Aujourd’hui, les laboratoires sont soumis à une pression considérable pour en faire plus que jamais, et en moins de temps. En même temps, les méthodes de recherche et l’évolution des demandes du marché deviennent de plus en plus complexes.
Dans ce contexte, il devient évident que les « laboratoires les plus susceptibles de survivre » sont ceux qui utilisent leurs ressources de données et leurs techniques d’intelligence artificielle (IA) pour travailler plus rapidement et plus efficacement.
Jusqu’à présent, la relation de l’opérateur de laboratoire avec ses données était généralement limitée par des tableaux de bord et des rapports LIMS prédéfinis. Les données elles-mêmes, souvent non structurées et cloisonnées par rapport à d’autres systèmes d’entreprise, n’ont pas toujours été accessibles sans un exercice de modélisation de données coûteux et tactique. Il a été difficile d’exploiter l’IA dans l’ensemble du laboratoire et d’inclure les ressources de données de toute l’entreprise pour avoir une vue d’ensemble des processus de l’organisation.
Cette réalité évolue rapidement lorsque l’IA et l’apprentissage automatique (ML) sont déployés en laboratoire. Nous vivons aujourd’hui à l’ère des données numériques. Les entreprises qui n’utilisent pas leurs données à leur avantage commencent déjà à prendre du retard par rapport à leurs pairs et risquent de devenir obsolètes dans un monde changeant.
Mais aussi importantes et puissantes que soient les données pour chaque entreprise, elles ne sont utiles que si vous savez comment les organiser et les utiliser de la bonne manière.
La Business Intelligence est une décision intelligente
Selon la façon dont vous le voyez, le Big Data est soit un énorme casse-tête, soit la plus grande opportunité du monde. D’une part, il y a plus de points d’information potentiellement utiles que jamais auparavant. Mais d’autre part, il y a beaucoup plus de bruit qui brouille ces informations utiles que jamais auparavant.
La Business Intelligence (BI) est l’un des outils les plus précieux pour se démarquer de ce bruit, ainsi que pour communiquer plus efficacement vos découvertes aux autres. La BI n’est pas nouvelle, mais la façon dont elle est utilisée a considérablement changé ces dernières années. En effet, les quantités massives de données auxquelles nous avons désormais accès, sans parler de leur complexité croissante, ont rendu impossible de passer au crible les milliards de points de données que nous générons chaque jour sans l’aide de l’IA et du ML.
Les solutions BI optimisées par ces technologies vous aident à identifier les données qui comptent, ce qui vous évite d’être submergé. Ils peuvent également vous aider à prendre des décisions plus éclairées, à améliorer l’efficacité des opérations et à découvrir des informations sur les tendances actuelles et passées.
Travailler avec des indicateurs clés de performance (KPI) basés sur la BI vous donne la possibilité de définir des objectifs réalisables. En retour, cela accélérera votre réussite globale en vous aidant à formuler des stratégies plus efficaces et des moyens plus performants pour atteindre les objectifs essentiels.
De plus, une bonne plateforme de BI permet également de tirer le meilleur parti de vos données en fournissant des moyens intuitifs de les visualiser. Un tableau de bord efficace permet de raconter une histoire compréhensible à partir de montagnes de données brutes ou analysées qui seraient autrement dénuées de sens.
Donner un sens aux données
Si la BI est souvent utilisée comme base pour répondre à des questions complexes, un outil plus avancé, connu sous le nom de Business Analytics (BA) a une autre utilité. BA applique des méthodes quantitatives pour tirer des informations significatives de vos données. Il utilise une variété de stratégies et de technologies pour analyser et extraire des informations et des performances à partir d’informations commerciales historiques, ce qui vous permet de mener à bien vos futurs plans d’affaires, de répondre aux besoins des clients et d’augmenter votre productivité.
Selon la Harvard Business School, il existe quatre méthodes principales pour effectuer une BA :
- Descriptive : L’interprétation de données historiques pour identifier des tendances et des modèles
- Diagnostique : L’interprétation de données historiques afin de déterminer les causes d'un événement
- Prédictive : L’utilisation de statistiques pour prévoir les résultats
- Normative : L'application de tests et d'autres techniques pour déterminer le résultat qui sera le meilleur dans chaque situation
Intégrer efficacement la BI et la BA
Les grandes quantités de données que les outils de BI et BA doivent passer au crible aujourd’hui ont souvent besoin de solutions spécialement conçues pour fournir efficacement des informations utiles. Par conséquent, la plupart des outils d’analyse et de renseignement modernes sont des applications autonomes qui doivent être alimentées par des sources de données externes ou intégrées via des interfaces coûteuses et limitées. De plus, les données sont souvent forcées par des systèmes qui visent à fournir des réponses à des questions spécifiques tout en ignorant les autres, ce qui rend la plateforme inflexible dans le meilleur des cas.
La solution LabVantage Analytics Laboratory Performance Optimizer (LPO) offre une approche plus intégrée et rationalisée de la BI et de la BA, réduisant les coûts tout en améliorant l’efficacité des processus de votre laboratoire. En regroupant des données de différents systèmes et en tirant parti de l'IA, le LPO optimise le processus et offre une vue complète du laboratoire.
Les principaux composants de cette solution sont les suivants :
- Analyseur de performance de laboratoire : Il fournit une vue consolidée des données de laboratoire interdépendantes et des ensembles de données d’analyse.
- Surveillance des instruments : Elle permet au personnel de laboratoire de connecter, collecter et compiler les données des instruments de laboratoire, tout en fournissant des informations sur l’état des instruments et des alertes de défaillance proactives.
- Suivi et gestion de la qualité : Il comprend l’analyse du contrôle statistique des processus (SPC), la création de graphiques, la création de rapports, etc.
- Recommandation de la disposition de laboratoire : Elle permet le routage dynamique des demandes de labo entre diverses entités et zones de travail.
- Optimiseur de ressources de laboratoire : Il se concentre sur une meilleure optimisation des ressources matérielles et humaines.
Avec LPO, les laboratoires sont en mesure d’atteindre de nouveaux critères de performance. Le système crée des informations significatives à partir des données pour identifier les meilleures actions suivantes. Cette visibilité et les fonctions d’optimisation disponibles permettent aux laboratoires modernes d’en faire plus, et plus rapidement, tout en réduisant les coûts et en améliorant la prise de décisions.
Contactez-nous dès aujourd’hui pour savoir comment vous pouvez tirer pleinement parti des tonnes de données que vous collectez déjà en tirant des informations avancées de vos processus d’affaires et de laboratoire.
