점과 점을 연결하는 디지털 연속성으로 비즈니스 인텔리전스 강화

생명 과학은 더욱 경쟁적이고 복잡하며 규제가 엄격한 산업으로 변하고 있습니다. 틈새 시장을 노리는 민첩한 사업자들이 전통적이고 오래된 기업들을 바짝 뒤쫓고 있습니다. 대기업에서는 종래의 조직 구조, 합병 인수의 반복으로 계층적인 사일로가 형성되고 있으며 이 때문에 혁신에 대한 포괄적인 접근이 결여되어 있습니다.

이러한 계층적 사일로로 기업은 새로운 수익원 모색에 있어 고립된 부서처럼 행동합니다. 그 결과 기업 내 만연한 수직적 사고 경향으로 조직의 구조는 더욱 복잡해졌습니다. 결과적으로, 이들 사이의 통합이 거의 전무하기 때문에 부서간의 커뮤니케이션과 데이터의 교환이 더욱 곤란해지고 있습니다.

물론 생명 과학 산업에도 수 많은 압력이 있습니다. 어떻게 해야 환자 중심의 경험을 제공하고 동시에 품질과 안전을 개선하며 비용을 낮출 수 있을까요? 규제 및 지역 품질 요건을 준수하고 비용을 줄이면서 새로운 시장에서 신속하게 승인을 받을 수 있을까요? '비즈니스를 '차세대 생명 과학'으로 전환시켜 환자 중심의 혁신을 선도하고 운영의 탁월성을 높이는 최선의 방법은 무엇일까요? 실제로 어떤 새로운 비즈니스 모델을 채택해야 할까요?

생명 과학 기업은 이러한 무수한 요구를 충족시키고 경쟁 우위를 유지하기 위해 환자 중심의 혁신을 제공하도록 적응하고 진화해야 합니다. 가장 적합하고 민첩한 기업만이 증가하는 신규 경쟁자와 복잡해진 조직과 규제에도 불구하고, 수익과 이익을 창출하여 경쟁 우위를 구축하고 살아남을 것입니다.

"기업은 데이터 무결성을 중시하는 작업 환경을 만들어야 합니다." Deloitte 2018 글로벌 생명과학 전망 ‘4차 산업혁명에서의 생명과학 혁신: 포용, 구축, 성장’

보고서에서는 미래의 혁신에 있어서 최대의 장애물인 모든 사람들이 사일로화된 환경에서 일하는 경향이 있다는 사실에 대처하는 방법을 소개하고 있습니다.

이전에는 충족되지 못한 의료 요구를 충족하면서 환자 경험과 결과를 지속적으로 개선하려는 업계의 지속적인 사명을 위해 혁신의 속도를 가속화하고 ‘투명하고 신속한 의사결정’으로 혁신의 가속화하고 품질 향상에 도달해야 합니다.

이를 달성하기 위해서는 조직과 파트너의 집단적 지식과 노하우를 활용하여 환자의 니즈에 맞는 치료법을 채택하고, 정확한 프로세스와 절차가 충족되도록 100% 보장하는 등 보다 나은 의사 결정을 위해 올바른 정보가 활용되도록 해야 합니다.

데이터는 가치 기반의 가격 책정과 시장 접근에 대한 통찰력을 제공합니다. 실제로 사일로 전체에 걸쳐 데이터와 팀을 연결하면 많은 기업에서 새로운 협업이 생기고 내부적인 경쟁이 적어집니다.

빅 데이터 분석은 서로 다른 데이터 소스의 잠재력을 열어줍니다. 생명과학 기업들은 조직 차원의 의사 결정과 새로운 리스크에 대한 이해를 제공하는 데이터를 활용하여 데이터 가치를 극대화할 수 있습니다.

맷 펠로스(Matt Fellows)씨는 Pharmafile.com 기고문 ''실제 증거를 확보하기 위한 다음 단계에서의 기회 포착''(2018년 1월)에서 "실제 세계의 증거는 많은 회의에서 의제로 다뤄지고 있는데, 우리가 특정 약의 효능을 추적하는 방식을 바꿀 수 있는 가능성에 대해서 사람들이 고려하기 때문이다"라고 설명합니다.

이 기사에서는 데이터 사용의 대응적 처리에서 사전 예방적 사용으로의 지속적인 산업 변화에 대해 논합니다. 기계 학습과 인지 컴퓨터의 등장으로 업계는 이제껏 제기되지 않았던 새로운 질문들로 통찰력을 얻을 수 있게 되었습니다. 실로 흥미진진한 시대가 되었습니다.

성공적인 신약 발견을 위해서는 서로 다른 그룹의 사람들이 서로 데이터를 공유하고 공동 작업을 할 수 있어야 합니다. 그러나 Millennium Takeda Oncology Company에서는 조직 전체의 협업이 방해받고 있으며 화학연구원이나 생물학연구원이 각기 다른 정보관리 시스템을 사용하고 있어 제약 개발이 지연되고 있습니다.

Millenium이 선택한 전자 랩 노트북(ELN)은 다쏘시스템의 BIOVIA 워크북이었습니다.

결과는? 신약 후보는 임상검사로 빠르게 이행할 수 있으며, 과학자들은 보다 품질 높은 실험기록과 합리화된 화학 워크플로우를 활용하여 시간을 절약할 수 있습니다.