デジタルトランスフォーメーション:研究開発の課題に対応できるアジャイル性はあるか?

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厳格なワークフローと遅い意思決定は、製品から発売までの研究開発の実行を遅らせる。

時は金なり」ということわざを聞いたことがあるだろう。コンサルティング会社のマッキンゼーによれば、予定通りに市場に投入された製品が予算を50%超過した場合、利益は4%減少した。これに対し、予算通りだが市場投入が6ヶ月遅れた企業は、33%の利益減となった。

それは80年代後半の話だ!今日の超競争市場で、遅れをとっていることを想像してみてほしい。この記事では、アジャイルなデータ管理システムによって、企業がいかに迅速な意思決定を行い、コラボレーションを促進し、製品をより早く消費者に届けることができるかを見ていこう。

データ管理の不備による生産性とコラボレーションの低下

世界のデータ量は急速に増加しており、毎日2.5億バイトのデータが生成されている。データ量が増えるのは良いことだが、それをどのように活用し、将来も活用できるようにするかが課題となっている。

さらに、データが保存されているシステムがバラバラで、異なるフォーマットで保存されている場合、それらのシステム間でデータを検索し、転送するのがいかに厄介かということもある。このような時代遅れで標準化されていないアプローチは、非効率的なプロセスにつながり、企業は貴重な時間を失う。

適切なデータ管理システムがない場合のもう一つの問題は、パートナーとのデータの共有や共同作業ができないことだ。大量のデータを共有し、それを実用的な洞察に変換して迅速な意思決定を行うには、それをサポートするテクノロジーへの投資が必要だ。しかし、多くの企業はデータ戦略が不十分であることの意味を理解していないかもしれないし、同様に、このような大規模なデータ共有を促進するビジネスモデルが欠如しており、スピードとイノベーションを阻害している。

遅延は企業に数百万ドルの損害を与える

専門家によると、革新的な製品の生産が遅れると、市場での販売ピークが短くなり、利益が最大50%減少するという。また、遅れは
競合他社は、市場シェアを奪い、製品をあと6カ月から12カ月待つことをいとわない顧客を確保する機会を得る。

製品開発はデータ、情報、経験によって推進されるため、企業はすでに持っている情報を再利用することで、より迅速な意思決定を行うことができる。しかし、このような知識は、しばしば組織システム内のサイロに閉じ込められ、異なる企業間でさえも共有されていない。データは関連情報から切り離され、全体像の一部しか形成していない。

過去の知識にアクセスし、一定の文脈なしにそれを理解することは難しいかもしれない。しかし、紙のノートブックやエクセルのスプレッドシートといった従来のデータ管理ツールは、バラバラでサイロ化されたデータという非効率性をもたらし、不規則性とプロジェクトのタイムラインの両方を増大させる。そのため、俊敏性が損なわれ、洞察に基づく迅速な意思決定ができなくなる。

エンジニア、科学者、研究者は、データを安全に保管し、必要なときにアクセスできる一元化された場所を必要としています。必要な書類をすべて入手するには、パートナーとの効果的なコミュニケーションと協力が必要です。

コンテクストが豊富なデータは後から組み込むことはできない

企業は、研究開発プロセスにおけるトレーサビリティとハーモナイゼーションを確保するために、データ管理の標準化されたアプローチを必要としている。

そして、次のようなアプリケーションを実装する。 機械学習 やAIを使用して研究開発データを分析するには、そのデータに意味を持たせるためにコンテキストが豊富なデータが必要である。コンテキストと意味がなければ、これらのアプリケーションは期待される洞察を提供できない。データの品質と完全性を保護するためには、データは最初からコンテキスト付きで収集されなければならない。高価で時間のかかるデータ・クレンジングを経ずに、後からデータを組み込むことはできない。データの共有を容易にし、コミュニケーションを強化するために、企業は、将来の使用のためにデータを管理、統合、分析する機能を備えた最先端の研究開発データ管理プラットフォームを導入しなければならない。

ある調査によると、2019年に企業はおよそ$1.2兆ドルを投資すると試算されている。 デジタルトランスフォーメーション.多くの組織が第4次産業革命を導入している一方で
モノのインターネット(IoT)、ビッグデータ、ロボティクスなどの技術を駆使して目標を達成し、データをAI対応にする一方で、政府の政策、研究開発資金やリソース、デジタル成熟度の不足、コミュニケーションが十分でない、あるいは効果がないなどの障害に直面している企業もある。

データ環境の改善とは、機械がデータを読み取り、検索し、必要なときにアクセスできるようにすることである。このことを念頭に置いて、多くの企業がデータの統合と調和に取り組んでおり、データがどのように取得、計算、保存されたかを確信できるようになっている。AIや機械学習ツールは、それらのテクノロジーに供給するデータが高品質で、完全なバージョン管理下にあることを確認するために時間を投資した場合にのみ、価値ある洞察を提供する。しかし、企業が約束されている次のレベルのインサイトを達成するには、まだ道のりがある。

デジタルデータへの取り組みがオープンなコミュニケーションを促進

デジタル化によってイノベーションが加速し、データ管理プロセスが効率化されると同時に、業界各社は柔軟なパートナーシップを結ぶことができるようになる。データの共同共有により、企業は消費者ニーズによりよく対応し、迅速かつ機敏な意思決定を行うことができる。

実際、データレイクのようなデジタル・プラットフォームを導入することで、研究開発の効率と生産性を向上させることは、業界に$280億から310億の価値を付加する可能性がある。

より迅速な意思決定をサポートする技術的インフラを持つ企業は、競合他社の活動に素早く反応し、市場の変化に合わせて製品を調整する柔軟性を持つことができる。

パートナーや顧客間のオープンなコラボレーションを促進するために、組織は自動化、プロセスマッピング、ワークフローの最適化を受け入れなければならない。その目的は、すべての
構造化データと非構造化データの両方を単一のリポジトリに保存、処理、分析するデータレイクなど、ナレッジとデータを一元管理する。これには、研究、開発、製造、安全性試験、特許、規制コンプライアンス、ベンダーや顧客からの発売後のフィードバックに由来するデータが含まれる。さらに、すべてのデータに単一のポータルからアクセスできるため、トレーサビリティが確保され、厳しい規制基準を容易に満たすことができる。

データは事前にフォーマットする必要がなく、必要に応じて設定されるため、簡単にアップロードできる。そのため、さまざまな使い方ができる。例えば、データ・サイエンティストは、何を探しているのかよくわからなくても、素早くデータを見つけてアクセスすることができる。

俊敏性を高めるためには、構造化データと非構造化データの両方のデータ管理、最適化された研究開発プロセス、豊富なコンテキストを持つデータの取得など、特定のビルディングブロックが必要である。これらはすべて、データがデータレイク、ひいては機械学習やAIツールによって準備され、利用できるようにする上で重要な役割を担っており、個々の実験にさかのぼる結果のトレーサビリティを容易にし、このデータを共同研究パートナーと共有する。これらすべてが下流のデータレイクに供給されると、分析によって洞察がもたらされ、機敏な意思決定が促進される。洞察は、企業がイノベーションを起こし、競争力を維持し、刻々と変化する規制基準に対応するのに役立ちます。適切なデータ管理プラットフォームは、このイニシアチブをサポートすることができる。

適切なデジタルプラットフォームでプロジェクト期間を短縮

開発コストの削減とプロセスの簡素化に加え、柔軟な研究開発データ管理レイヤーにより、企業はデータ主導の洞察力を活用して製品をより早く市場に投入することができ、競争上の優位性を得ることができる。.

データをクラウドに保存するのは簡単なことだ。課題は、それを消費可能にし、再現性を示し、完全性を維持することによって、その価値を高めることである。その上、データへのアクセスと使用には、効果的なコミュニケーションと、利益を最大化するための協力体制が必要だ。

企業には、データを検索し、共同作業のために共有し、報告することができる中央研究開発データ・プラットフォームが必要です。堅牢な監査証跡とトレーサビリティを提供し、製品開発ライフサイクルの最適化に役立つラボ・プロセスを自動化し、研究開発データに秘められた力を活用できるプラットフォームです。そうして初めて、他の企業には見えないチャンスを生かすことができるのです。

なぜ待つのか?アジャイル製品研究開発への第一歩を踏み出し、組織内の意思決定を迅速化するために、今すぐお問い合わせください: contact@idbs.com

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