La stanza non è più grande di un armadio. Il server è situato tra pannelli elettrici e tubi. Non c'è una sedia in vista. L'analista dei dati, dopo aver attraversato l'intero edificio, sospira. Si accovaccia, appoggia il portatile sulle ginocchia e collega un cavo.
Finalmente ha accesso ai dati. Esegue manualmente una query e appare un file CSV.
Tutti questi dati richiedono una grande pulizia e diversi incontri con esperti del settore. Prima di tornare alla sua postazione di lavoro, deve estrarre i dati da diversi altri sistemi. Solo allora può iniziare la sua analisi.
Quando Pfizer ha presentato questo scenario alla conferenza degli utenti AVEVA, ha attribuito le sue difficoltà a set di dati grezzi isolati e a strumenti analitici inadeguati, ma anche alla mancanza di collaborazione tra i reparti.
Non sono i soli. In un sondaggio condotto da Forbes Insights ed Ernst & Young su oltre 1.500 dirigenti globali, il 41% degli intervistati ha individuato nella mancanza di collaborazione tra i team IT, analitici e aziendali il principale punto dolente nella progettazione di iniziative di dati e analisi. Lo studio ha anche rilevato che i direttori operativi erano particolarmente preoccupati per la mancanza di allineamento e collaborazione tra le funzioni.
Ma torniamo a Pfizer, e più precisamente alla sede di Groton nel Connecticut. I dati operativi erano isolati e accessibili solo all'interno dell'edificio fisico, il che ha portato rapidamente a un maggiore carico di lavoro manuale per gli operatori. Questi silos di dati ostacolavano inoltre la collaborazione e creavano problemi di latenza. Per realizzare le proprie ambizioni di innovazione e ridurre al contempo i tempi di commercializzazione, Pfizer aveva bisogno di una nuova strategia di gestione dei dati. Utilizzando il sistema PI di AVEVA , Pfizer ha deciso di digitalizzare il processo di scoperta dei farmaci e di creare un'unica fonte di verità per le informazioni operative e self-service a cui accedere in qualsiasi momento e ovunque.
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