生命科学行业的奋斗目标在于治愈各种疾病，同时也尽可能降低我们赖以保持健康的药物的成本。在当今“少费多用”的原则挑战下，这一目标究竟如何才能实现呢？
普华永道最近一篇名为《2017年制药与生命科学行业趋势》的文章，揭示了当前的情势：
“制药与生命科学企业当前正面临着一波竞争的挑战……有些制药公司正准备利用这一情势，另辟蹊径地展示其产品和解决方案的临床和经济价值。这些企业已着手采用新技术进行数据分析，对个性化药物交付的结果进行管理和评估，确定产品开发之路何去何从。”
报告随后强调，“到2018年，与预计供应水平相比，美国对深度分析人才的需求可能会高出50%到60%” 。若这些生命科学组织在业务开展方面有数据人才需求，那么可预计，他们也一定要寻求支持性基础设施。
在21CRF第11部分的合规性2（和其他法规）之外，这意味着数据完整性在整个供应链中变得更加重要，因为企业和产品的未来正在基于这些新获得的大数据而发展。
这尤其延伸到了制造和加工方面。来自工业自动化的数据源，如批处理控制系统、材料处理、包装、MES、HMI、Historian、实验室系统和许多其他来源，都会发挥作用。所有这些都是对该产品如何被开发以及未来可能被开发的潜在洞察力。另一个是典型的今天如何利用制造方面的数据–从过程优化中获得运营效率的提高和更高的产量。
数据与系统的完整性
显而易见，数据与系统的完整性如今愈发重要，已超出了合规性的范畴。那么，团队应如何保护自己不被数据和系统完整性的挑战所影响呢？
应避免：
- 层次混杂和部分自动化–对整个基础设施进行一次性全方位升级可能会让人应接不暇、难以适应，而在着眼大局的同时逐步升级，可以确保提升系统的凝聚力。
- 不连贯的自动化和控制系统–确保各系统间的通信一致性对于防止数据丢失至关重要。
- 缺乏中央处方库–一致性是关键，尤其在数据完整性方面。应确保系统中有一个强大的基本规则手册，可为所有工艺流程提供指导。
- 手工以及纸质流程以及批处理记录–依赖手工和纸质流程存在风险，而数字化数据可以永久留存。
- 使用寿命不超过八年的硬件–需要经常更新，极其不方便，而且非常耗时、成本高昂。因此，应该投资购置使用寿命长的系统。
可以考虑将这些系统统一整合到一个平台上，然后全体团队成员均可对所有应用和系统进行虚拟化操作，实现一个统一的中央数据源，最大程度确保数据与系统完整性。
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