Denmark

Teknologiske udfordringer Life Science-virksomheder står over for og hvordan man nærmer sig dem

February 24, 2021

Af Monstarlab

Vi har set teknologien konsekvent stige til begivenheden for Life Sciences. Sammen med de væsentlige forbedringer, der er foretaget i driften, har det tilbudt sektoren flere milliarder dollars muligheder og forbrugerne med større service og bedre produkter. Det, som nogle ivrige virksomheder måske savner i spænding for udbetalingen, er, at disse fantastiske muligheder kommer med store udfordringer. Hvad er disse udfordringer, og hvordan bliver du over dem, spørger du?

I denne artikel vil du lære:

  • Værdien af ​​datahåndteringsberedskab og hvordan manglen på det oversættes til fiasko
  • Betydningen af ​​”personlig” planlægning og risikoen for impulsiv og skabeloneret transformation
  • Kløften og forsinket dynamik mellem forskning og forsyningskæde
  • De centrale strategier, du kan bruge til at overvinde sådanne forventede eller eksisterende problemer

Data Management Udfordringer

I den seneste rapport om de nyeste nye teknologitendenser i sektoren blev virksomheder rapporteret at bruge teknologier som kunstig intelligens, skyen og maskinindlæring stort set til datarelaterede processer [1]. De tre mest populære brugssager af it var også alle direkte knyttet til datastyring. På trods af at sådanne oplysninger tilsyneladende indikerer et rimeligt niveau af erfaring med data, viser dette fokusområde sig at være, hvor de kæmper mest.

Som rapporteret af brancheeksperter er datakompromiser blevet identificeret af firmaer i sektoren som et af de tre makroområder med digital forstyrrelse, der truer virksomheder inden for biovidenskab – med hvert malwareangreb i gennemsnit omkostninger på $ 2,4 millioner og halvtreds dage at løse [2 ]. Sammenlignet med kampene med høje datahåndteringsomkostninger og sektoren, der er placeret i den seneste år inden for cybersikkerhedsberedskab, påfører denne svaghed i datastyringsevner alvorlige tab. Heldigvis er der omkostningseffektive måder at løse disse cybersikkerhedsproblemer på. Sådanne tilbyder også løsninger til relaterede dataspørgsmål med behandlingskapacitet og interoperabilitet.

What you can do according to experts:

  • Opret en veldefineret, koordineret datastrategi, der muliggør effektiv reaktion på et sikkerhedsbrud og en mere proaktiv tilgang til datastyring
  • Invester mere for at skalere og centralisere databehandling
  • Mere krypteret og reducerer menneskelig interaktion med følsomme data gennem automatisering
  • Udkast til og sikre strengere tredjepartsansvarsaftaler
  • Forøg antallet af træningssessioner og interne simuleringer / hackathons til QA dine planer
  • Tilføj dine egne justerede trin

Ubæredygtig digitaliseringsindsats

Digitalisering har været en synlig tendens i sektoren for biovidenskab siden dens boom i midten af ​​2010’erne. Sammen med stigningen i popularitet kom der imidlertid en tilstrømning af uforberedte virksomheder, der skabte enten DIY eller kopierede versioner af processen. Desuden har spredt, skabeloneret og upersonlig planlægning bragt adskillige virksomheder til at gå ned, med 70% af forsøg på virksomhedsniveau, der i sidste ende står over for fiasko [3]. Med et par strukturerede trin kan din virksomhed dog afværge sådanne sanktioner.

Hvad du kan gøre ifølge eksperter:

  • Vurder dine egne behov i stedet for at følge vellykkede planer, der har fungeret for andre
  • 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 eller outsource en stor talentpool, der er udstyret til at udføre planer på et mere ekspertniveau

Følg med “Den Rigtige Verdens” innovationer

Uanset om det drejer sig om medicin, ernæring eller andre hurtigt udviklende Life Science-industrier, er innovationshastigheden noget at fejre. Imidlertid medfører sådanne også et øget pres for produktioner og teknologier på masseniveau til at tilpasse sig – en kamp, ​​der er alt for bekendt med sektorens lægemiddelopdagelse, fremstilling og forsyningskæde.

Hvad du kan gøre ifølge eksperter:

  • 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 deres spil.

Med alt det sagt er det vigtigt at huske, at digitaliseringsprocessen næsten aldrig er perfekt første gang (heller ikke den anden eller den tredje), men det kan altid arbejdes med, og det er bestemt værd at gennemse det.

Key Takeaways

  • Større værdsatte data kræver større indsats – Life Science-virksomheder skal korrekt vurdere og anerkende værdiskalaen for de oplysninger, de arbejder med, og handle i overensstemmelse hermed (helst med godtgørelse)
  • ”At eje” digital transformation er afgørende for din succes; afrivning af en strategi betyder også at give afkald på dine egne mål i jagten på en ikke-relateret andres
  • 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

You may also like

February 24, 2021

Machine Learning inden for forsikring: Styring af ledere til bedre forretningsbeslutninger

Af Tobias Morville, Head of Machine Learning.   Kom godt i gang med Machine Learning kan synes at være en overvældende opgave, hvis data er ufuldstændige, investeringsafkastet forventes med det samme og forretni...

Experience Design Digital Experience Design Digital Culture

February 24, 2021

Tiltrækning og fastholdelse af talentudviklere i verdensklasse

Af Steffen D. Sommer, SVP of Technology, Monstarlab Efterhånden som virksomhederne bliver mere og mere digitale, stiger behovet for stærkt talent for udviklere. At konvertere kritiske forretningsprocesser fra analog til...

Mobile First Workforce Machine Learning Digital Innovation Digital Experience Design