Boehringer Ingelheim schafft datenbasierte Strukturen mit AWS, um die Einführung neuer Medikamente zu beschleunigen

Boehringer Ingelheim ist seit 1885 in Familienbesitz, bedient mehr als 130 Märkte weltweit und gibt jährlich 4,1 Milliarden Euro für Forschung und Entwicklung aus. Im Jahr 2020 wandte sich das Unternehmen an AWS, um Hilfe bei einer ehrgeizigen Initiative zur Datentransformation zu erhalten, um Datensilos aufzubrechen und unternehmensweite Datenlösungen innerhalb von 2 Jahren zu standardisieren und gleichzeitig eine straffe Unternehmensführung aufrechtzuerhalten. „Die größte Herausforderung besteht nicht in der Größe dieser riesigen Datensätze, sondern darin, sie zu strukturieren. Wir haben uns für AWS entschieden, weil wir einen vertrauenswürdigen Partner brauchten, der zwei Hauptkriterien erfüllt: Compliance und Flexibilität“, sagt Henrich. „Mit AWS können wir die Compliance gewährleisten, ohne dass wir zu viele Anpassungen vornehmen müssen. Und die Services sind flexibel genug, um Lösungen anderer Drittanbieter zu integrieren und so Lücken in unseren aktuellen Anforderungen zu schließen.“

Um die technologische Grundlage von Dataland zu implementieren, arbeitete Boehringer Ingelheim eng mit AWS Professional Services zusammen, einem globalen Expertenteam, das Unternehmen dabei unterstützt, die gewünschten Geschäftsergebnisse bei der Nutzung der Cloud zu erzielen. „Das Team von AWS Professional Services hat uns nicht nur bei der Einrichtung unterstützt, sondern uns auch dabei geholfen, zu verstehen, was wir tun müssen, um zu wachsen“, sagt Ferran Urgeles, Programmmanager von Dataland. „Es hat uns geholfen, klare Prozesse und Richtlinien festzulegen, sodass wir Klarheit darüber hatten, wie wir entsprechend unseren organisatorischen Anforderungen vorgehen sollten.“

Mit Dataland stellt das Unternehmen riesige Mengen an kuratierten Daten für die gesamte Belegschaft über eine Self-Service-Lösung zur Verfügung, die dabei hilft, Einblicke zu gewinnen. Der zentrale Datenhub optimiert die Struktur von Datensätzen und berücksichtigt dabei deren Größe, die bei externen Daten bis zu mehreren Petabyte betragen kann. Für seinen Data Lake entschied sich das Unternehmen für Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), einen Objektspeicherservice, der branchenführende Skalierbarkeit, Datenverfügbarkeit, Sicherheit und Leistung bietet. Mithilfe von Amazon S3 speichert Boehringer Ingelheim strukturierte und unstrukturierte Daten, wie Informationen aus handschriftlichen Dokumenten oder Videos. Um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen, verwendet Boehringer Ingelheim AWS Glue, einen Serverless Service zur Datenintegration, der das Erkennen, Aufbereiten, Verschieben und Integrieren von Daten aus verschiedenen Quellen für Analysen, Machine Learning und Anwendungsentwicklung vereinfacht. Durch den Einsatz von AWS Glue entlastet Boehringer Ingelheim seine Datenwissenschaftler von dem Aufwand, die zuvor für die Wartung eines umfangreichen Datenkatalogs erforderlich war. Früher verbrachten Datenwissenschaftler 60 Prozent ihrer Zeit damit, Daten zu bereinigen, zu bestimmen, wer darauf zugreifen konnte, und sie anderweitig verfügbar zu machen. Jetzt können Benutzer innerhalb weniger Stunden mit der Arbeit beginnen, anstatt in Monaten, wie zuvor. „Das wollten wir ändern“, sagt Henrich. „Sobald wir eine großartige Idee haben, stehen uns Daten zur Verfügung, und Datenwissenschaftler können sofort mit der Arbeit beginnen.“ Bisher haben mehr als 10 000 Mitarbeiter von Boehringer Ingelheim die neue Lösung anhand von Visualisierungsmodellen, Dashboards und anderen Methoden kennengelernt.
 
Mit Lösungen von GxP-Compliance in AWS entspricht die hochsichere Architektur von Boehringer Ingelheim den Branchenanforderungen für eine verbesserte Compliance. Die Datenverwaltungsstruktur des Unternehmens legt klare Richtlinien und Datenqualitätsregeln fest, die die Wiederverwendbarkeit von Daten vereinfacht und Synergien in einer Anwendungslandschaft mit rund 1 000 Systemen verbessern. Die Infrastruktur von Boehringer Ingelheim umfasst zwei AWS Availability Zones, was dem Unternehmen hilft, die unterschiedlichen Anforderungen an die Datenresidenz in Europa und den Vereinigten Staaten zu erfüllen..
 
Boehringer Ingelheim erkannte, dass organisierte Datensätze nur dann hilfreich wären, wenn seine Teams über die richtigen Fähigkeiten verfügten, um Erkenntnisse für ihre tägliche Arbeit zu generieren. Im Oktober 2021 gründete Boehringer Ingelheim seine Data Science Academy mit dem Ziel, Mitarbeiter weiterzubilden und ihnen dabei zu helfen, herauszufinden, wie sie Daten effektiv nutzen können, einen Schwerpunkt auf die Datenkultur zu legen und den unterschiedlichen Entwicklungsstand von Daten innerhalb des Unternehmens zu berücksichtigen. Mehr als 3 000 Mitarbeiter aller Erfahrungsstufen haben an dem Programm teilgenommen. „Dieses Programm soll unseren Pool an Datenwissenschaftlern und Ingenieuren durch Umschulungen und Anwerbung erweitern und unsere unternehmensweite Datenkompetenz stärken“, sagt Henrich. „Dies wird das Bewusstsein für das Geschäftspotenzial von Daten schärfen und eine datengesteuerte Kultur im gesamten Unternehmen fördern, die eine Offenheit für neue Arbeitsweisen begünstigt.“
 
Das Unternehmen profitiert bereits von seinen ersten zehn Anwendungsfällen in den Bereichen Finanzen, Effizienz und Compliance. Die Anwendungsfälle sind Beispiele aus der Praxis dafür, wie die Dataland-Initiative Datensilos aufbricht, externe Daten aus der realen Welt einbezieht, eine starke Daten Governance und Datenqualität sicherstellt und dem Unternehmen hilft, besser mit externen Partnern zusammenzuarbeiten. „Am wichtigsten ist, dass es uns hilft, uns auf die gesamte Wertschöpfungskette zu konzentrieren, von der Forschung und Entwicklung bis hin zur Vermarktung, um das Leben der Patienten und Tiere, denen wir dienen, zu bereichern“, sagt Henrich. „Unsere Forschungspipeline kann nun innovative Produkte früher für Patienten verfügbar machen.“

Boehringer Ingelheim geht davon aus, bei der Bekämpfung von Krankheiten und der Entwicklung bahnbrechender Arzneimittel wirksamer zu sein, und hat sich zum Ziel gesetzt, die klinischen Studien erheblich zu verkürzen. „Durch die Zentralisierung und Verbesserung der Verfügbarkeit unserer Daten beschleunigen wir die Entwicklung unserer Anwendungsfälle in der Zukunft“, sagt Henrich. „Dies führt zu einer schnelleren Markteinführung, was sich wiederum in besseren Patientenergebnissen niederschlägt.“