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Data Model & Ontology

Blueprint de données FAIR-ready

Contexte

Un département de recherche en produits de contraste visant à accélérer la transition de la recherche précoce vers le développement précoce, mais avec des données éparpillées entre tableurs, formats et workflows, sans vue partagée de ce qui existe, où cela se trouve et comment cela circule.

Solution

Une initiative agnostique en matière de solution pour définir un modèle de données dédié aux produits de contraste et une ontologie commune : une vue de bout en bout de quelles données existent, comment elles circulent entre les unités de recherche, et comment les structurer pour qu'elles soient FAIR, cohérentes et réutilisables.

Résultats

Clarté partagée sur les données, leur localisation et leur flux à travers le workflow de recherche. Définitions alignées et KPI prêts pour des décisions plus fiables. Ownership clarifiée, lacunes détectées tôt, et un blueprint scalable et pérenne pour une capture de données prête pour l'IA et le ML.

Rôle d'inite

inite a mené l'analyse de l'existant (tableurs, formats, workflows), identifié lacunes et incohérences, conçu le modèle de données conceptuel cible et le cadre de flux de données de bout en bout, et animé les workshops d'alignement sur entités, définitions et ontologie.

“Le modèle de données et l'ontologie nous ont donné un langage commun et une vue claire de bout en bout de la circulation de l'information dans notre recherche. Cela a créé une fondation solide, FAIR-ready, que nous utilisons désormais pour standardiser la capture, améliorer la cohérence et permettre la digitalisation future et l'analytique avancée.”

Head of Contrast Media Research · Global Pharma Company