ライフ サイエンス業界では、過去数年にわたってデータ管理ソリューションへの投資が急増しています。しかし、こうした支出にもかかわらず、これらのソリューションは最新のテクノロジーの進歩に追いつけないことが多く、組織は進化する問題点に対処し、既存の投資と統合することに苦戦しています。過去のデータ管理システムは、増大する要件や企業のニーズに応え続けるために必要な適応性が欠けていることが多く、すぐに時代遅れになり、イノベーションの妨げとなります。 

残念ながら、投資コストが高いため、多くの組織は老朽化したシステムを使い続けなければならず、将来の IT 投資の方向性に悪影響を及ぼしていると感じています。これは、ライフ サイエンス企業が柔軟性と適応性を念頭に置いて設計されたデータ管理ソリューションを優先することの重要性を強調しています。このアプローチを採用すると、ビジネス上の意思決定が迅速化されるだけでなく、データの洞察から得られる価値も高まります。

伝統的な課題

従来のデータ管理モデルではカスタマイズが重視されており、理論的には有益ですが、多くの場合、組織の適応と拡張能力が制限されます。ライフ サイエンスのダイナミックな世界では、組織がこのアプローチのマイナス面（複雑さ、硬直性、スケーラビリティの課題の増加）を認識するにつれて、データ管理ソフトウェアの柔軟性の価値を認識し、それが情報テクノロジーの全体的な価値と直接相関していることを認識しています。流動性と適応性を考慮して設計されたデータ管理システムを検討しています。柔軟なデータ管理システムを優先することで、ライフ サイエンス組織は既存の問題点に迅速に対処し、以前の投資を補完できるようになり、進化するニーズに合わせてデータ管理インフラストラクチャを適切な位置に維持できるようになります。

高構成、低コード、自動化の価値

これまで、従来のソフトウェア選択方法では、さまざまなベンダーから複数のソリューションのライセンスを取得し、統合されたデータ管理システムを提供するためにコンサルタントを雇うことが多く、その結果、実装が複雑でコストがかかり、効果的に実行できる人はほとんどいませんでした。前述したように、カスタマイズの欠点は、カスタム コーディングへの依存度が高く、それに伴う費用が高額になることです。このアプローチでは、ソフトウェア開発に多大な時間と投資が必要なだけでなく、継続的なメンテナンス、更新、管理のオーバーヘッドも大幅に発生します。

対照的に、ローコード/高度な構成機能をサポートするシステムでは、ユーザーはデータ管理プロセスを特定の要件に迅速に調整しながら、変更への適応に費やす時間を最小限に抑え、価値の実現を最大化できます。これには、レガシー システムを自動化し、簡単に接続する機能が含まれます。拡張性の高いデータ管理システムは、異種データを接続して統合することで、顧客がソフトウェアを最大限に活用できるようにします。

ソフトウェアの価値は、ローコード/高度な構成機能を超えて、反復的な人間のタスクの自動化に対応します。たとえば、多数のオブジェクトの統合など、ソース システムに関する構成を定義するには、非常に時間がかかることがあります。テーブル名、属性タイプ、形式の定義などの統合を自動化できるソフトウェアは、時間を節約し、費用対効果を高めます。ローコードで高度な構成のソフトウェアに加えて、自動化は統合プロセスを加速する上で重要な役割を果たします。

多くの組織、特に規模が大きく、複雑で、性質が多様な組織は、複数のドメインとワークスペースで構成されています。その結果、情報技術の予算は研究開発やその他の重要な分野で競合することがよくあります。リーダーはある時点で、支出と投資を正当化し、これらの割り当てを企業全体にどのように適用できるかを実証する必要があります。

データ管理における人工知能の使用 

ほとんどのライフ サイエンス組織は、内部サーバーと外部サーバーにまたがる膨大な量のデータを管理しています。このデータをインテリジェントに接続して収集する機能は、有意義なインテリジェンスを効率的かつ正確に導き出すために非常に重要です。追加 大規模な言語モデル (LLM) と生成人工知能 (GenAI) をデータ管理ソフトウェアに導入すると、データ ブリッジング、データ ウェアハウス、およびデータ管理を大幅に向上させることができます。これにより、ソフトウェアの更新が高速化されるだけでなく、最終的には利用可能なデータをより有効に活用できるようになります。

データ ブリッジング シナリオでは、LLM はさまざまなソースからデータの言語表現を生成し、単一プラットフォーム内でのシームレスな統合と分析を促進します。 GenAI は、エラーを修正し欠損値を埋めることでプロセスをさらに改良し、データの正確性と完全性を確保できます。ライフ サイエンス データ管理の重要な側面であるデータ ウェアハウジングには、大規模で複雑なデータセットの処理が含まれます。 GenAI と LLM はデータのオンボーディングと接続を自動化し、構成レベルと技術レベルの両方で価値を追加できます。この自動化により効率化されます データウェアハウジング プロセスを実行し、手動介入を減らし、全体的な効率を向上させます。

データ管理、つまりデータの品質、整合性、アクセシビリティを確保する実践は、GenAI と LLM の統合から大きな恩恵を受けます。これらのテクノロジーにより、データ ステアリングと不一致の解決を自動化できるため、データ スチュワードはより戦略的なタスクに集中できるようになります。

コードの自動化を通じてソフトウェアの機能強化を実現する GenAI の機能は、データ管理における変革をもたらします。企業が変化を必要とする場合、GenAI 機能を備えたデータ管理システムは、進化するニーズに対応するために機能を迅速に適応させることができます。この適応性により、データ管理インフラストラクチャが組織の変化する要件に常に適合することが保証されます。弾力性、つまり需要に基づいてスケールアップまたはスケールダウンできる機能も、データ管理の重要な側面です。 GenAI と LLM は、変動するワークロードに合わせてプロセスを動的に調整し、データ管理システムの効率性とコスト効率を維持できます。

締めくくりに

データ管理の柔軟性を優先することで、企業はデータからより優れた洞察を引き出し、自動化を強化し、ソフトウェアの使用量を最大化できるようになります。 GenAI と LLM によって強化されたライフ サイエンス企業は、組織全体でインテリジェンスが接続される文化を促進できます。このつながりにより、より良い意思決定が可能になり、イノベーションが促進され、患者やその他の関係者にとっての結果が向上します。

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