• 목록

10년 전부터 클라우드 컴퓨팅은 큰 발전을 이루어 왔으며, 이제는 다양한 산업에 보급되고 있습니다. 최근 생명 과학 산업에서 가장 많은 IT 투자는 클라우드 컴퓨팅 분야에 이루어졌습니다. 새로운 약을 개발하는 데 필요한 비용과 시간은 약 9년마다 거의 두 배로 증가합니다. 이러한 개발 기간 동안 제약 및 바이오 회사들은 경쟁력을 유지하기 위해 새로운 효율성과 비용 절감 방법을 찾고 있습니다.

클라우드 기술 개발은 비용과 시간적 장벽을 극복하면서 제약 산업을 지원하는 도구 중 하나로 지목되고 있습니다. 

 

가트너(Gartner)의 연구 보고서에 따르면, 생명 과학 R&D IT 조직의 75% 이상이 2019년까지 클라우드 구축 전략을 채택할 것으로 전망했습니다. 그러나 악센쳐(Accenture)의 보고서에 따르면, 이 예상치는 더 초과하여 약 86%에 이르렀습니다.

 

이러한 데이터를 기반으로 Dickson은 제약 회사들이 Raw 데이터를 클라우드로 이전하는 것이 바람직한 이유 다섯 가지를 제시하며 클라우드 기반 온도 모니터링 기술로 이전을 지원하는 이유를 설명합니다.

1.     확장성과 민첩성

클라우드는 Raw 데이터 저장을 위한 온-프레미스 아키텍처의 현대적 대안입니다. 데이터 저장을 위한 하드웨어 솔루션의 문제점은 유지 보수와 교체가 필요하며, 기능 및 보안을 유지하기 위해 백업 시스템과 추가 비용이 발생합니다. 기업은 클라우드 솔루션을 선택함으로써 변화하는 요구에 따라 언제든지 시스템을 확장 및 축소할 수 있습니다. 또한 운영에 영향을 주지 않고 IT 리소스를 증가시킬 수 있으며, 처리 능력, 네트워킹 능력 및 데이터 저장 용량을 늘릴 수 있습니다.

시스템이 클라우드로 전환하면, 클라우드 공급 업체(예:아마존 등)가 이미 인프라를 갖추고 있으므로 기업은 목표를 달성하기 위해 필요한 노드 및 서버를 쉽게 추가할 수 있습니다. 이러한 특정 추가 요구에 대한 수요가 사라지면, 원래 구성으로 시스템을 쉽게 되돌릴 수 있습니다.

클라우드 확장성과 유사한 개념은 클라우드의 탄력성입니다. 시스템은 워크로드 수요에 따라 확장 및 축소할 수 있습니다. 이를 통해 제약 회사는 제조 주기를 따르거나 한 달 중 바쁘거나 적게 바쁜 특정 시기와 같은 운영에 맞춰 클라우드 요구 사항을 맞출 수 있습니다. 클라우드 탄력성은 예를 들어 전염병으로 인한 생산성 급증과 같은 단기 버스트에 필요합니다. 클라우드 확장성은 개별 조직에 대해 전략적으로 계획된 장기 성장을 위한 것입니다.

라이프 사이언스 산업에 대한 클라우드 컴퓨팅에 대한 맥킨지(McKinsey) 보고서에서 존슨 앤드 존슨(Johnson & Johnson)의 최고 기업 책임자 인 짐 스완슨(Jim Swanson)은 다음과 같이 말합니다.

"유비쿼터스 데이터와 탄력적이고 확장 가능한 클라우드 및 엣지 컴퓨팅은 우리가 전례 없는 방식으로 혁신하고 확장할 수 있게 해주는 요소의 일부입니다."

2.     자동화와 효율성

수동적 이었던 프로세스를 자동화하고 표준화할 때마다, 더욱 효율적인 워크플로우와 비용 절감을 이룰 수 있습니다. 대부분의 제약 회사에서 고전적인 시스템에서 직면하는 문제 중 하나는 유용한 실시간 정보를 제공하는 실행 가능한 대시보드를 개발하는 것입니다. 분산된 데이터 소스와 저장 방법을 구상하고 구현하는 것은 쉽지 않습니다.
 

클라우드 시스템에서 사용자들은 다양한 데이터 유형의 Raw 데이터 및 파일들을 매우 손쉽게 처리할 수 있으며, 다수의 데이터 소스를 모아 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 또한 전 세계적인 영업 부서 간에 파일 공유를 즐길 수 있습니다. 데이터 유동성이라는 용어는 특정 부서 외부로 결과를 전달할 수 있는 능력을 설명합니다. 대규모 클라우드 플랫폼에서는 이러한 목표를 쉽게 달성할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 데이터 실로를 분해하여 모든 이해관계자가 필요한 정보에 액세스할 수 있도록 해주므로, 특정 부서나 개인에게 정보를 얻으려고 연락할 필요 없이 모든 이해관계자가 필요한 정보에 액세스할 수 있습니다.

이러한 새로운 데이터 유동성으로 인해, 자동화는 부서 간에도 생성될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 제품의 온도 한도가 운송 중에 초과되거나 발생할 가능성이 있는 경우 해당 정보는 전 세계 어디든 자동으로 담당자/책임자/관련 부서 등에 전달될 수 있습니다. 이미 프로그램되어 있는 자동화 프로세스를 통해 조정이 이루어져, 전체적인 비용 절감 효과를 가져올 수 있습니다. 이러한 유형의 반응은 수동적인 시스템이나 상호 작용하지 않는 분산 데이터 유형으로는 재현할 수 없습니다.

자동화 시스템은 몇 가지 수동 데이터 포인트가 아닌 더 많은 데이터 양이 필요합니다. 클라우드 시스템을 사용하면 대용량 데이터 처리가 가능하고, 비용 효율적이며, 검색 가능하며, 추적 가능하며, 무엇보다 쉽습니다.

3.     탄력성과 데이터 보안

유저들은 보통 일반적으로 사용되어 왔던 레거시(Legacy) 데이터 저장소에 보관 된 대규모 데이터에서 규제적인 내용을 포함한 특정 데이터를 찾으려고 할 때 큰 어려움을 겪게 됩니다. 다양한 저장소를 거쳐 검색하는 것은 시간이 많이 소요되며 비용이 많이 들고 스트레스를 유발합니다.

보안과 신뢰성은 이제 기업들이 클라우드 환경에서 큰 장점이라는 것을 깨달았습니다. 지속적인 보안 모니터링과 사고 대응을 제공하는 유능한 클라우드 서비스 공급자는 클라이언트를 지원하고 기업들이 발전하는 과정 속에서 데이터를 조직화할 수 있도록 돕는 신뢰성 있는 파트너입니다. 또한 클라우드 서비스 제공자들은 자신들의 인프라를 전문적으로 관리하며, 로컬 IT 부서보다 더 빠르고 효율적으로 보안 문제를 식별할 수 있습니다. 그리고 패치와 업그레이드를 자동으로 적용할 수 있어 이를 관리할 수 있는 몇 안되는 제약 회사 IT 부서에서 처리하기 어려운 부분들을 대신할 수 있습니다.

비즈니스 가치에 기반한 계층적 클라우드 저장소는 대부분의 기업들이 저장해야 하는 데이터들을 관리하는 방식으로 구성됩니다. 정해진 기간 동안 저장해야 하는 데이터를 적어도 매년 검토하여 오래된 항목은 느린 속도의 저비용 계층으로 이동함으로써 IT 예산 측면에서도 가치 있는 비용 효율성을 찾을 수 있습니다.

또 다른 제약 회사들이 직면하는 측면은 요구에 따라 품질 관리 데이터를 제공하여 다양한 규제 요구 사항을 충족(21CFR Part11 등)해야 한다는 것입니다. 이 데이터를 찾고 접근하며 공유하는 것은 종종 긴급하고 지속 가능한 운영을 위해서 중요할 수 있습니다. 클라우드 시스템은 추적성과 품질 관리를 높여줍니다. 규제 요구 사항이 있는 환경에서 제품 추적성은 매우 중요합니다. 제품 수명주기 내내 제품을 관리하기 위해 종합적인 데이터 프레임워크가 필요합니다.

4.     데이터 분석

새로운 제품의 초기 개발, 임상시험을 통한 전체 가치 사슬(Value Chain), 제조 및 공급망 단계, 마지막 단계인 약국까지 전체적인 시스템에서 신속하게 구축 된 가치 있는 분석 사용 사례가 있습니다 . 대표적으로 Merck는 생식 및 암 치료제와 같은 민감한 제약 제품이 복잡한 공급자 및 파트너 네트워크 등을 통해 이동/운송하는 방식을 더 잘 분석하고 이해하기 위해 AI 인공지능을 활용하고 있습니다.
 

Merck는 클라우드 컴퓨팅 데이터 분석을 활용하여 공급망의 변화를 예측하고 대응 조치를 취하고 있습니다. Merck와 같은 대기업에서 공급망 효율성을 1% 향상시키는 것은 수백만 달러 이상의 이익 증대를 의미할 수 있습니다. Merck의 헬스케어 부문 CIO인 Allessandro DeLuca는 "Merck의 AI 사용은 지능적인 소프트웨어가 인간이 더 나은 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 좋은 예입니다"라고 말합니다.

데이터 분석이 제약 업계에 대한 또 다른 이점은 예측 분석입니다. 이 도구는 제약 회사에서 지속적인 컴플라이언스와 품질 보증을 유지하기 위한 기준을 충족 시켜줄 수 있습니다. 온도 및 습도와 같은 중요한 측정 항목을 지속적으로 모니터링하고, 추적 및 보고서화할 수 있는 능력은 모든 종류의 헬스케어 조직이 비용을 절감할 수 있도록 합니다. 이러한 회사들은 이 데이터를 사용하여 API 및 약물 개발 및 운송의 각 단계에서 운영을 위한 기준 가이드라인을 수립합니다.

만약 온도 일탈 상황 또는 약품, 원료, 시료, 기기 등에서 문제가 발생할 경우, 지능형 분석 시스템은 약품 등이 손상되기 전에 지정된 사용자에게 매우 빠르게 알려줄 수 있습니다. 문제가 조기에 식별될수록 조기 대응 조치가 가능해지며 더 많은 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다.

5.     IT 비용 절감

맥킨지(McKinsey)의 연구 결과, 제약 회사들은 IT와 비즈니스 혁신의 활성화를 통해 개선된 EBITDA(이자, 세금, 감가상각, 감소 가치 차감 전 손익)로 약 200억 달러에서 400억 달러의 잠재적 가치를 창출할 수 있다고 추정되었습니다. 이러한 가치들을 고려 하였을때, 제약 회사들은 클라우드 전략이 앞으로의 미래에 매우 중요한 주제일 것입니다.
 

실제 사용량 대 필요 사용량을 고려할 때, 클라우드에서 애플리케이션을 유지하는 것은 비용을 거의 40% 절감할 수 있습니다. 클라우드 시스템을 사용하면 추가 하드웨어 및 관련 유지 관리 비용이 대폭 절감되어 시간이 지남에 따라 생산성 및 운영 비용이 크게 절감됩니다.

6.     Dickson Cloud Products (OceaView)

Dickson의 Oceaview 24/7 온도 및 습도 데이터 로거 솔루션은 최신 클라우드 컴퓨팅 구조에 맞게 설계되었습니다. 주변 공간 및 챔버의 온도 및 습도, 냉장/냉동고 또는 CO2 배양기 등의 다양한 매개변수들을 모니터링해야 할 경우, 클라우드 기반의 소프트웨어는 모든 시스템이 원활하게 함께 작동하도록 도와줍니다.

종합 대시 보드 및 보고서 작성 기능을 통해 사용자가 요구하는 모든 것을 충족 가능하며, 모든 중요한 모니터링 정보를 한 화면에서 볼 수 있습니다. 즉각적으로 경고 및 경보에 대처하고, 시간이 지남에 따른 장치 성능(상태)을 이해하며, 비즈니스 요구에 가장 중요한 데이터를 신뢰성 있게 수집하기 위해 맞춤형 자동화 보고서를 생성하는 데 Dickson이 도움을 줄 수 있습니다.

관련제품

Cobalt X