Die Life-Science-Branche verzeichnete in den letzten Jahren einen sprunghaften Anstieg der Investitionen in Datenmanagementlösungen. Trotz dieser Ausgaben können diese Lösungen jedoch allzu oft nicht mit den neuesten technologischen Fortschritten Schritt halten, sodass Unternehmen Schwierigkeiten haben, sich entwickelnde Schwachstellen anzugehen und sie in bestehende Investitionen zu integrieren. Frühere Datenmanagementsysteme, denen es oft an der nötigen Anpassungsfähigkeit mangelt, um weiterhin wachsenden Anforderungen oder Unternehmensanforderungen gerecht zu werden, veralten schnell und behindern daher Innovationen. 

Leider sehen sich viele Unternehmen aufgrund der hohen Investitionskosten gezwungen, weiterhin veraltete Systeme zu verwenden, was sich negativ auf die Richtung zukünftiger IT-Investitionen auswirkt. Dies unterstreicht, wie wichtig es für Life-Science-Unternehmen ist, Datenmanagementlösungen, die auf Flexibilität und Anpassungsfähigkeit ausgelegt sind, Vorrang einzuräumen. Die Umsetzung dieses Ansatzes wird nicht nur Geschäftsentscheidungen beschleunigen, sondern auch den Wert von Datenerkenntnissen steigern.

Traditionelle Herausforderungen

Bei herkömmlichen Datenmanagementmodellen liegt der Schwerpunkt auf der Anpassung, was zwar theoretisch von Vorteil ist, aber oft die Fähigkeit eines Unternehmens zur Anpassung und Skalierung einschränkt. In der dynamischen Welt der Biowissenschaften erkennen Unternehmen die Nachteile dieses Ansatzes – erhöhte Komplexität, Starrheit und Skalierbarkeitsprobleme – und erkennen gleichzeitig den Wert der Flexibilität in der Datenverwaltungssoftware und erkennen deren direkten Zusammenhang mit dem Gesamtwert der Informationstechnologie an Erforschung von Datenverwaltungssystemen, die auf Fluidität und Anpassungsfähigkeit ausgelegt sind. Durch die Priorisierung eines flexiblen Datenmanagementsystems können Life-Science-Organisationen bestehende Schwachstellen schnell angehen und frühere Investitionen ergänzen und so sicherstellen, dass ihre Datenmanagement-Infrastruktur weiterhin für ihre sich ändernden Anforderungen gut aufgestellt ist.

Hoher Konfigurations-, geringer Code- und Automatisierungswert

In der Vergangenheit erforderten herkömmliche Softwareauswahlmethoden oft die Lizenzierung mehrerer Lösungen von verschiedenen Anbietern und die Beauftragung von Beratern für die Bereitstellung integrierter Datenmanagementsysteme, was zu komplexen und kostspieligen Implementierungen führte, die nur wenige effektiv bewältigen konnten. Wie bereits erwähnt, besteht der Nachteil der Anpassung darin, dass sie stark auf benutzerdefinierte Codierung angewiesen ist und damit hohe Kosten verursacht. Dieser Ansatz erfordert nicht nur viel Zeit und Investitionen in die Softwareentwicklung, sondern verursacht auch erhebliche laufende Wartungs-, Aktualisierungs- und Verwaltungskosten.

Im Gegensatz dazu ermöglichen Systeme, die Low-Code-/High-Configurability-Funktionen unterstützen, Benutzern die schnelle Anpassung von Datenverwaltungsprozessen an ihre spezifischen Anforderungen und minimieren gleichzeitig den Zeitaufwand für die Anpassung an Änderungen und maximieren die Wertrealisierung. Dazu gehört die Möglichkeit, problemlos Legacy-Systeme zu automatisieren und mit ihnen zu verbinden. Hochskalierbare Datenmanagementsysteme verbinden und integrieren unterschiedliche Daten und ermöglichen es Kunden, das Beste aus ihrer Software herauszuholen.

Der Wert von Software geht über Low-Code-/High-Configuration-Funktionen hinaus und ermöglicht die Automatisierung sich wiederholender menschlicher Aufgaben. Beispielsweise kann die Definition von Konfigurationen rund um ein Quellsystem, etwa die Integration einer Vielzahl von Objekten, äußerst zeitaufwändig sein. Software, die eine solche Integration automatisieren kann – einschließlich der Definition von Tabellennamen, Attributtypen und Formaten – spart Zeit und fördert die Kosteneffizienz. Neben Low-Code- und High-Configuration-Software spielt die Automatisierung eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung von Integrationsprozessen.

Viele Organisationen, insbesondere solche mit großer Größe, Komplexität und Diversität, umfassen mehrere Domänen und Arbeitsbereiche. Infolgedessen konkurrieren die Budgets für Informationstechnologie oft um Forschung und Entwicklung und andere wichtige Bereiche. Irgendwann müssen Führungskräfte ihre Ausgaben und Investitionen rechtfertigen und zeigen, wie diese Zuweisungen im gesamten Unternehmen angewendet werden können.

Einsatz künstlicher Intelligenz im Datenmanagement 

Die meisten Life-Science-Organisationen verwalten riesige Datenmengen, die über interne und externe Server verteilt sind. Die Fähigkeit, diese Daten intelligent zu verknüpfen und zu sammeln, ist entscheidend für die Ableitung aussagekräftiger Informationen – effizient und genau. Hinzufügen große Sprachmodelle (LLMs) und generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) bis hin zu Datenmanagementsoftware können Data Bridging, Data Warehousing und Datenverwaltung erheblich verbessern. Dies kann nicht nur Software-Updates beschleunigen, sondern letztendlich auch die verfügbaren Daten besser nutzen.

In Data-Bridging-Szenarien können LLMs Sprachdarstellungen von Daten aus verschiedenen Quellen generieren und so eine nahtlose Integration und Analyse innerhalb einer einzigen Plattform ermöglichen. GenAI kann den Prozess weiter verfeinern, indem es Fehler korrigiert und fehlende Werte ergänzt und so die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten gewährleistet. Data Warehousing, ein entscheidender Aspekt des Datenmanagements in den Biowissenschaften, umfasst den Umgang mit großen und komplexen Datensätzen. GenAI und LLMs können das Onboarding und die Verbindung von Daten automatisieren und so sowohl auf der Konfigurations- als auch auf der technischen Ebene einen Mehrwert schaffen. Diese Automatisierung rationalisiert Data Warehousing Prozesse zu optimieren, manuelle Eingriffe zu reduzieren und die Gesamteffizienz zu verbessern.

Datenverantwortung, die Praxis der Sicherstellung von Datenqualität, -integrität und -zugänglichkeit, profitiert enorm von der GenAI- und LLM-Integration. Diese Technologien können die Datensteuerung und die Lösung von Diskrepanzen automatisieren, wodurch Datenverwalter mehr Zeit haben, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren.

Die Fähigkeit von GenAI, Softwareverbesserungen durch Code-Automatisierung bereitzustellen, verändert das Datenmanagement grundlegend. Wenn Unternehmen Veränderungen benötigen, kann ein Datenmanagementsystem mit GenAI-Funktionen seine Funktionalität schnell an sich ändernde Anforderungen anpassen. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass die Datenverwaltungsinfrastruktur weiterhin an die sich ändernden Anforderungen des Unternehmens angepasst ist. Elastizität, die Fähigkeit zur Skalierung je nach Bedarf, ist ein weiterer wichtiger Aspekt des Datenmanagements. GenAI und LLMs können Prozesse dynamisch an schwankende Arbeitslasten anpassen und so sicherstellen, dass das Datenverwaltungssystem effizient und kosteneffektiv bleibt.

Schlusswort

Durch die Priorisierung der Flexibilität im Datenmanagement können Unternehmen bessere Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen, die Automatisierung steigern und die Softwarenutzung maximieren. Mithilfe von GenAI und LLMs können Life-Science-Unternehmen eine Kultur der vernetzten Intelligenz im gesamten Unternehmen fördern. Diese Vernetzung ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung, mehr Innovation und bessere Ergebnisse für Patienten und andere Interessengruppen.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/life-sciences-need-scalable-adaptable-and-flexible-data-management-systems/