Gast: Ulrich Köllisch, Partner bei GXP-CC
Moderation: Christof Layher, ChaosHacker
Inhalt der Episode: In dieser Episode spreche ich mit Ulrich Köllisch über die Zusammenhänge von Datenintegrität, Datenqualität und Künstlicher Intelligenz (AI) in der pharmazeutischen Industrie.
Ulrich Köllisch, ein Experte auf dem Gebiet der Datenintegrität, erklärt, warum die Pharmaindustrie in der Hinsicht auf Daten nicht nur die Compliance-Vorgaben erfüllen sollte, sondern auch auf die Qualität und Interoperabilität der Daten achten muss, um die Vorteile von AI voll auszuschöpfen.
Wir diskutieren die Herausforderungen der Datenzentralisierung, die Notwendigkeit, cross-funktionale Teams zu bilden, und die Bedeutung einer Data Culture, die Daten nicht nur als Compliance-Werkzeug, sondern als wertvolle Ressource für Innovation und bessere Geschäftsergebnisse betrachtet.
Wichtige Themen:
- Die Verbindung von Datenintegrität und Datenqualität in der pharmazeutischen Industrie
- Wie AI und Machine Learning das Datenmanagement und die Produktion in der Pharmaindustrie transformieren können
- Der Schritt von Datensilos hin zu einer zentralisierten Data Repository-Infrastruktur
- Der Aufbau einer Data Culture und der Umgang mit cross-funktionalen Teams
- Die Rolle von Data Scientists und IT-Experten in der Pharmaindustrie
- Praktische Tipps und Einblicke zur Umsetzung von AI und Datenanalyse in der Praxis
Tipp des Tages: Ulrich Köllisch gibt wertvolle Ratschläge zur Einführung einer Data Culture und der schrittweisen Implementierung von AI-Technologien in pharmazeutischen Unternehmen. Er betont, wie wichtig es ist, mit kleinen Pilotprojekten zu starten und das Management frühzeitig mit ins Boot zu holen, um den Erfolg langfristig zu sichern.
Höre rein, um zu erfahren, wie Du mit den richtigen Daten und Technologien die pharmazeutische Produktion der Zukunft gestalten kannst!
Links und Ressourcen:
- GXP-CC Website: GXP-CC Website
- Ulrich Köllisch auf LinkedIn: Ulrich Köllisch LinkedIn
- Das FAIR Principle: Der Schlüssel zur besseren Nutzung von Daten in der Wissenschaft und Industrie
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