Realizzare una strategia di gestione dei dati F.A.I.R.

Carta bianca

Le aziende farmaceutiche generano una grande quantità di dati e, con la maggior parte degli investimenti in tecnologie che consentono la sperimentazione e l'automazione ad alto rendimento, la velocità di generazione di nuovi dati è in rapido aumento. Tuttavia, la maggior parte delle aziende non è in grado di trarre informazioni utili da questa preziosa risorsa e di realizzarne il vero potenziale. Si stima infatti che oltre 50% delle conoscenze cumulative generate dalla ricerca preclinica non siano riproducibili. Considerando i soli Stati Uniti, ciò si traduce in decine di miliardi di dollari di investimenti in R&S che non possono essere sfruttati in modo efficace.

L'IDBS ha lavorato per rendere i dati di R&S reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili molto prima della definizione dell'acronimo e dei principi - 27 anni prima, in effetti.

E-WorkBook è stato sviluppato tenendo conto dei principi F.A.I.R.. Con un elenco di clienti diversificato che comprende organizzazioni orientate alla ricerca e allo sviluppo nei settori delle biotecnologie, delle scienze agricole, dei prodotti chimici, dei beni di consumo, degli alimenti e delle bevande, dell'energia e della sanità. E-WorkBook aiuta i team a promuovere la scienza attraverso una gestione efficace dei dati. Allo stesso modo, Polar è una piattaforma basata sul cloud che consente alle aziende biofarmaceutiche di progettare, scalare e gestire i propri processi in modo più efficiente. Un livello di integrazione integrato semplifica la creazione di una struttura portante di dati di processo che alimenta analisi avanzate.

In questo whitepaper esploriamo cosa significano i principi F.A.I.R. in termini pratici per la vostra strategia di gestione dei dati di R&S, prima di descrivere come IDBS consenta alle organizzazioni di rendere i loro dati scientifici trovabili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili e di mitigare i costi derivanti dalla mancanza di F.A.I.R.

Punti chiave:

  • I principi F.A.I.R. sono linee guida che hanno il potenziale di trasformare la gestione dei dati.
  • Questi principi si sono affermati a causa delle sfide derivanti dai sistemi di gestione dei dati legacy.
  • La gestione dei dati deve essere migliorata per poter sfruttare strumenti computazionali avanzati come l'intelligenza artificiale e i sistemi di gestione dei dati. apprendimento automatico

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