新的分析框架能做什麼？
傳統的生命科學系統是為了以嚴格、受監管的方式實現特定結果而建立的——它們在這方面表現得非常出色。所產生的數據通常保存在電子批次記錄（執行商業評論）中，以符合法規要求，並可能由數據科學家回溯性地用於分析或改進流程。
新興的分析框架改變了這個等式，提供的工具不僅能更容易地存取更多數據，還能即時揭露數據來源之間隱藏的關聯。
例如，我們知道數位工具可以捕捉由操作員、材料或機器個別產生的數據。但這只說明了部分情況。現在，數據可以結合並在其周圍發生的情境下呈現。
數據情境化提升了批次記錄的整體完整性，並改善了即時業務成果。
運作原理
現代平台包含數據探索與儲存工具，簡化了跨多個裝置與系統的數據收集，並整合分析工具，能智能融合相關數據，建立更全面、數位整合的流程記錄。
此外，這些分析引擎能以全新方式連接數據，並提供客製化的即時儀表板與報告，在組織各層級發掘新洞察。
例如，分析平台現在可以存取、整合並情境化來自過去與批次記錄無關的數據來源——如建築溫度與濕度或材料懸掛時間，並即時找出更佳方法以阻止異常發生。無需數據科學家。
但這只是新興技術在整個產業產生影響的一種方式。最終，情境化數據為動態機器學習模型提供基礎，這些模型能以規範性方式推動流程達到最佳結果。
想像一個能監控營運並針對異常情況提醒人員的系統，或觀察產品品質並指出問題原因——無需等待實驗室結果。機器學習讓這些情境成為現實。
從何開始
雖然最新突破為生命科學產業帶來巨大希望，但邁出實施第一步可能充滿挑戰。不過，您可以簡化這一過程。方法如下：
- 建立以數據完整性與數位化為核心的長期策略。請記住，技術變化迅速，您的策略必須足夠靈活，能在面對新發展時調整而不致崩潰。建立願景，但要明白願景會隨之演變。
- 取得高階主管支持。及早讓高階主管參與並確立投資報酬率（ROI）的衡量方式至關重要。請注意，傳統加權ROI方法可能並非100 %適用。
- 以「衝刺」心態推動新技術部署。聚焦於高效的6～10週測試運行，實現快速學習曲線，並以最少的時間與資金投入建立驗證點。
- 選擇可擴展且靈活的基礎。選擇一個合作夥伴，採用靈活且全方位的方法來運用數位技術。確保您的合作夥伴能夠提供一致操作化數據的解決方案，並可擴展以實現您網路中的理想成果。
- 做好準備工作。在與任何技術供應商接洽前，記錄您現有的基礎設施、流程圖，以及當前業務挑戰與差距。為首次會議做準備是一項良好的基礎練習，也能將參與總時長減少三分之一以上。
邁出下一步，深入了解生命科學產業的數位轉型。
