IDBS 블로그 | 2015년 5월 27일

점 연결하기: Connect에서 무엇을 배웠나요?

올해 IDBS 커넥트에서 가장 인상 깊었던 점은 무엇인가요? 첫날에 발표된 새로운 협업, 검색 및 재고 관리 도구에 대한 소식이었나요? 아니면 생명과학 및 산업 분야의 고객들이 페이퍼리스 전환에 대한 경험을 공유하는 것을 들으셨나요?

IDBS Connect 2015에서 배울 점이 너무 많아서 이번 행사에서 가장 중요한 메시지를 추려내기가 쉽지 않습니다. 하지만 여기에서는 주요 교훈을 정리해 보려고 합니다.

2025년 실험실 인포매틱스를 전망하는 마이클 엘리엇의 강연에서 가장 인상 깊었던 질문 중 하나는 인포매틱스가 과학을 발전시켰느냐는 것이었습니다. 지난 10년 동안 인포매틱스 업계는 과학 데이터 관리를 위한 다양한 제품을 제공해 왔지만, 과연 혁신을 촉진할 수 있는 약속을 이행했을까요? 이 질문은 어려운 질문이었고, 둘째 날 혁신 전문가인 Stephen Shapiro의 강연에서 그 해답에 대한 힌트를 찾을 수 있었습니다 - 우리가 잘못된 질문을 하고 있었던 것은 아닐까요? Stephen은 혁신의 가장 큰 장벽은 당면한 문제를 잘못 해석하고 잘못된 질문에 답하려고 시도하는 것이라고 설명했습니다.

올바른 질문하기

이는 모든 연구 이해관계자들에게 우리가 해결하고자 하는 문제를 올바르게 정의했는지 잠시 멈춰서 생각해 보도록 초대하는 것입니다. 지난 10년 동안 연구 생태계에 참여하는 사람들의 수가 폭발적으로 증가했습니다. 연구 파이프라인의 전문 분야를 다루는 중소규모의 생명공학 및 제약 조직이 급증했습니다. 다른 생명과학 분야의 예를 들자면, 생물학 및 정밀 의학의 발전으로 인해 데이터의 양과 복잡성도 증가했습니다. 그리고 우리 회사의 CTO인 Pete Murray가 강조했듯이, 인류가 이용할 수 있는 지식의 양은 12~13개월마다 두 배로 증가하고 있습니다.

그렇다면 실험실 정보학은 어디로 가야 할까요? 우리가 해결해야 할 문제는 무엇일까요? 분석 프로젝트의 80%가 데이터 수집에만 소요되는 시나리오를 설명하는 일부 고객의 이야기를 들어보면 종이 기반 작업의 한계가 잘 드러납니다. 종이 노트북을 전자 노트북으로 대체할 때 얻을 수 있는 장점은 분명하고 입증할 수 있습니다. 하지만 우리가 극복하고자 하는 혁신 과제를 정의할 때 모든 강연과 분과 토론, 모든 비공식 회의에서 가장 크게 울려 퍼진 메시지는 사람을 우선시하는 것이었습니다.

인간적인 손길 더하기

소프트웨어를 개발하는 IDBS든 연구 기관이든 우리 모두는 혁신은 사람으로부터 나온다는 사실을 기억해야 합니다. 모든 분야와 산업에 걸친 연구 전공자와 CRO, CMO 및 아웃소싱 파트너로 구성된 생태계의 중심에는 사람이 있습니다. 연구 생태계에서 다양한 출처의 데이터를 통합하는 것은 기술적인 문제로 볼 수 있지만, 주어진 정보를 이해하고 해석하는 것은 결국 사람이라는 점을 기억해야 합니다. 데이터를 관리하기 어렵고 시스템을 사용하기 쉽지 않다면 실험실 정보학은 실패한 것입니다.

실험실 정보학이 2025년의 과제를 해결하려면 단순한 기술적 관점 이상의 관점에서 데이터 관리에 접근해야 합니다. 무엇보다도 연구자의 삶을 최대한 단순하게 만들어 시스템이 제공하는 데이터를 혁신에 활용할 수 있도록 하는 것이 우리의 사명이라는 점을 기억해야 합니다.

반대로, 페이퍼리스 전환 시 성공적인 변화 관리는 사용자의 목소리에 귀를 기울이는 데서 시작된다는 이야기를 여러 번 들었습니다. 최종 사용자가 변화의 이점을 확인해야만 변화를 수용하고 이를 지지할 것이기 때문입니다. 다시 한 번 강조하지만 사람이 핵심입니다.

내일의 연구 구축

올해 IDBS Connect에서 얻은 주요 시사점은 연구를 통해 생성되는 데이터의 양은 계속 증가하고 혁신의 기반이 되는 비즈니스 모델은 더욱 복잡해질 것이라는 점입니다. 이는 우리가 설계하고 구축하는 모든 신제품과 모든 교육 및 지원에서 모든 혁신 스토리의 배후에 있는 사람들을 옹호하는 데 집중할 것임을 의미합니다. 또한 사람 중심의 솔루션을 구축함으로써 모든 연구 이해관계자들이 과거의 자동화를 넘어 2025년 혁신 생태계에 적합한 기술 프레임워크를 구축할 수 있는 용기를 얻게 될 것입니다.

데이터와 사람 사이의 간극을 메우는 데 도움을 주고자 하는 저희의 사명을 계속 이어가고 있습니다.

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