新兴数据分析框架有哪些作用？
传统生命科学系统旨在以一种严格、规范的方式实现特定成果，而且它们确实达到了预期目标。出于合规目的，生成的数据通常保存在电子批记录 (EBR) 中，可能会被数据研究员进行回顾分析或改进工艺过程。
新兴数据分析框架改变了这种定式，它们不仅可以帮助您更轻松地访问更多数据，还能实时揭示数据源之间的隐藏关系。
例如，我们知道数字工具可以分别记录操作员、物料或机器生成的数据。但数据本身仅仅是故事的一部分。如今，我们可以将数据置于情境中进行组合和呈现。
数据情境化有助于提升批记录的整体完整性，从而实时优化业务成效。
数据分析平台的工作原理
现代数据分析平台由一系列数据查找和存储工具组成，它们可以简化跨设备和跨系统的数据采集过程。结合可智能融合相关数据的分析工具，即可创建更全面的数字化过程记录。
此外，这些分析工具以全新的方式将数据联系在一起，提供定制化实时仪表板和报告，从而揭示组织各层级的新见解。
例如，数据分析平台可以访问、整合和情境化不同来源的数据（例如楼宇温度和湿度、物料滞留时间），而在过去，数据源与批记录之间往往不会建立关联。随后，再找出更好的方法遏制异常事件。整个过程无需数据研究员介入。
而这只是不断发展的技术促进行业变革的一个缩影。最终，经过情境化的数据为动态机器学习模型提供了基础，确保相关过程按既定规范进行并取得理想成效。
试想一下，我们可以通过一套系统监视生产运营情况，并提醒工作人员注意异常。或者，监测产品质量并找出问题根源，而不必等待实验室的结果。机器学习将使这些场景成为现实。
从何处入手
最新技术突破让生命科学行业的发展前景一片光明，想要迈出第一步也绝非易事。但是您可以简化整个过程。以下是具体实施步骤：
- 围绕数据完整性和数字化建立长期战略。切记，现代技术的发展日新月异，您的战略必须表现出足够的弹性和韧性，以紧跟新时代的发展。您需要制定一个愿景，但也要知道它并非一成不变。
- 赢得高管层认可。尽早让高管层参与其中，确定如何衡量投资回报 (ROI) 至关重要。切记，传统的加权投资回报率指标体系并非“万金油”。
- 以“冲刺”心态部署新技术。确保试运行工作（为期六到十周）的高效实施，绘制快速学习曲线，提供成果证明，同时将时间和成本投入降至最低。
- 选择灵活且可扩展的解决方案。选择一家合适的合作伙伴，他必须懂得如何灵活运用数字技术，同时具有全局视野。确保合作伙伴的解决方案能够始终如一地治理数据，并且可以根据整个业务网络的预期目标进行调整。
- 做足“功课”。接触任何技术供应商前，务必总结现有基础设施、生产流程以及当前业务存在的挑战和差距。做好会前预热演练，可以将洽谈的总时间缩短三分之一甚至更多。
迈出您的下一步，深入了解生命科学行业的数字化转型。
