Denmark

Life Science-branchens teknologiske udfordringer – og hvordan de håndteres

Feb 24, 2021

Share
Af Monstarlab

Teknologien har på det nærmeste revolutioneret Life Sciences. Udover markante driftsforbedringer, er sektoren blevet rig på muligheder og kan tilbyde forbrugerne både bedre service og bedre produkter. Imidlertid medfører disse mange muligheder også store udfordringer. Hvori består disse udfordringer, og hvordan håndterer du dem?

I denne artikel vil du lære:

  • Hvor uvurderligt et datahåndteringsberedskab er
  • Vigtigheden af ​​”personlig” planlægning og risikoen ved at handle impulsivt eller køre efter en skabelon
  • Hvordan kløften mellem forskning og forsyningskæde forsinker en dynamisk udvikling
  • Anbefalelsesværdige strategier i håndteringen af forventede og eksisterende udfordringer

Udfordringer i datamanagement

I den seneste rapport om teknologitendenser i sektoren angav Life Science-virksomheder, at teknologier som AI, skyen og Machine Learning (ML) blev brugt til datarelaterede processer [1]. På samme måde var brugen af it også primært knyttet til datastyring. På denne baggrund kunne man måske formode en vis erfaring med datahåndtering, og alligevel angives dette fokusområde som værende komplekst og svært håndterbart.

Brancheeksperter vurderer, at risici relateret til datahåndtering er i top 3 over makroområder, der truer virksomheder inden for Life Sciences – idet hvert malwareangreb i gennemsnit koster $ 2,4 millioner og halvtreds dage at løse [2 ]. Dette i kombination med høje datahåndteringsomkostninger og sektorens bundplacering i cybersikkerhedsberedskab betyder, at der er alvorlig risiko for tab på baggrund af sektorens svage datastyringsevner. Heldigvis er der omkostningseffektive måder at løse disse cybersikkerhedsproblemer på, herunder også løsninger til relaterede dataemner så som behandlingskapacitet og interoperabilitet.

Eksperternes anbefalinger:

  • Opret en veldefineret, koordineret datastrategi, der muliggør effektiv reaktion på et sikkerhedsbrud og en proaktiv tilgang til datastyring
  • Invester for at skalere og centralisere databehandling
  • Intensiv kryptering og reduktion af menneskelig håndtering af følsomme data vha. automatisering
  • Faciliter strengere tredjepartsansvarsaftaler
  • Forøg antallet af træningssessioner og interne simuleringer / hackathons for at kvalitetssikre dine planer
  • Tilføj dine egne tilpassede trin

Uholdbar digitaliseringsindsats

Digitalisering har været en synlig tendens i sektoren for biovidenskab siden dens boom i midten af ​​2010’erne. Den stigende popularitet forårsagede imidlertid, at mange uforberedte virksomheder enten skabte egne versioner eller kopierede versioner af processen. Desuden har spredt, skabelon-baseret og upersonlig planlægning betydet fiasko for adskillige virksomheder, med op mod 70% mislykkede forsøg [3]. Med et par strukturerede trin kan din virksomhed dog afværge sådanne sanktioner.

Eksperternes anbefalinger:

  • Vurder dine egne behov i stedet for at følge andres planer, omend de har været vellykkede
  • Tilpas tidslinjen, skalaen og trinene i din indsats med dine mål
  • Konstruer en avanceret end-to-end plan i stedet for individuelle og ukoordinerede initiativer
  • Brug de rette talenter til at udtænke og gennemføre dine planer

Følg med “Den Rigtige Verdens” innovationer

Uanset om det drejer sig om medicin, ernæring eller andre Life Science-brancher i kraftig udvikling, er innovationshastigheden værd at bemærke. Imidlertid medfører hastigheden også et øget pres for produktioner og teknologier, som forventes at kunne tilpasse sig i hastigt tempo.

Eksperternes anbefalinger:

  • Kom tæt på og fordyb dig i de brancher, du servicerer
  • Analyser regelmæssigt opdaterede udviklingsfremskrivninger og prognoser
  • Automatiser tidskrævende og gentagne opgaver
  • Optimer datastyrings- og fortolkningssystemer
  • Opret interoperabel software til forskning, modellering og endda forsyningskædeformål for at øge hastigheden eksponentielt og komme foran.

Det er vigtigt at huske, at digitaliseringsprocessen næsten aldrig er perfekt første gang (eller anden eller tredje gang), men processen er spændende og værd at beskæftige sig med og forbedre.

Key Takeaways

  • Vigtige data kræver en stor indsats – Life Science-virksomheder skal vurdere og anerkende værdien af de oplysninger, de arbejder med, og handle i overensstemmelse hermed (helst med lovhjemmel)
  • At “eje” din organisations digitale transformation er afgørende for din succes
  • Forecasts and projections are there to help you navigate the future better. Advance your thinking to advance your success and speed

Noter:

[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

Andre references:

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