Lösungen
Fortschrittliche Analytics für Pharma & Life Sciences
Klinische Programme und Betrieb durch datengetriebene Entscheidungen verbessern.
Ihre Abläufe mit fortschrittlicher, KI-gestützter Analytics-Software revolutionieren
F&E-Effizienz verbessern
- Große Datensätze analysieren wie klinische Studiendaten, historische Arzneimittelperformance und genetische Informationen, um Arzneimittelentwicklungsentscheidungen zu unterstützen.
- Arzneimittelerfolg durch Analyse vergangener Forschungs- und Studienmuster vorhersagen, um F&E-Zeit und -Kosten zu senken.
Klinische Studien verbessern
- Geeignete Kandidaten für klinische Studien identifizieren und Rekrutierungsgeschwindigkeit und Bindungsraten verbessern.
- Studiendaten in Echtzeit überwachen, schnellere Anpassungen an Studienprotokollen ermöglichen und Sicherheit sowie Wirksamkeit des Bewertungsprozesses verbessern.
Compliance-Risiko reduzieren
- Vorbereitung und Einreichung von Regulierungsdokumenten optimieren, Fehler und den Zeitaufwand für Compliance minimieren.
- Fortschrittliche Datenanalyse- und Visualisierungsfunktionen nutzen und Einblicke in regulatorische Risiken globaler Lieferketten gewinnen.
- Zeit sparen und Effizienz steigern bei der Reduzierung von Compliance-Risiken.
Betriebliche Effizienz steigern
- Prozesse wie Fertigung und Lieferkettenmanagement optimieren, um Betriebskosten zu senken.
- Einfacheren Zugang zu umsetzbaren Einblicken mit schneller Analytics in großem Maßstab erhalten.
- Verborgene Einblicke entdecken und teilen, Zusammenarbeit über mehrere Teams hinweg fördern und interne Analytics-Fähigkeiten verbessern.
Arijit Saha
Chief Technology Officer at Redica Systems
Miranda Ladue
VP, Operations & Solutions Management, HIMSS Analytics
Tauchen Sie tief in unsere Erfolgsgeschichten ein
Beispiele für Pharma- und Life-Sciences-Dashboards
Erfahren Sie, wie Unternehmen Pharma- und Life-Science-Einblicke nutzen.
Pharmazeutische Produktion verfolgen
Indikatoren wie Laufzeit vs. Ausfallzeit, Verfügbarkeit, Qualität und Chargenausbeuten bieten einen Überblick über die Pharmaproduktion.
- In Daten eintauchen, um weitere Einblicke zu gewinnen.
- Mehrere Visualisierungsoptionen zur Hervorhebung wichtiger Kennzahlen.
Vertriebsperformance auf einen Blick
Ein leistungsstarkes Tool zur Optimierung von Vertriebsabläufen. Ein Pharma-Vertriebs-Dashboard liefert Echtzeit-Einblicke in wichtige Kennzahlen wie Vertriebsperformance, Markttrends und Kundenbindung.
- Einfach mit Management und Stakeholdern teilbar.
- Vollständig anpassbar an Ihre Marke.
Besprechen Sie Ihren Anwendungsfall mit uns
Erfahren Sie, wie GoodData Ihnen bei Ihren Analytics-Zielen helfen kann.
Warum unsere Analytics-Plattform wählen?
Gründe, warum Unternehmen unsere Analytics-Plattform lieben:
Integration in Ihr Ökosystem
GoodData mit Ihren Datenquellen verbinden
oder richten Sie Ihre eigene Verbindung mit FlexConnect ein
Bringen Sie Ihren eigenen LLM mit
Wählen Sie die LLM- oder Orchestrierungsschicht, die zu Ihrem Stack passt.
In der GoodData Cloud bereitstellen
GoodData Cloud ist ein SaaS-Produkt, das von uns betrieben und gewartet wird. Kunden erhalten regelmäßig Code-Updates, und das Produkt kann in AWS, Azure und mehreren Regionen bereitgestellt werden.
Self-hosted bereitstellen
Die selbst gehostete Version basiert auf derselben Codebasis wie GoodData Cloud und eignet sich ideal für Nutzer, die erhöhte Sicherheit, Governance oder Kontrolle hinsichtlich des Datenstandorts oder der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften benötigen.
Sicherheit und Vertrauen
Zuverlässige Analysen: Zertifizierungen, vererbte Berechtigungen und kaskadierende Inhaltsänderungen für eine einfache Verwaltung.
Integration
Offene APIs und deklarative SDKs: verbinden Sie sich mit Code-Repositorys und Apps von Drittanbietern und binden Sie diese überall ein.
Verfügbarkeit
Zugängliche Analysen: Vorschriften einhalten und inklusive Erlebnisse bieten.
Eine vertrauenswürdige Plattform, die Nutzer lieben
Häufige Fragen zur Pharma- und Life-Sciences-Analytics
- Verbesserte F&E-Effizienz: Analyse großer Datensätze wie Studiendaten, historische Arzneimittelperformance und genetische Informationen für fundierte Arzneimittelentwicklungsentscheidungen.
- Verbesserte klinische Studien: Analyse von Patientendaten zur Identifikation geeigneter Studienteilnehmer.
- Optimierte Fertigung: Analytics kann die Arzneimittelnachfrage auf Basis historischer Daten und Markttrends vorhersagen.
- Höhere Lieferketteneffizienz: Lieferkettendaten analysieren, um Ineffizienzen zu identifizieren und den Produktfluss zu verbessern.
- Verbessertes regulatorisches Reporting: Automatisierte Reporting-Funktionen optimieren die Vorbereitung von Regulierungsdokumenten.
- Bessere Patientenergebnisse: Analytics ermöglicht personalisierte Behandlungspläne auf Basis von Patientendaten.
- Betriebliche Effizienz: Betriebskosten durch Optimierung von F&E-, Fertigungs- und Lieferkettenprozessen senken.
- Kürzere Time-to-Market: Datengetriebene Prozessoptimierung reduziert die Zeit vom Entwicklungsstadium bis zur Markteinführung.
- Anforderungen definieren: Spezifische Anwendungsfälle und KPIs identifizieren.
- Funktionen bewerten: BI-Tools mit Datenvisualisierung, Ad-hoc-Reporting, Predictive Analytics, Drill-down-Funktionen und Integrationsmöglichkeiten suchen.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Tool wählen, das mit Ihren Anforderungen skaliert.
- Benutzerfreundlichkeit: BI-Tool wählen, das intuitiv ist, mit Drag-and-Drop-Oberflächen und Self-Service-Analytics.
- Datensicherheit und Governance: Höchste Sicherheitsstandards. HIPAA-Konformität ist ein Muss.
- Anbieterreputation: Kundenbewertungen und Fallstudien lesen.
- Kosten: Gesamtbetriebskosten mit transparenter Preisgestaltung bewerten.
- Prädiktive Modellierung: Nutzt historische Daten und Machine-Learning-Algorithmen zur Vorhersage von Ergebnissen.
- Machine Learning und KI: Analyse großer Datensätze und Verbesserung über die Zeit — entscheidend für Drug Discovery und Optimierung klinischer Studien.
- Datenvisualisierung: Interaktive Dashboards für komplexe Daten auf einen Blick.
- Echtzeit-Analytics: Analyse und Reporting von Daten in Echtzeit.
- Interoperabilität und Datenintegration: Integration über verschiedene Pharmasysteme hinweg.
- Regulatorische Compliance und Data Governance: Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Audit-Trails.
- Sicherheit und Datenschutz: Fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Patientendaten.
- Cloud-basierte Analytics: Skalierbare, flexible Lösungen auf Cloud-Plattformen.
