simulationen/Hackathons zur Qualitätssicherung
- Ausarbeitung und Sicherstellung strengerer Haftungsvereinbarungen mit Dritten
- Eigene abgestimmte Maßnahmen hinzufügen
Nicht nachhaltige Digitalisierungsanstrengungen
Die Digitalisierung ist seit ihrem Boom Mitte der 2010er Jahre ein offensichtlicher Trend in der Life-Science-Branche. Mit dem Anstieg der Popularität gab es jedoch auch einen Anstieg von unvorbereiteten Unternehmen, die entweder DIY- oder kopierte Versionen des Prozesses erstellen. Darüber hinaus hat die verstreute, schablonenhafte und unpersönliche Planung zahlreiche Unternehmen in eine Abwärtsspirale gebracht, wobei 70 % der Versuche auf Unternehmensebene scheiterten [3]. Mit ein paar strukturierten Schritten können Unternehmen jedoch solche Strafen abwenden.
Was Sie nach Expertenmeinung tun können:
- Eigene Bedürfnisse beurteilen, anstatt Plänen zu folgen, die für andere funktioniert haben
- Zeitplan, Umfang und Schritte der Bemühungen an Zielen ausrichten
- Fortschrittlichen End-to-End-Plan konstruieren statt individuellen und unkoordinierten Initiativen
- Einstellung oder Outsourcing eines großen Talentpools, der in der Lage ist, Pläne auf Expertenniveau auszuführen
Mit den Innovationen der “realen Welt” Schritt halten
Ob in der Medizin, der Ernährung oder in anderen sich schnell entwickelnden Life-Science-Branchen – die Geschwindigkeit der Innovation ist etwas, das gefeiert werden muss. Allerdings entsteht dadurch auch Anpassungsdruck auf Massenproduktionen und Technologien – ein Kampf, der in der Medikamentenentwicklung, der Produktion und der Lieferkette der Branche nur allzu bekannt ist.
Was Sie nach Expertenmeinung tun können:
- Nah dran sein und in die richtigen Branchen einsteigen
- Regelmäßig aktualisierte Entwicklungsprojektionen und Prognosen analysieren
- Zeitaufwendige und sich wiederholende Aufgaben automatisieren
- Datenmanagement und Interpretationssysteme optimieren
- Interoperable Software für Forschung, Modellierung und sogar für die Lieferkette erstellen, um die Geschwindigkeit exponentiell zu erhöhen und einen Vorsprung zu erhalten.
Bei all dem ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass der Digitalisierungsprozess fast nie beim ersten Mal perfekt ist (auch nicht beim zweiten oder dritten Mal), aber man kann immer daran arbeiten, und es lohnt sich auf jeden Fall, ihn durchzuziehen.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Größere Daten erfordern größere Anstrengungen – Life-Science-Unternehmen müssen die Werteskala der Informationen, mit denen sie arbeiten, richtig einschätzen und würdigen und dementsprechend handeln (vorzugsweise mit Erlaubnis)
- Die digitale Transformation “anzuerkennen” ist essenziell für Ihren Erfolg; eine Strategie abzukupfern bedeutet auch, auf die eigenen Ziele zu verzichten, um die Ziele eines anderen zu verfolgen
- Prognosen und Projektionen sind dazu da, die Zukunft besser zu navigieren. Entwickeln Sie Ihr Denken weiter, um Ihren Erfolg und Ihre Geschwindigkeit zu steigern.
Lesen Sie weitere Einblicke und sehen Sie einige unserer Arbeiten zum Thema Life Science oder entdecken Sie unseren Bericht “Life Science und Technologie im Jahr 2021“.
Quellen:
[1] Axtria, “Emerging Technology Trends In the Life Sciences Industry”, 2020
[2] Accenture, “Build resilience to data compromise in three steps”, 2018
[3] Forbes, “Companies That Failed At Digital Transformation And What We Can Learn From Them”, 2019
Andere Quellen:
Accenture, “Life Sciences Companies See the Cloud as a Path to Product Innovation”, 2018
Deloitte, “2020 Life Sciences Industry Outlook”, 2020
Forbes, “100 Stats On Digital Transformation And Customer Experience”, 2019
Forbes, “A Very Short History of Digitization”, 2015
McKinsey, “The Rise of Digital Challengers”, 2018
Statista, “Business Digitization – Statistics and Facts”, 2019
