Mit Data Science Leben verändern

Als ich vor fünf Jahren meine Position in der Luftfahrtindustrie als Datenwissenschaftlerin verlassen habe, um in der pharmazeutischen Industrie, bei Boehringer Ingelheim, zu arbeiten, habe ich mir eine Frage gestellt: „Will ich weiter Flugpläne optimieren, oder möchte ich Leben retten?“ Ich mochte meine Arbeit bei der Luftfahrt, aber die Möglichkeit Krankheiten zu bekämpfen hat mich gereizt. Am Ende war es eine leichte Entscheidung. 

Eine lebenswichtige Wissenschaft

Data Science ist in vielen Branchen und Unternehmen wichtig, aber im pharmazeutischen Bereich ist sie unersetzlich. Wir haben Unmengen von Daten – von klinischen Studien, Biobank-Daten und elektronischen Krankenakten, bis hin zu Lieferketten- und Produktionsdaten. Diese Daten haben das Potential uns dabei zu helfen, zu verstehen wie Krankheiten entstehen und wie wir sie heilen können, oder wie wir den Patienten neue Behandlungen schneller zugänglich machen können.

Informationen freilegen 

Aber die Informationen, die wir brauchen, sind meist in Daten verborgen. Die Herausforderung ist es, die Informationen freizulegen. Bei Boehringer Ingelheim verwenden wir Daten schon seit sehr langer Zeit – früher wurden sie noch in Ordnern gesammelt! Glücklicherweise verwalten wir sie heute digital. Aber bestimmte Daten sind in Datenbanken und Datenlagern gesammelt und wir hatten keine Übersicht, welche Daten zur Verfügung standen. Wir brauchten große Veränderungen, um unsere Daten auffindbar zu machen und um gleichzeitig eine Infrastruktur zu kreieren, um die Daten effektiv zu nutzen. Dies war von zentraler Bedeutung für unsere geschäftlichen Ziele, da Daten ein riesiges Potential für unsere gesamte Wertschöpfungskette bieten, von der frühen Wirkstoffentdeckung und klinischen Studien bis hin zu Produktion und Vertrieb.

Willkommen im Dataland

Also starteten wir eine revolutionäre Transformation. Sie heißt Dataland. Dabei handelt es sich um ein Unternehmensweites Programm zur Entwicklung eines nahtlosen Systems, welches Daten verschiedener Bereiche verbindet und all unsere Daten auffindbar, verfügbar, interoperabel und wiederverwendbar macht. Dazu nutzen wir eine Cloud-Struktur, wo wir alle technischen Möglichkeiten haben, um riesige Mengen an Daten zu verarbeiten. Zusätzlich werden wir einen strukturierten Katalog haben, um einfach herauszufinden wem die Daten gehören und wie wir sie nutzen können.

Das Training hinter der Transformation

Für den Erfolg von Dataland müssen wir sicher gehen, dass wir genug Datenexpertise haben. An diesem Punkt kommt die neue Data Science Academy ins Spiel, ein Programm, um unsere Zahl an Datenwissenschaftlern und Ingenieuren durch Umschulungen und Einstellungen zu vergrößern und um unser Unternehmensweites Datenwissen zu stärken. Dies wird das Bewusstsein über das Geschäftspotential von Daten steigern und eine datengesteuerte Kultur im Unternehmen fördern, um neue Wege des Arbeitens zu ermutigen.

Die nächsten Schritte der Datenwissenschaft

Es sind spannende Zeiten für die Data Science Gemeinschaft bei Boehringer Ingelheim. Wir sehen BIs Zusage zum datengetriebenen Denken und wir merken schon jetzt den Einfluss dieser Initiativen auf unsere Arbeit. Wir rechnen damit, dass sich die Menge an Daten in den kommenden Jahren verdoppelt, wodurch wir eine starke Vorwärtsdynamik und viele neue Möglichkeiten bekommen.

Wie wird Dataland einen Unterschied machen?

Für das Unternehmen bedeuten die Veränderungen effektiveres Eingrenzen von Krankheiten und Entwickeln von bahnbrechenden Behandlungen. Für mich persönlich bedeutet es, meinem Ziel näher zu kommen einen positiven Einfluss zu haben – und ich bin froh, vor fünf Jahren den Entschluss gefasst zu haben, die Industrie zu wechseln und Teil von Boehringer Ingelheim zu werden