Autor: společnost Monstarlab
Jsme svědky toho, jak se stále více prosazují technologie v odvětví biologických věd. Spolu s významným zlepšením provozu nabídly tomuto odvětví mnohamiliardové příležitosti a spotřebitelům lepší služby a kvalitnější produkty. Co však některým dychtivým podnikům může v nadšení z výhry uniknout, je fakt, že tyto úžasné příležitosti s sebou nesou také velké výzvy. Ptáte se, jaké jsou to výzvy a jak je zvládnout?
V tomto článku se dozvíte:
-
- Hodnota připravenosti na správu dat a jak se její nedostatek promítá do neúspěchu
- Význam „osobního“ plánování a rizika impulzivní a šablonovité transformace
- Propast a zpožděná dynamika mezi výzkumem a dodavatelským řetězcem
- Základní strategie, které můžete použít k překonání těchto očekávaných nebo stávajících problémů
Problémy se správou dat
V nejnovější zprávě o nejnovějších technologických trendech v tomto odvětví se uvádí, že společnosti využívají technologie, jako je umělá inteligence, cloud a strojové učení, převážně pro procesy související s daty [1]. Všechny tři nejoblíbenější případy využití IT také přímo souvisely se správou dat. Přestože tyto informace zdánlivě naznačují slušnou úroveň zkušeností s daty, ukazuje se, že právě v této oblasti se potýkají s největšími problémy.
Jak uvádějí odborníci z oboru, kompromitaci dat označily firmy v tomto odvětví za jednu ze tří makro oblastí digitálního narušení, které ohrožují podniky v oblasti věd o živé přírodě – každý útok malwaru stojí v průměru 2,4 milionu dolarů a jeho vyřešení trvá padesát dní [2]. V kombinaci s bojem s vysokými náklady na správu dat a s tím, že sektor je v posledních letech na spodních příčkách v připravenosti na kybernetickou bezpečnost, tato slabina ve schopnostech správy dat znamená vážné ztráty. Naštěstí existují nákladově efektivní způsoby, jak tyto problémy kybernetické bezpečnosti řešit. Ty nabízejí také řešení souvisejících problémů s kapacitou zpracování dat a interoperabilitou.
Co můžete podle odborníků udělat:
- Vytvářejte dobře definované, koordinované strategie pro data, která umožní účinně reagovat na narušení bezpečnosti a aktivnější přístup ke správě dat.
- Investujte větší částky do rozšíření a centralizace zpracování dat.
- Více šifrujte a omezujte lidské interakce s citlivými daty prostřednictvím automatizace.
- Zvyšujte počet školení a interních simulací/hackathonů, abyste zajistili kvalitu svých plánů,
- Vypracujte a zajistěte přísnější dohody o odpovědnosti třetích stran,
- Přidat vlastní odpovídající kroky.
Neudržitelné úsilí o digitalizaci
Digitalizace je viditelným trendem v odvětví biologických věd od jeho rozmachu v polovině roku 2010. Spolu s nárůstem popularity však přišel i příliv nepřipravených společností, které vytvářely buď DIY, nebo okopírované verze procesu. Rozptýlené, šablonovité a neosobní plánování navíc přivedlo řadu společností do spirály, přičemž 70 % pokusů na podnikové úrovni se nakonec setkalo s neúspěchem [3]. Pomocí několika strukturovaných kroků však může vaše firma takovým postihům předejít.
Co můžete podle odborníků udělat:
- Zhodnoťte své vlastní potřeby namísto následování úspěšných plánů, které se osvědčily u jiných.
- Slaďte časový plán, rozsah a jednotlivé kroky vašeho úsilí s vašimi cíli.
- Vytvořte pokročilý komplexní plán namísto jednotlivých a nekoordinovaných iniciativ.
- Zapojte nebo outsourcujte velké množství talentů, kteří jsou schopni realizovat plány na odbornější úrovni.
Držte krok s reálnými inovacemi
Ať už se jedná o medicínu, výživu nebo jiná rychle se rozvíjející odvětví biologických věd, rychlost inovací je důvodem k oslavě. To však také vyvolává zvýšený tlak na přizpůsobení masových výrob a technologií – boj, který je až příliš dobře známý v odvětví objevování léků, výroby a dodavatelského řetězce.
Co můžete podle odborníků udělat:
- Přibližte se a ponořte se do odvětví, které obsluhujete.
- Pravidelně analyzujte aktualizované prognózy a předpovědi vývoje.
- Automatizujte časově náročné a opakující se úkoly.
- Optimalizujte systémy pro správu a interpretaci dat.
- Vytvářejte interoperabilní software pro výzkum, modelování, a dokonce i pro účely dodavatelského řetězce, abyste exponenciálně zvýšili rychlost a získali náskok.
Při tom všem je důležité si uvědomit, že proces digitalizace není téměř nikdy dokonalý napoprvé (ani napodruhé či napotřetí), ale vždy se na něm dá pracovat a rozhodně stojí za to ho dotáhnout do konce.
Klíčové poznatky
- Větší hodnota dat vyžaduje větší úsilí – společnosti zabývající se biologickými vědami musí řádně posoudit a uznat rozsah hodnoty informací, se kterými pracují, a podle toho jednat (nejlépe s příspěvkem).
- „Vlastnictví“ digitální transformace je pro váš úspěch zásadní; odvrhnout určitou strategii znamená také vzdát se vlastních cílů ve snaze dosáhnout cílů jiných, které však s námi nesouvisejí.
- Prognózy a odhady vám pomohou lépe se orientovat v budoucnosti. Rozvíjejte své myšlení, abyste dosáhli většího úspěchu a rychlosti.
Poznámky na závěr:
[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
Další odkazy:
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