Nuestra plataforma integrada Orion Life Sciences R&D Analytics Platform proporciona un amplio entorno para aprovechar los datos multifuncionales, lo que permite una mejor comprensión y toma de decisiones.
Basada en Windows Azure, Synapse y otras tecnologías SaaS de Microsoft, la plataforma integra datos clínicos, de calidad, normativos, de seguridad y de fabricación en el ámbito de las ciencias de la vida en un único repositorio que puede utilizarse para realizar análisis y obtener información. Esto aumenta la eficacia al prevenir retrasos, minimizar la pérdida de ingresos, evitar sanciones y mantener la reputación de la empresa.
Si un medicamento farmacéutico produce efectos adversos debidos a la contaminación, los patrocinadores de medicamentos deben identificar qué mercados utilizan ese centro de fabricación concreto. Entonces los patrocinadores pueden distribuir advertencias y retirar productos de estos mercados. Esto requiere extraer y conciliar datos de múltiples unidades organizativas para analizar el impacto y tomar decisiones, lo cual es un proceso molesto. La mayoría de las organizaciones gestionan la información como silos dentro de cada función, por lo que es difícil obtener una única línea de visión sobre un producto individual.
Nuestra plataforma aborda este reto de integración de datos:
- Realiza análisis de impacto interfuncionales de forma holística y eficiente.
- Toma medidas preventivas para preservar la reputación del producto y de la marca mediante la aplicación de retiradas de productos eficaces en torno a acontecimientos adversos clave o problemas de calidad del producto.
- Aplica estrategias para las presentaciones basadas en el análisis de impacto y los requisitos normativos.
- Ahorra tiempo y dinero preparando las presentaciones.
- Identifica e integra datos y contenidos estructurados y no estructurados.
- Recopila datos significativos en tiempo real.
- Sincroniza, transforma y desnormaliza datos.
- Gestiona datos de alta calidad.
- Identifica relaciones entre fuentes de datos aparentemente dispares.
- Proporciona herramientas para el análisis prescriptivo y predictivo y otras percepciones significativas.
Características
- Ingesta de datos configurable desde fuentes dispares y definición de reglas para la transformación.
- Representación intuitiva de los datos para una toma de decisiones eficaz.
- Aprovechamiento de algoritmos de IA/ML para la detección de anomalías.
- Análisis de series temporales para detectar tendencias y reconocer patrones.
- Extracción de datos clave basados en patrones a partir de contenido no estructurado.