Denken Sie bei lebensrettender Technologie an eine statistische Rechenumgebung? Umgebungen für statistische Berechnungen (SCE) sind für die Beschleunigung wissenschaftlicher Aufdeckungen von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen es Forschern, Daten effizient und konform zu verwalten, zu verarbeiten und zu analysieren, unter Wahrung der größtmöglichen regulatorischen Integrität.
Da die Forschung im Bereich der Biowissenschaften immer umfangreichere und vielfältigere Datensätze mit sich bringt, sind leistungsstarke statistische Rechenumgebungen unerlässlich, um aussagekräftige Einblicke zu gewinnen und ein besseres Verständnis biologischer Systeme zu erlangen. SCEs stellen die erforderlichen Rechen-Tools und die Infrastruktur bereit und ermöglichen es Forschern so, klinisch relevante Zusammenhänge aufzudecken, potenzielle therapeutische Ziele zu identifizieren und die datengestützte Entwicklung neuer Diagnose- und Behandlungsmethoden voranzutreiben.
Angesichts der Vielzahl von SCEs auf dem Markt stellt sich jedoch die Frage, wie Unternehmen die wirksamste und produktivste Plattform für sich finden können. Wie können sie den Ergebnissen und Analysen vertrauen und gleichzeitig greifbare therapeutische Entwicklungen vorantreiben, welche die Lebensqualität von Patienten auf der ganzen Welt verbessern?
Ähnlich wie die Vielfalt der Datensätze, die wir bei der Analyse von Molekülen und Therapeutika sehen, kann diese Frage durch unzählige verschiedene Endpunkte beantwortet werden. Um die Antworten jedoch mit möglichst wenigen schwerwiegenden unerwünschten Ereignissen in Erfahrung zu bringen, sollten Führungskräfte bei der Auswahl der statistischen Rechenumgebung, der sie ihre Daten anvertrauen, fünf Dinge beachten:
1. Das Wichtigste zuerst: Thema Datensicherheit
Datenschutz und Datensicherheit sollten bei der Auswahl einer statistischen Computerumgebung für die Biowissenschaften oberste Priorität haben. Biowissenschaftliche Daten enthalten oft sensible Informationen, die im Rahmen der Compliance mit Richtlinien und gesetzlichen Vorschriften, wie z. B. dem HIPAA und der DSGVO, geschützt werden müssen. Das ist zwar nichts „Neues“, aber eine nützliche Erinnerung für uns alle. Außerdem stellt dies die Grundlage für eine solide, nutzbare, praktikable und auditierbare SCE dar.
Stellen Sie sicher, dass die statistische Computerumgebung Ihrer Wahl eine rollenbasierte Zugriffskontrolle, Benutzernachverfolgbarkeit sowie sichere Datenspeicherungs- und Übertragungsprotokolle verwendet. Regelmäßige Sicherheitsaudits und die Einhaltung branchenüblicher Sicherheitszertifizierungen können ebenfalls zur Aufrechterhaltung eines hohen Datenschutzniveaus beitragen. Lernen Sie den Unterschied zwischen validierten und nicht validierten Umgebungen kennen und treffen Sie Ihre Entscheidungen nicht nur anhand der aktuellen Situation Ihres Unternehmens, sondern auch unter Berücksichtigung der zukünftigen Produktplanung. Wie heißt es so schön: Wer hohe Türme bauen will, muss lange beim Fundament verweilen.
2. Sind sowohl Sicherheit als auch Verfügbarkeit gewährleistet? Offenheit ist der Schlüssel.
Hier muss abgewogen werden – setzt man auf Sicherheit oder auf eine offene Integrationsfähigkeit? Bei statistischen Rechenumgebungen musste man sich viel zu lange für eine von zwei Optionen entscheiden, was Unternehmen anfällig für Sicherheitsprobleme machte und die Integrationsfähigkeit mit anderen Plattformen einschränkte. Und für Fortschritte in den Biowissenschaften ist das einfach inakzeptabel.
Um langfristig eine solide Analyse zu gewährleisten, sollten Sie sich für eine statistische Computerumgebung entscheiden, die sich nahtlos in Ihre bestehenden Betriebssysteme und Workflows integrieren lässt. Nur so können Sie potenzielle Forschungsunterbrechungen vermeiden. Hierzu kann die Kompatibilität mit Programmiersprachen wie SAS, R und Python sowie die Unterstützung relevanter Bibliotheken, Pakete und API-Aufrufe für verschiedene verwandte Systeme gehören. Für eine effiziente Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit in der biowissenschaftlichen Forschung ist ein einfacher Datenaustausch zwischen verschiedenen Tools und Plattformen unerlässlich.
Und wenn Sie dieser wichtige Punkt bereits überzeugt hat, können Sie beruhigt sein – SAS bietet ein SCE an, das alle diese Kriterien erfüllt.
3. Es funktioniert! Aber die Reproduktion – und Erklärung – ist eine Herausforderung
Sie haben Ihre Analyseziele erreicht und die Antworten auf die weltweit größten Herausforderungen gefunden. Bei der zweiten Analyse haben Sie jedoch ein anderes Ergebnis erhalten. Wie kann das sein? Leider ist das für viele Unternehmen ohne eine starke, zuverlässige statistische Computerumgebung typisch.
Reproduzierbarkeit und Transparenz sind für die Wahrung der wissenschaftlichen Genauigkeit und Glaubwürdigkeit in der biowissenschaftlichen Forschung von entscheidender Bedeutung. Und leider können Ihre Ergebnisse bei einigen Analyseprogrammen im Laufe der Zeit auch variieren, wenn neue Pakete für die Datenanalyse veröffentlicht werden. Ohne garantierte, nachgewiesene Abwärtskompatibilität könnte Ihr SCE also ungenaue Ergebnisse liefern.
Solide SCEs tragen zur Reproduzierbarkeit und Transparenz bei, da sie eine Umgebung schaffen, in der Forscher ihre Datenverarbeitungs- und Analyseworkflows dokumentieren, Code mit anderen teilen und eine einheitliche Vorgehensweise bei verschiedenen Studien sicherstellen können. Durch die Förderung standardisierter Tools, Methoden und Datenformate erleichtern SCEs die Replikation und Validierung von Forschungsergebnissen und stärken so die Evidenzbasis für Entwicklungen in den Biowissenschaften.
Mit einer soliden, kompatiblen und sicheren statistischen Rechenumgebung können Sie sicher sein, dass alle Ergebnisse erklärbar, transparent und fehlerfrei sind.
4. Super, aber es kann niemand damit umgehen
In Artikeln über die Demokratisierung des Zugriffs auf Analysen und Data Science wird oft vergessen, wie umfangreich dieses Thema wirklich ist. Und in der Branche gab es in Bezug auf statistische Rechenumgebungen so einige fast unmögliche Optionen, mit denen man arbeiten musste.
Durch niedrigere Zugangsbarrieren für Forscher mit begrenzten Kenntnissen im Bereich der Datenverarbeitung motivieren SCEs eine größere Bandbreite an Wissenschaftlern, sich der datengestützten Forschung zu öffnen. Durch diese Inklusivität können Innovationen in den Biowissenschaften vorangetrieben werden, da ein breiteres Spektrum an Perspektiven und Ideen einbezogen wird. Außerdem können Cloud-basierte SCEs Forschern auch unter ressourcenbeschränkten Bedingungen leistungsstarke Datenverarbeitungskapazitäten bieten und so die globale Zusammenarbeit weiter fördern. Und auch wenn Statistiker weiterhin die wichtigsten Experten und Anwender von SCEs bleiben werden, sind erklärbare Einblicke in zusätzliche Ressourcen und die Gewährleistung einer einheitlichen wissenschaftlichen Ausrichtung der Schlüssel zu schnelleren Fortschritten.
5. Ihre statistische Computerumgebung für heute und morgen
Die Zukunft der Biowissenschaften konzentriert sich auf künstliche Intelligenz, erweiterte Analytik und Machine Learning. Um die Nase vorn zu haben – und Ihre Forschung relevant zu halten – muss Ihre statistische Computerumgebung zukunftsorientiert sein.
Viele SCEs stellen Forschern Plattformen zur Verfügung, auf denen sie KI- und ML-Modelle entwickeln, trainieren und einsetzen können. Mit ihrem Potenzial können sie verborgene Muster aufdecken und anhand komplexer biologischer Daten Vorhersagen treffen. SCEs stellen die erforderlichen Tools und Ressourcen für die KI- und ML-Forschung bereit und erleichtern so die Entwicklung innovativer computergestützter Ansätze, die den Bereich der Biowissenschaften revolutionieren und die Entwicklung neuer Therapie- und Diagnosemöglichkeiten vorantreiben können.
