Datengestützte Entscheidungen sind bessere Entscheidungen. Deshalb etabliert Boehringer Ingelheim ein Datenökosystem mit Namen „dataland“. Es unterstützt alle Mitarbeitenden bei datengetriebenen Entscheidungen und macht das Unternehmen insgesamt effizienter. Die bisherigen Anwendungsbeispiele zeigen bereits, welchen Wert das System hat.
Ferran Urgeles,
Programmleiter der Initiative dataland bei Boehringer Ingelheim
Ob sie Produktvorschläge machen oder unerwünschte E-Mails in den Spam-Ordner verschieben: Algorithmen gehören zu unserem Alltag und das nicht nur online, sondern auch in vielen Bereichen der analogen Welt. Denken wir zum Beispiel an die digitalen Datenmengen, die in jeder Phase moderner Industrieprozesse generiert und erfasst werden: ob in der Produktion, der Kommunikation, im Kundenkontakt, in der Buchhaltung oder in der Forschung. Algorithmen analysieren diese Daten, um daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen — sie entdecken Muster und stellen Verbindungen her, die ein menschliches Gehirn schon allein wegen der schieren Menge an Informationen niemals erkennen könnte.
„Die Technologie ermöglicht uns ein besseres Verständnis dafür, welche Prozesse die Geschäftsergebnisse des Unternehmens beeinflussen – und wie sie es tun“, erklärt Ferran Urgeles, Programmleiter der Initiative dataland bei Boehringer Ingelheim. Das Ziel: bessere Entscheidungen in sämtlichen Geschäftsbereichen und in jeder Betriebsphase, von der Forschung über die Produktion bis hin zum Vertrieb und darüber hinaus. „So können wir das volle Potenzial von dataland nutzen und viele Erkenntnisse gewinnen, die wir sonst nicht entdeckt hätten.“
Schlussendlich geht es Boehringer Ingelheim selbstverständlich darum, „Medikamente schneller und sicherer zu entwickeln“, wie Urgeles sagt.
dataland als Ökosystem ist eine digitale Plattform, die Daten aus sämtlichen Unternehmensbereichen zusammenführt und zur sofortigen, leicht verständlichen Nutzung verfügbar macht, zum Beispiel für Simulationen oder Datenanalysen.
Alle im dataland-Ökosystem gesammelten Daten werden einer Datensicherheits- und Compliance-Prüfung unterzogen und durch modernste Sicherheitsmaßnahmen geschützt“, versichert Urgeles. Das Ökosystem ist seit Ende 2022 bei Boehringer Ingelheim in Betrieb und beschäftigt sich mit Anwendungsfällen aus der Praxis. Dieser Bottom-up-Ansatz sorgt dafür, dass die Plattform Funktionen umfasst, die für die tägliche Arbeit relevant sind.
Ein End-to-end-Datenökosstem?
Wenn man weiß, was man bauen will, muss man zunächst die Boxen identifizieren, die die notwendigen Bausteine enthalten.
Anschließend werden alle Boxen geleert, und die darin enthaltenen Bausteine werden an einem einzigen Ort als „Roh“-Stapel gesammelt.
Einige Bausteine sind zerbrochen oder passen nicht zu den anderen. Durch eine „Bereinigung" des Stapels werden diese entfernt.
Um den Bauprozess zu beschleunigen, werden die Bausteine „kuratiert“, das heißt nach Größe, Farbe und Verwendung sortiert.
Der Bau kann weiter vereinfacht und beschleunigt werden, indem erste Teile, die für die Endmontage benötigt werden, „vormontiert“ werden.
Schließlich werden die vorgefertigten Teile und Bausteine verwendet, um das geplante Bauwerk zusammenzusetzen und fertigzustellen.
„Die größte Herausforderung ist gar nicht die immense Menge an Daten“, sagt Urgeles. „Es geht vielmehr darum, wie sie strukturiert sind, damit sie sich einfach von der gesamten Belegschaft nutzen lassen.“
Doch mit dem Datenökosystem allein sei es nicht getan, egal, wie umfänglich und intelligent es auch organisiert ist. Brigitte Fuhr, Leiterin der Abteilung Central-Data-Science bei Boehringer Ingelheim, erklärt: „Unsere Beschäftigten müssen über die richtigen Fähigkeiten verfügen, um die Daten interpretieren zu können. Deshalb ist gezielte Weiterbildung von zentraler Bedeutung.”
Dafür gibt es bei Boehringer Ingelheim die „Data Science Academy“. „Dort finden Kolleginnen und Kollegen passende Fortbildungsmöglichkeiten für ihren jeweiligen Kenntnisstand, vom erfahrenen Data Scientist bis zum Neuling“, erklärt Fuhr.
Timmo Andersen,
Leiter Human Pharma Regions bei Boehringer Ingelheim
Next Best Action (NBA) AICER of Human Pharma Regions ist die erste Anwendung von dataland im Live-Einsatz. Sie wurde entwickelt, um den Vertrieb und das Marketing zu unterstützen. Über 250 Mitarbeitende im Vertrieb in Spanien nutzen das Programm bereits, um den besten Ansatz für Kundenansprache und -bindung zu finden.
Dafür greift das Programm auf verschiedene Datenquellen zurück und nutzt und Data-Science-Funktionen um beispielsweise die Anrufpläne der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu optimieren. Nach Angaben von Timmo Andersen, Leiter Human Pharma Regions bei Boehringer Ingelheim, hat NBA die Performance des Unternehmens bereits deutlich gesteigert.
„Unsere Kundenkonversionsrate ist um knapp zwei Prozent gestiegen, seit die Anwendung in Betrieb ist“, sagt Timmo Andersen, „die Umsatzwachstumsrate um 20 Prozent. Das entspricht einem Kapitalwert von insgesamt 11 Millionen Euro. Noch wichtiger ist aber, dass die Kundenansprache für viele ein ganz neues Niveau erreicht hat.“
Datengestützte Prozessverbesserungen, so Andersen weiter, „ermöglichen uns eine Zusammenarbeit bei der Kundenansprache auf der Grundlage von Erkenntnissen - nicht von Meinungen.“
Dr. Lorna Hart,
Global Lead Feasibility und Projektverantwortliche für Pegasus
Eine der größten Stärken von dataland ist die Verknüpfung von Daten aus verschiedensten Unternehmensbereichen, um neue Zusammenhänge zu entdecken. Ein sehr gutes Beispiel ist die dataland-Anwendung „Pegasus Site Identification“. Sie findet die optimalen Standorte für eine klinische Studie, indem sie Leistungskennzahlen der infrage kommenden Länder analysiert und die Patientenrekrutierung simuliert, damit der zeitliche Ablauf der Studie besser planbar wird.
„So können wir nicht nur sehr viel einfacher die am besten geeigneten Länder und Forscher für unsere Studien bestimmen, sondern auch den Zeitaufwand dafür reduzieren“, erklärt Dr. Lorna Hart, Global Lead Feasibility und Projektverantwortliche für Pegasus.
Aber damit hören die Anwendungsmöglichkeiten von dataland im Bereich klinische Studien noch lange nicht auf. Denn hat eine Studie erst einmal begonnen, stellt sich die Frage, wie sich die dabei gewonnenen Daten am besten darstellen und betrachten lassen. Eine Anwendung mit dem Namen „Clinical Development Cockpit“ soll genau das leisten.
George Okafo,
Global Director of the Healthcare Data and Analytics Unit at Boehringer Ingelheim
Schneller bessere und risikoärmere Produkte zu entwickeln – das ist eine der großen Herausforderungen der pharmazeutischen Industrie. Auch dafür ist der Zugang zu hochwertigen Daten und deren Auswertung von entscheidender Bedeutung.
Riesige Mengen solcher Daten sind beispielsweise derzeit in Biobanken gespeichert. Eine Biobank ist eine digitale Datenbank echter – selbstverständlich anonymisierter – Patientendaten, die zum Beispiel Eigenschaften von Gewebeproben und andere Daten aus elektronischen Patientenakten erfasst. Bisher konnte Boehringer Ingelheim diese externen Quellen nicht in vollem Umfang optimal nutzen. Mit dataland wird das jetzt möglich. So kann das Unternehmen den Prozess der Entwicklung neuer, stärker personalisierter Medikamente beschleunigen.
George Okafo ist Global Director der Healthcare Data and Analytics Unit (Teil von global Computational Biology and Digital Sciences) bei Boehringer Ingelheim. Mit dem „Healthcare Data Analytics and Disease Translational Accelerator“ entwickeln er und sein Team eine anwenderfreundliche Plattform, die allen Kollegen von Boehringer Ingelheim Biobankdaten zur Verfügung stell. Die Einführung ist noch in diesem Jahr geplant.
„Diese Erkenntnisse“, sagt Okafo, „werden uns helfen, personalisierte Medikamente zu entwickeln und sie noch schneller zu den Patienten zu bringen.“
