Hallo zusammen, mein Name ist Christopher Pillsbury und ich freue mich sehr, heute hier bei Ihnen zu sein. Ich werde Ihnen erzählen, wie wir ein Framework entwickelt haben, das F&E-Teams durch die Kombination von AWS, Snowflake und JMP dabei unterstützt, von Ideen zu umsetzbaren Erkenntnissen zu gelangen.
In dieser Sitzung erläutern wir, wie experimentelle Daten in Echtzeit erfasst und analysiert werden und wie diese Architektur Wissenschaftlern schnellere und fundiertere Entscheidungen ermöglicht. Unabhängig von Ihrer Rolle in Forschung und Entwicklung, Datenwissenschaft oder im operativen Geschäft möchte ich Ihnen den Weg von Rohdaten zu Erkenntnissen zeigen und Ihnen zeigen, wie skalierbare Analysen die Innovations- und Zusammenarbeitsprozesse von Teams verändern können.
Für die heutige Tagesordnung führe ich Sie zunächst durch die wichtigsten Meilensteine der Implementierung unserer JMP Live-Instanz. Wir erkunden den Weg der Daten vom Rohexperiment bis hin zu umsetzbaren Entscheidungen und diskutieren die Auswirkungen der Skalierung der Datengenerierung. Ich skizziere den Architekturprozess von IDEXX Data Solutions und zeige, wie Datenerfassung, Datenorganisation und Analyse zusammenwirken, um F&E-Anwender zu unterstützen. Wir betrachten konkrete Beispiele für Dashboards und Berichte in der Praxis und deren messbaren Auswirkungen auf Entscheidungsfindung und Effizienz.
Abschließend möchte ich die wichtigsten Erkenntnisse und Erfahrungen aus dem Aufbau eines skalierbaren Echtzeit-Analysesystems in der Forschung und Entwicklung zusammenfassen. Zunächst möchte ich Ihnen jedoch kurz erklären, was meine Rolle ist.
Ein Data Solutions Architect ist nicht nur eine einzelne Rolle. Es ist eine Mischung aus verschiedenen Disziplinen, die zusammenwirken, um Daten nutzbar, vertrauenswürdig und wirkungsvoll zu machen. Dazu gehören Governance und Sicherheit, die Gewährleistung von Compliance, Datenschutz und Zugriffskontrollen, damit die Daten vertrauenswürdig und sicher bleiben. Ein Data Engineer sorgt dafür, dass die Daten dorthin fließen, wo sie hin sollen, und baut Pipelines, Integrationen und Transformationen, damit Rohdaten nutzbar werden.
DevOps: Infrastruktur, Cloud-Plattformen, Automatisierung und die Gewährleistung von Sicherheit und Belastbarkeit. Datenarchitektur: Modelle entwerfen, Strukturen definieren und sicherstellen, dass die Grundlage skalierbar ist. Datenanalyst: Daten in Erkenntnisse, Dashboards, Visualisierungen und Storys übersetzen, die Entscheidungen vorantreiben. Businessanalyst: Die technische Seite mit dem Geschäftsproblem verbinden, Anforderungen erfassen, den Kontext verstehen und sicherstellen, dass wir die richtigen Probleme lösen.
Und schließlich Datenbankadministrator mit Fokus auf Leistung, Optimierung, Zuverlässigkeit und – heutzutage – Kosten. Zusammen bilden diese Perspektiven die Rolle eines Data Solutions Architect. Meine Aufgabe ist es, die verschiedenen Rollen zu übernehmen, sie zusammenzuführen und Lösungen zu liefern, die Menschen und Teams verbinden, um Datenpipelines zu erstellen und so Geschäftserkenntnisse zu gewinnen.
Nachdem Sie nun etwas über mich und meine Rolle wissen, sprechen wir über unseren bisherigen Weg mit JMP Live. Wie es sich für ein gutes Projekt gehört, begannen wir mit Gesprächen mit der Unternehmens-IT, in denen wir einen Cloud-First-Bereitstellungspfad und die entsprechenden Schritte erarbeiteten. Ihre Unterstützung half uns beim Einrichten eines Azure-Servers und der erforderlichen Dienstkonten und schuf so die sichere Grundlage für die Automatisierung.
Am 31. Juli 2024 half mir Alex bei der Installation und Inbetriebnahme von JMP Live. Etwas mehr als eine Woche später, am 9. August, veröffentlichten wir unseren ersten vollautomatischen Bericht aus einer Snowflake-Ansicht. Im ersten Jahr unseres Pilotprojekts reizten wir die Grenzen unserer JMP Live-Instanz aus, indem wir automatisierte SPC-Diagramme mit 7 Millionen Datensätzen und über 20 Spalten, die alle 5 Minuten aktualisiert wurden, einem Belastungstest unterzogen. Wir führten Dashboards ein, um unterschiedliche Geschäftsanforderungen zu unterstützen und sicherzustellen, dass diese Architektur skalierbar ist und den Teams, die täglich darauf angewiesen sind, Echtzeit-Einblicke liefert.
Auf dem Papier ist unsere Implementierung sehr unkompliziert. Der gesamte Weg von der Idee zur Entscheidung und zu den Daten ist es jedoch nicht. Jeder, der schon einmal mit Experimenten, Daten und Berichten gearbeitet hat, weiß, dass es auf dem Weg dorthin viele versteckte Schritte gibt. Bevor wir uns mit Skalierbarkeit und Systemen befassen, möchte ich daher den Prozess erläutern, den wir alle gemeinsam nutzen. Ob in Forschung und Entwicklung, Datenwissenschaft oder im operativen Geschäft – der Weg von der Idee zur umsetzbaren Entscheidung folgt einem ähnlichen Muster.
Der Weg zur Erkenntnis beschreibt auf einfache, aber wirkungsvolle Weise, wie wir von der Neugier zu Entscheidungen gelangen. Alles beginnt mit einer Frage oder einer Hypothese. Vielleicht testen Sie in der Forschung und Entwicklung ein neues Produktkonzept oder analysieren einen großen Datensatz. Irgendwann haben Sie eine Idee, die es wert ist, getestet zu werden. Daraufhin werden Experimente durchgeführt, Produktserien hergestellt oder sogar Code entwickelt.
Hier beginnt die eigentliche Arbeit. Ausgabedaten von Instrumenten, manueller Datenaufzeichnung oder codegenerierte Datensätze werden gespeichert, manchmal lokal, manchmal in der Cloud, aber zu diesem Zeitpunkt sind sie noch Rohdaten. Nun kommt der kritische Teil: die Strukturierung, Bereinigung und Analyse der Daten. Hier wenden wir statistische Methoden an, testen unsere Annahmen und beginnen, die in den Ergebnissen verborgenen Muster aufzudecken.
Abschließend werden die Erkenntnisse kommuniziert. Dies kann beispielsweise durch eine Präsentation, die Dokumentation der Ergebnisse in ELN oder die Bekanntgabe eines wichtigen Entwicklungsmeilensteins geschehen. Oftmals lösen diese Erkenntnisse die nächsten Fragen aus, und der Zyklus beginnt von vorne.
Im Großen und Ganzen haben Sie die Arbeit erledigt. Sie haben das Experiment durchgeführt, die Daten gesammelt, sie aufbereitet, Ihre Analyse durchgeführt – und herzlichen Glückwunsch, Sie haben eine Erkenntnis gewonnen. Jetzt möchten Sie natürlich Ihre Ergebnisse teilen. Was ist der nächste Schritt? Sie schnappen sich Ihre bewährte PowerPoint-Präsentation, kopieren die Diagramme, fügen vielleicht ein oder zwei Textfelder hinzu und präsentieren die Ergebnisse in einem Meeting. In diesem Moment haben Sie Ihr Ziel erreicht: Sie haben Daten generiert, die eine Entscheidung unterstützen.
Doch hier ist die Frage, die uns beschäftigt: Zu welchem Preis? Wie viel Zeit hat es gekostet, die Daten in Form zu bringen? Wie viele manuelle Schritte waren dafür nötig? Wie oft mussten Sie sie erneut exportieren, neu formatieren oder aktualisieren, wenn sich etwas geändert hat? Das ist die versteckte Steuer auf Erkenntnisse. Der Aufwand, der entsteht, wenn man von Rohdaten zu einer Entscheidung gelangt.
Denn in der Realität fließen die von Ihnen generierten Daten nicht einfach in JMP oder ein anderes System ein. Meistens sind sie roh, fragmentiert und inkonsistent. Das bedeutet, dass Sie oder Ihr Team Stunden damit verbringen, diese Daten manuell zu suchen, zu bereinigen, zu strukturieren und zu bearbeiten, bevor Sie überhaupt mit der Analyse beginnen können.
Wie geht es weiter, wenn Sie endlich eine brauchbare Tabelle haben? Vielleicht müssen Sie Berechnungen hinzufügen. Vielleicht erstellen Sie ein paar abgeleitete Spalten. JMP eignet sich hervorragend dafür. Manchmal greifen Benutzer jedoch auf Excel zurück, weil es einfacher erscheint. Dies erfordert einen erheblichen Zeitaufwand, insbesondere wenn die Analyse von Grund auf neu erstellt wird, selbst für Experimente mit identischem Ergebnis.
Doch genau hier liegt die Falle. Selbst bei standardisierten Prozessen ist alles statisch. Es ist eingefroren. Sie haben die Arbeit erledigt, aber beim nächsten Experiment müssen Sie wieder von vorne beginnen. Das ist die Belastung. Erkenntnisse werden zwar einmal gewonnen, aber mit hohem manuellen Aufwand und ohne einfache Möglichkeit, sie aufzufrischen oder wiederzuverwenden.
Was passiert, wenn man versucht zu wachsen? Man kann es sich so vorstellen: Wir erwarten von Dateningenieuren nicht, dass sie die Wissenschaft verstehen, um Daten zu verwalten. Es liegt auf der Hand, dass wir von Wissenschaftlern nicht erwarten sollten, Dateningenieure zu werden, um die Wissenschaft zu verwalten. Ihre Expertise liegt im Experimentieren, Entdecken und Interpretieren. Und genau dort ist ihre Zeit am wertvollsten. Je mehr Zeit sie mit dem Bereinigen von Tabellenkalkulationen oder dem Ringen mit Formaten verbringen, desto weniger Zeit bleibt ihnen für die eigentliche Wissenschaft. Skalierbarkeit bedeutet, dass Systeme wachsen, ohne unter mehr Personal, mehr Daten oder mehr Komplexität zusammenzubrechen.
Wenden wir den Weg einer Erkenntnis auf ein Team an, das Daten generiert. Sobald mehr Personen in den Prozess eingebunden werden, entsteht eine völlig neue Herausforderung: Variation. Verschiedene Personen verfügen über unterschiedliche Kenntnisse in der Datenverarbeitung, unterschiedliche Gewohnheiten und unterschiedliche Methoden zur Formatierung oder Strukturierung ihrer Ergebnisse. Je näher man an den Rohdaten ist, desto größer ist die Variation.
Doch damit nicht genug. Diese Variationen ziehen sich durch die gesamte Analyse und Berichterstattung. Die Folge: Der Datenaustausch ist nicht einfach, und die Analysen stimmen nicht immer überein. Und Präsentationen? Die können sich zu einem abenteuerlichen Unterfangen entwickeln: „Was bedeutet dieses Diagramm?“ „Ach ja? Mir gefällt einfach das Format von dem und dem, also habe ich seinen Stil kopiert.“
Was passiert? Teams verbringen enorm viel Zeit damit, Speicherorte und Spaltendefinitionen abzustimmen, aufzuräumen, zu formatieren und die Kontinuität sicherzustellen. Dieser versteckte Aufwand vervielfacht sich, je mehr Daten generiert werden. Wenn das für ein einzelnes Team gilt, stellen Sie sich vor, dies auf eine ganze Abteilung auszuweiten.
Zahlreiche Teams generieren Daten, jedes mit seinem eigenen Ansatz. Plötzlich werden unzählige Stunden damit verbracht, diese Daten zu manipulieren und in Form zu bringen. Das größere Problem ist jedoch immer noch die Variation. Unterschiedliche Interpretationen, unterschiedliche Analysen, unterschiedliche Berechnungen, unterschiedliche Ausgabeformate. All diese Unterschiede nagen an der Effizienz.
Und im großen Maßstab? Das verlangsamt nicht nur einzelne Projekte, sondern kann den Gesamtfortschritt behindern. Das ist die eigentliche Belastung für das Unternehmen. Wenn jedes Team das Rad neu erfindet, werden Erkenntnisse inkonsistent, die Abstimmung dauert länger und die Dynamik geht verloren. Die Herausforderung und Chance besteht darin, Systeme zu entwickeln, die es jeder Gruppe ermöglichen, sich auf ihre Stärken zu konzentrieren und gleichzeitig reibungslos zusammenzuarbeiten.
Bei IDEXX haben wir diese Herausforderung erkannt und arbeiten daran, die Beziehung unserer Mitarbeiter zu Daten wiederherzustellen. Wir haben unsere Systeme, Teams und Prozesse neu ausgerichtet, damit sich die Mitarbeiter nicht mehr mit Daten herumschlagen, sondern auf deren Nutzung konzentrieren können. Das bedeutet, die Arbeit klar zu definieren, nützliche Automatisierungen zu entwickeln und einen No-Code- oder Low-Code-Zugriff auf die Big-Data-Systeme zu ermöglichen, die wir für uns selbst einrichten. Denn der Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen ist nicht nur eine Frage der Technologie. Es geht darum zu verstehen, wo die wirklichen Probleme und die Verschwendung liegen. Es geht darum zu wissen, was den Menschen realistisch vermittelt werden kann und was sich mit Technologie besser lösen lässt.
Indem wir die Stärken unserer Mitarbeiter mit den Stärken der richtigen Tools – AWS, Snowflake und JMP – kombinieren, beseitigen wir Hindernisse für Erkenntnisse und ermöglichen es Teams, schneller, konsistenter und sicherer voranzukommen.
Fazit: In der heutigen F&E-Landschaft sind skalierbare Systeme keine Option mehr. Die Wissenschaft entwickelt sich rasanter denn je. Die Menge der von uns generierten Daten wächst stetig. Sind unsere Systeme nicht skalierbar, können sie nicht mithalten. Das Ergebnis sind Engpässe, Inkonsistenzen und vergebliche Mühe. Skalierbarkeit ermöglicht es uns, wissenschaftliche Erkenntnisse schnell in Lösungen umzusetzen. Sie macht den Unterschied zwischen wochenlangem Datensammeln und der Fähigkeit, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Deshalb ist es so wichtig, unseren Umgang mit Daten zu überdenken. Denn Geschwindigkeit, Konsistenz und Vertrauen in unsere Erkenntnisse führen direkt zu Fortschritten in F&E.
In den nächsten Minuten werden wir uns eingehend mit dem Architekturprozess von Datenlösungen befassen, der sich um zwei Hauptkategorien dreht. Die erste Kategorie ist „Datenrouting und -aufnahme“, in der Rohdaten gesammelt, migriert und verwaltet werden. Die zweite Kategorie ist „Data Lakehouse und Analytics“, in der unsere Daten- und Analysearchitektur angesiedelt ist.
In unserer Forschungs- und Entwicklungsumgebung können Daten aus verschiedenen Quellen stammen. Einige werden manuell von Wissenschaftlern erfasst, andere werden während Experimenten automatisch von Instrumenten und Maschinen generiert. Sobald die Daten vorliegen, greift unser Cloud-Migrationsservice. Er überwacht kontinuierlich bestimmte Verzeichnisse auf neue Dateien und verschiebt diese automatisch in den AWS-Speicher. So wird sichergestellt, dass alle eingehenden Daten an einem zentralen, sicheren Ort erfasst und für die weitere Verarbeitung und Analyse bereitstehen.
Sobald die Daten zu AWS migriert wurden, gelangen sie in die Datenarchitekturebene. Hier werden alle Dateien sicher erfasst und gespeichert, was uns einen skalierbaren und zuverlässigen Rohdatenspeicher ermöglicht. Von dort werden die Daten mithilfe von SNS-Benachrichtigungen und Snowpipes in Snowflake eingespeist, was eine Echtzeitübertragung von AWS auf unsere Datenplattform ermöglicht.
In Snowflake bereinigen, normalisieren und transformieren automatisierte ETL-Prozesse die Rohdaten in standardisierte Modelle, sodass sie für die Analyse bereit sind. Wir nutzen außerdem die erweiterten Funktionen von Snowflake wie Ansichten und dynamische Tabellen, die es Analysten und Wissenschaftlern ermöglichen, mehrere Datenquellen nahtlos abzufragen und zu kombinieren. Dies schafft eine konsistente und effiziente Grundlage für die nachgelagerte Analyse in JMP Live.
Schließlich erreichen wir die Ebene der analytischen Architektur. Hier werden die standardisierten Datenmodelle von Snowflake in umsetzbare Datenansichten umgewandelt, die spezifische geschäftliche und wissenschaftliche Anwendungsfälle unterstützen. Wir bieten kuratierte Zugriffspunkte, die auf die Bedürfnisse verschiedener Stakeholder und ihre analytischen Workflows zugeschnitten sind, sodass sich Benutzer auf Erkenntnisse statt auf die Datenbearbeitung konzentrieren können.
Im Wesentlichen schließt diese Ebene die Lücke zwischen Rohdaten und Entscheidungsfindung und stimmt Datenstrukturen auf Berichterstellung, Visualisierung und allgemeine Geschäftsziele ab. In diesem Schritt werden strukturierte Daten in JMP Live in aussagekräftige Echtzeit-Erkenntnisse umgewandelt.
Im Wesentlichen beginnt alles mit der Datengenerierung und der Erstellung eines Datenpakets. Sobald die Daten vorhanden sind, überwacht unser Cloud-Migrationsservice kontinuierlich die relevanten Verzeichnisse und verschiebt neue Dateien in den AWS-Speicher. Anschließend übernimmt die Datenarchitekturebene. Von hier aus werden die Daten mithilfe von SNS-Benachrichtigungen und einer Snowpipe von AWS in Snowflake eingespeist.
In der Ebene der analytischen Architektur wandeln wir die Rohdaten in standardisierte Modelle und dann in umsetzbare Datenansichten um, die bestimmte wissenschaftliche Anwendungsfälle unterstützen.
Und schließlich ermöglicht die Veröffentlichung von Berichten und Daten in JMP Live eine Self-Service-Automatisierung. Kurz gesagt: Dieser Fluss von der Datengenerierung über die Architektur bis hin zur Analyse verwandelt experimentelle Rohdaten in Erkenntnisse, die die Grundlage für Entscheidungen bilden.
Jetzt möchte ich kurz innehalten. Alle Architekturdiagramme und Flussdiagramme, die wir gesehen haben, sind wichtig. Sie zeigen, dass das System funktioniert. Sie allein beweisen noch keinen Wert. Der wahre Wert entsteht, wenn die Menschen, die das System nutzen – unsere Wissenschaftler –, sofort die Erkenntnisse gewinnen, die sie für ihre Entscheidungen benötigen.
Wenn ein Wissenschaftler sagt: „Das ist genau das, was ich brauche“, dann hat das System tatsächliche Wirkung gezeigt. Genau das werden wir als Nächstes untersuchen. Die konkreten Anwendungsfälle und messbaren Auswirkungen, die zeigen, wie sich diese Architektur in Ergebnisse für Forschung und Entwicklung umsetzt.
Um die Voraussetzungen zu schaffen, verwenden wir einen Mikrotiterplattenleser, der eine Protokolldatei in zwei Varianten erstellt, wie Sie hier sehen. Während eines Kalibrierungs- und Kontrolllaufs generieren die Instrumente diese Protokolldateien. Sie enthalten wichtige Kalibrierungs- und Kontrollergebnisse, die in Tabellen direkt in die Datei eingebettet sind.
Ein MPD-Team interessierte sich sehr für diese Daten und entwickelte einen Berichtsprozess, der den Gerätezustand anhand der Ergebnisse dieser Läufe verfolgte. Wie so oft wurden die Daten nicht nur in den Forschungs- und Entwicklungslaboren gesammelt, sondern auch vor Ort ausgewertet. Der Haken dabei: All dies geschah manuell. Was als reine Neugier begann, entwickelte sich allmählich zu einem repetitiven, zeitaufwändigen Prozess.
Jeden Monat sammelten die Teams Hunderte von Protokolldateien, kopierten Daten manuell in Junk-Tabellen und erstellten Berichte. Ein enormer Aufwand, der sich Monat für Monat wiederholte. Ein perfektes Beispiel dafür, wie eine wertvolle Aufgabe durch manuelle Arbeit ins Stocken geraten kann.
In enger Zusammenarbeit mit diesem Team entwickelten wir eine DSA-Datenpipeline, um den gesamten Prozess zu automatisieren. Anstatt Dateien manuell zu sammeln, begannen wir, sie direkt nach ihrer Erstellung programmgesteuert zu erfassen und im AWS-Speicher bereitzustellen. In Snowflake wurden die Daten weiterverarbeitet, bereinigt und standardisiert. Anschließend erstellten wir Ansichten, die als Zugriffspunkte für JMP Live-Berichte dienten, wie hier im Screenshot zu sehen. Das Ergebnis ist eine übersichtliche, zentralisierte Tabelle, die ehemals unübersichtliche manuelle Daten in eine strukturierte, zuverlässige Ressource verwandelt, die Wissenschaftler sofort für Analysen und Entscheidungen nutzen können.
Der Bericht in JMP Live wird jetzt automatisch aktualisiert, sobald ein neuer Kalibrierungs- oder Kontrolllauf abgeschlossen ist. Die Geräte werden nach ID und Standort gruppiert, und jedes Kalibrierungs- oder Kontrollereignis wird übersichtlich und datumsbezogen erfasst. Dies bietet Echtzeit-Einblicke in den Systemzustand und hilft Forschungs- und Entwicklungsabteilungen sowie Referenzlaboren, potenzielle Wartungsprobleme zu erkennen, bevor sie zu Problemen werden. Mit anderen Worten: Wir haben nicht nur die repetitive manuelle Arbeit eliminiert, sondern auch einen abteilungsübergreifenden Bericht erstellt. Eine zentrale Anlaufstelle, auf die sich alle verlassen können, um genaue und aktuelle Daten zu erhalten.
Der früher zeitaufwändige manuelle Prozess ist heute vollständig automatisiert. Jeder Schritt im Workflow, von der Datengenerierung bis zur Berichtsaktualisierung, ist innerhalb von etwa 20 Minuten nach Abschluss der Veranstaltung abgeschlossen. Diese schnelle Bearbeitung ermöglicht dem Team Echtzeit-Einblick in seine Daten, was schnellere Entscheidungen und ein proaktiveres Management von Experimenten und Instrumenten ermöglicht.
Doch das System ist nicht nur wertvoll, weil es existiert, sondern weil es den Umgang von Wissenschaftlern mit Daten verändert. Wenn sie nicht mehr fragen, wie diese Daten entstanden sind, sondern anfangen zu fragen, was sie bedeuten, ist das der Beweis dafür, dass wir echten, umsetzbaren Mehrwert geliefert haben. In vielen Bereichen haben wir manuelle, zeitaufwändige Prozesse in automatisierte Echtzeit-Workflows umgewandelt.
Bei der Kalibrierung und Kontrolle der Feldüberwachung sammelte früher ein einzelner Wissenschaftler Daten von Hunderten von Instrumenten. Heute bietet die netzwerkweite automatisierte Erfassung Echtzeit-Einblicke in den Systemzustand. Für den Marktdatenzugriff und die Entwicklung neuer Produkte verarbeiteten F&E-Mitarbeiter die Testdaten von Mikrotiterplatten früher manuell. Die Automatisierung liefert nun innerhalb weniger Minuten nach der Plattenablesung analysefertige Datensätze und beschleunigt so die Entscheidungsfindung.
Bei der Entwicklung neuer Instrumente und Verbrauchsmaterialien machen wir die manuelle Datenerfassung überflüssig, indem wir eine automatisierte Datenerfassung einrichten, die den Teams nach dem Lauf nahezu sofortigen Zugriff auf die Ergebnisse ermöglicht.
Und schließlich wurden bei der Herstellung von SPC-Daten wiederholte, langsame Analysen durch Echtzeit-SPC-Diagramme ersetzt, auf die über JMP Live-Dashboards rund um die Uhr zugegriffen werden kann, wodurch schnellere, datengesteuerte Entscheidungen zwischen den Teams möglich sind.
Was sind die wichtigsten Erkenntnisse daraus? Rohdaten der Instrumente werden automatisch aus den Laboren in AWS und Snowflake eingespeist. Das reduziert Verzögerungen und stellt sicher, dass Wissenschaftler von Anfang an mit vollständigen, präzisen Datensätzen arbeiten. Snowflake bietet eine zentrale, sichere Plattform zur Speicherung und Strukturierung aller Versuchsdaten. Keine Silos oder fragmentierten Tabellenkalkulationen mehr, sondern saubere, abfragebereite Daten, auf die alle Teams zugreifen können. Mit JMP und JMP Live können Wissenschaftler wiederverwendbare Dashboards und Analysen erstellen, die automatisch mit neuen Daten aktualisiert werden. Das spart stundenlange manuelle Arbeit und unterstützt die kontinuierliche Überwachung.
Dashboards werden mit Abschluss der Experimente aktualisiert und geben Entscheidungsträgern Live-Einblicke in Fortschritt, Ergebnisse und neue Trends. Kein Warten mehr auf statische Berichte.
Ergebnisse können problemlos zwischen F&E-Abteilungen, Qualitätssicherung, Fertigung und Führungsebene ausgetauscht werden. Dies trägt zur Abstimmung von Prioritäten und zur Beschleunigung der Produktentwicklung bei. Insgesamt verändert dieses System die Art und Weise, wie Teams auf Daten zugreifen, sie analysieren und verarbeiten. Rohe experimentelle Ergebnisse werden in zeitnahe, umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt, die Innovationen vorantreiben.
Wie wir heute gesehen haben, muss der Weg von experimentellen Rohdaten zu umsetzbaren Erkenntnissen weder langsam noch manuell sein. Durch die Kombination von AWS, Snowflake und JMP Live haben wir ein System entwickelt, das Daten automatisch erfasst, strukturiert und analysiert und so einst mühsame Arbeit in zuverlässige Erkenntnisse in Echtzeit verwandelt.
Wir haben mehrere wichtige Vorteile demonstriert: Schnellerer Zugriff auf hochwertige Daten, eine skalierbare und zentralisierte Architektur, wiederholbare und automatisierte Analysen, Entscheidungsunterstützung in Echtzeit und funktionsübergreifende Transparenz, die die Zusammenarbeit fördert. Der wahre Maßstab für den Erfolg liegt in der Benutzererfahrung. Wissenschaftler fragen nicht mehr, wie die Daten dorthin gelangt sind, sondern was sie bedeuten.
Dieser Wechsel von Prozessfragen zu Erkenntnisfragen ist der ultimative Beweis dafür, dass das System Mehrwert liefert. Mit Blick auf die Zukunft bietet dieser Ansatz die Grundlage für kontinuierliche Innovation. Teams müssen sich weniger mit Daten auseinandersetzen und können diese stattdessen nutzen, um Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und die Produktentwicklung zu beschleunigen.
Vielen Dank für Ihre Zeit heute. Ich hoffe, Sie haben sich nun ein klares Bild davon gemacht, wie automatisierte, skalierbare Analysen ein Unternehmen verändern können.
