Der Fortschritt durch die digitale Transformation macht auch vor der Pharma­branche nicht Halt. Um schnell und effizient auf Veränderungen zu reagieren und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, sind zuverlässige Daten unerlässlich.

Allerdings hapert es bei vielen Unternehmen genau an dieser Stelle. Sie haben zwar einen besseren Zugang zu Daten als je zuvor, jedoch fehlen die Möglichkeiten, diese optimal zu interpretieren und als Entscheidungsgrundlage heranzuziehen.

Laut einer aktuellen Studie geben zwar zwei Drittel der befragten Führungskräfte an, täglich mit Daten zu arbeiten, dennoch berichten 78 % davon, dass deren Nutzung sie vor Probleme stellt. Für die Pharma­branche ist es daher dringend notwendig, sich mit den Themen Datenmanagement und vertrauenswürdige Daten auseinanderzusetzen, um aktuelle Herausforderungen effizient zu meistern.

Der Status quo in der Pharmabranche

Vor allem der Bereich Forschung und Entwicklung steht unter großem Druck. So dauert es in der Regel zehn bis zwölf Jahre, bis ein Medikament zugelassen wird. Diesen Zyklus zu verkürzen, ist also immens wichtig, da jeder Monat, den das Medikament früher am Markt ist, nicht nur den Patienten hilft, sondern auch Umsätze generiert. Dazu kommt, dass die richtigen Daten den Forschungsprozess erheblich beschleunigen können. Diese zu finden und gewinnbringend einzusetzen, ist allerdings – bedingt durch die vielen Datenquellen – nicht immer einfach. Hierzu zählen einerseits externe Daten aus klinischen Studien, Patientenakten oder von Fitnesstrackern, andererseits sind interne Daten betroffen, die häufig an verschiedenen Orten oder in abteilungseigenen Silos zu finden sind. Diese Datenmengen gilt es in einer „Single Source of Truth“ zusammenzufügen und zu verarbeiten, um sie bspw. für KI-basierte Algorithmen zu nutzen. Dazu braucht es jedoch einen ganzheitlichen Ansatz, der nicht nur die technische, sondern auch die geschäftlich-strategische Komponente abdeckt.

Die Bereiche Sales und Marketing sehen sich ebenfalls mit einem Wandel konfrontiert, da mehr und mehr Stakeholder in den Einkaufsprozess involviert sind – dazu gehören integrierte Versorgungsnetzwerke, Ärzte, Versicherungen und Kostenträger sowie Pharmazeuten. Die Digitalisierung fördert zudem den selbstinformierten Patienten, der sich über das Internet und Social Media verstärkt mit Medikamenten auseinandersetzt. Diese Entwicklung zu nutzen und zu erkennen, wie die Verbraucher mit einer Marke über die verschiedenen Kanäle interagieren, ist entscheidend, um daraus neue Kommunikationsansätze abzuleiten. Der Ausbruch der Covid-19-Pandemie hat zudem dafür gesorgt, dass Außendienstmitarbeiter die Kunden, Health­care Professionals und alle anderen relevanten Stake­holder nicht mehr vor Ort treffen können und daher digitale Kanäle einsetzen müssen. Auch hierfür sind Daten notwendig, um zu verstehen, wie sie am besten mit ihren Zielgruppen interagieren.

„Die richtigen Daten können den Forschungsprozess erheblich beschleunigen.“

Vertrauenswürdige Daten schaffen

Wie aber können Pharmaunternehmen sicherstellen, dass ihre Daten zuverlässig und für ihre Zwecke geeignet sind? Dafür müssen Datensätze den fünf Kriterien Vollständigkeit, Aktualität, Nachvollziehbarkeit, Transparenz und Überprüfbarkeit entsprechen. Erst wenn diese Kriterien zuverlässig erfüllt sind, können Unternehmen ihren Daten tatsächlich vertrauen.

• Vollständigkeit: Wenn ein Datensatz vollständig ist, also Daten aus der gesamten Organisation beinhaltet und keine Duplikate enthält, kann er einen ganzheitlichen Überblick und aussagekräftige Erkenntnisse liefern.
• Aktualität: Dienen Daten erst Wochen oder Monate nachdem sie abgerufen wurden als Entscheidungsgrundlage, können sie bereits veraltet sein oder die Umstände sich gravierend geändert haben. Aktualität ist also wichtiger denn je, um Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können.
• Nachvollziehbarkeit: Datenintegrität wird ermöglicht, indem Unternehmen in ihren Datensätzen klar kennzeichnen, wo die Daten herstammen, wie sie sich verändert haben und wer für sie verantwortlich ist.
• Transparenz: Je weiter die Entwicklung innovativer Technologien wie Machine Learning und Künstliche Intelligenz voranschreitet, desto wichtiger werden auch transparente Daten. Menschen müssen verstehen, wie und warum entsprechende Modelle Entscheidungen treffen, und diese Prozesse erklären können.
• Überprüfbarkeit: Für Unternehmen ist es außerdem wesentlich, ihre Daten zu überprüfen, um sicherzustellen, dass diese optimiert, fehlerfrei und erklärbar sind. Nur so lassen sich bspw. Daten, auf denen eine Entscheidung basiert, vollständig zurückverfolgen.

„Datenaktualität ist wichtiger denn je, um Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können.“

Diese Anforderungen zu erfüllen, kann auf den ersten Blick sehr komplex sowie zeit- und kostenintensiv erscheinen. Jedoch gibt es entsprechende Technologien, die Unternehmen durch das Vereinfachen, Optimieren und Automatisieren von Prozessen unterstützen, eine hohe Integrität und Vertrauenswürdigkeit ihrer Daten zu erzielen.

Ein Ansatz zur Lösung dieses Problems kann eine sog. Data-Fabric-­Architektur sein. Es handelt sich dabei um eine einheitliche Architektur, die aus laufenden Diensten oder Technologien besteht und verschiedene Cloud- und On-Premises-­Umgebungen miteinander verbindet. Sie unterstützt Unternehmen mittels übergreifender Funktionalität bei der Verwaltung ihrer Daten. Das Ziel eines Data Fabric ist es, den Wert der Daten zu maximieren und die digitale Transformation zu beschleunigen. Ein Schlüssel zur erfolgreichen Umsetzung ist die Einbindung aller relevanten Stake­holder. So arbeiten IT-, Daten- und Fachbereichsexperten Hand in Hand, um den Lebenszyklus und die Reise der Daten ganzheitlich zu begleiten.

Fazit

Pharmaunternehmen haben das Potenzial von Daten erkannt, allerdings gilt es nun, diese gewinnbringend einzusetzen.

Hier ist ein umfassendes Datenmanagement notwendig, das die Integrität der Datensätze in den Mittelpunkt stellt und Maßnahmen beinhaltet, die diese verbessern. So können Unternehmen ihre digitale Transformation beschleunigen, Forschungs- und Entwicklungszyklen verkürzen und langfristig Umsätze steigern.

Zur Person

Markus Germann ist Account Director Strategic bei Talend, einem Anbieter im Bereich der Datenintegration und Datenintegrität. Er unterstützt seine Kunden aus der Chemie- und Pharmabranche bei der Umsetzung datenzentrierter Innovationen und auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen. Nach seinem Studium der Betriebswirtschaftslehre hat er viele Konzerne und Mittelstandskunden bei Themen wie Prozessautomatisierung oder Customer Experience Management unterstützt.