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数据
的重要性今天的经济是数据驱动的。数据使公司能够保持最新状态，并有助于预测未来趋势以保持其竞争优势。控制企业的数据在 7000 年前首次被使用。它被用来跟踪庄稼和牛群。从那时起，我们看到数据使用的质量和数量突飞猛进。

大数据 Big Data
一词是由 O'Reilly Media 于 2005 年引入的。Big Data 是一个术语，用于表示无法使用传统方法处理的庞大而复杂的数据。大数据显示了以系统的方式从结构化和非结构化数据中分析和提取信息的领域。传统的数据处理应用软件无法处理此类数据。

大数据与制药公司 制药公司中的
大数据智能营销笔记本
制药公司获得了巨大的洞察力，以增加和加速药物的开发。大数据有助于与药物发现、患者治疗和营销相关的决策。制药公司已将大数据用于革命性的进步和进步。

大数据及其对制药公司的挑战

现实世界的数据是非结构化的，并且有多种格式。它包含文本和数字数据。可用的数据通常是混乱的，并且存在不一致的情况。因此，制药公司发现管理此类数据具有挑战性。

构成大数据一部分的真实世界数据包括

医生的笔记
扫描报告和病理报告和图像
患者的电子健康记录 (EHR)
来自制药
公司进行的临床试验的数据 来自保险公司的
数据 来自药物测试的数据
缺乏处理大数据的专门人员
人们接触到处理非常小的数据。然而，人们需要具备特定的技能来处理大数据并从现实世界的数据中收集洞察力。SAS 程序员可以以统一的方式分析来自干净数据集的临床试验数据。然而，现实世界的数据是混合的，并且存在不一致的情况。因此，以系统的方式组织此类数据很乏味，而且程序员缺乏处理此类大数据的技能。对数据科学家和分析师的需求是一个不断增长的挑战。

EHR 的不一致
尽管 EHR 提供了大量数据，但当人们需要与研究相关的特定问题的答案时，它就不足了。需要一种标准化的方法来理解匿名的基因组数据和 EHR 数据。临床试验不包括脆弱、衰老和不能活动的患者。此外，患有罕见症状的患者也被排除在临床试验之外。这些患者类别的数据可以通过药物依从性从真实世界的数据中收集。从 EHR 记录中很难收集和整理来源的信息。

从旧的数据处理方法到新技术
的过渡从传统或现有的数据收集方法到适应新技术的过渡是漫长而乏味的。投资也是巨大的。制药公司需要适应更高水平的分析方法和工具。

数据集成
数据可从各种来源以各种格式获得。整合此类数据并以系统的方式进行编译以了解利益相关者是一项具有挑战性的任务。这个问题的关键是正确选择数据工具管理系统。但有时如果工具不正确，那么大量的时间和资源就会白费。

数据
外流 近年来，数据量呈指数级增长。随着来源数量的增加，它也在不断增长。处理此类数据的速度也必须加快。否则，可用数据和处理的数据之间会存在滞后。

克服挑战
尽管制药公司在大数据管理方面面临许多挑战，但在不久的将来，它们将克服这些挑战。例如，基因泰克公司与数据孵化器合作培训和雇用数据科学家。

结论
很难理解真实世界数据的全部潜力，而且这是一项具有挑战性的工作。尽管如此，制药公司仍在最大限度地利用大数据进行治疗和药物发现，因为确保在正确的时间为患者提供正确的治疗并促进医疗保健系统至关重要。

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