Analysen in Echtzeit Vom Datenchaos zur strukturierten Datenpipeline

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AVEVA Solutions Limited

WIKA Alexander Wiegand SE & Co. KG

Die Arzneimittelforschung generiert bei jedem Prozessschritt enorme Datenmengen. Cloud-basierte Datenplattformen helfen hier, den Überblick zu behalten und Struktur zu schaffen. Dadurch werden auch Geräteanalysen in Echtzeit möglich. Ein Pilotprojekt von Roche, Aveva und Capgemini zeigt anhand von drei Praxisbeispielen, wie moderne Datenanalysen in Prozesse integriert werden können.

Als führendes forschungsorientiertes Gesundheitsunternehmen behandelt Roche jährlich Millionen von Menschen und führt mit seinen Diagnostikprodukten zudem jedes Jahr mehrere Milliarden Tests durch. Pharmaforschung und Medikamentenentwicklung sind hochkomplexe und sehr datenintensive Prozesse. Jeder Entwicklungsschritt erfordert ein hohes Maß an Genauigkeit und erzeugt eine enorme Menge an Prozess- und Fertigungsdaten in verschiedenen Systemen und Anlagen. Global verteilte Serverlandschaften erschweren die Datenaggregation zusätzlich. Die Herausforderung bestand darin, diese Daten zu vereinheitlichen, zu kontextualisieren und verfügbar zu machen, um den Analysten von Roche die Möglichkeit zu geben, die Grenzen der medizinischen Innovation weiter zu verschieben.

Angesichts der zunehmenden Menge an unstrukturierten Daten in einem kommerziellen Data Lake und einer komplexen Anordnung von Systemen und Servern benötigte Roche eine Möglichkeit, seine Dateninfrastruktur zu vereinfachen. Das Ziel: Präzise Auswertungen vornehmen, Abläufe effizienter gestalten und Kosten reduzieren. Um das zu erreichen, hat Roche gemeinsam mit Aveva und Capgemini im Rahmen eines Leuchtturmprojekts eine Cloud-basierte Datenplattform entwickelt. Mithilfe der „Connect“-Datendienste wurden Daten aus zahlreichen lokalen Systemen effizient aggregiert, kontextualisiert und mithilfe fortschrittlicher Analysen erste Prozessverbesserungen erzielt.