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Acorn AI Commercial Data Model로 가능한 것들은 무엇일까?

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생명과학 업계 최고의 데이터 분석 플랫폼을 구축하고자 한다면 우선 어떤 질문에서부터 시작해야 할까요? 분석의 효율성 여부를 판단하기 위해서는 경험이 필요합니다. Acorn AI는 다년간의 경험을 통해 성공적인 분석 플랫폼의 핵심은 단일 진실 출처에 있으며, 전사적으로 일관적인 결과를 전달해야 한다는 것을 확신하게 되었습니다. 즉, 영업팀, 고위 경영진, 마케팅 실무자 등 분석의 주체와 상관없이 항상 일관적 결과가 산출되어야 한다는 것입니다.

단일 진실 출처의 생성을 위해서는 포괄적이면서도 구체적인 기본 데이터가 필요합니다. 또한 데이터는 깨끗하고 신뢰할 수 있어야 하며, 이용 가능한 모든 출처에서 수집된 것이어야 합니다. 조사를 위한 쉬운 접근성 역시 필요합니다. 자연 상태의 데이터는 서로 상이한 성격을 지니며 다양한 형태로 나타납니다. 따라서 우수한 분석 플랫폼을 구축하기 위해서는 데이터를 표준화해야 합니다. Acorn AI는 이를 바탕으로 빠른 속도와 조작의 간편함, 자동화를 특징으로 하는 데이터 검증 프로토콜 개발의 필요성을 깨닫게 되었습니다.

또한 데이터가 시스템 어디에서 나타나든 이를 수집하고 매핑할 수 있는 일종의 중앙 엔진이 필요하다는 것을 알게 되었습니다. 당시 다른 기업들이 구축한 데이터 웨어하우스는 정적이고 유연성이 부족하며, 노동 집약적인 정보 저장소의 역할을 하고 있었습니다. 하지만 Acorn AI는 다년간의 경험으로 축적된, 제품 출시 준비를 위해 제약 마케터에게 필요한 매개변수로 데이터를 매핑할 수 있는 시스템을 원했습니다. 이러한 매개변수는 제품 출시 단계 도중이나 출시 8주 후에는 변할 가능성이 있습니다. 따라서 Acorn AI는 즉각적으로 반응하고, 민감하고, 유연한 시스템을 구축해야 했습니다.

유연성은 상황에 따른 적응력을 의미하지만, 기업이 자체 데이터 분석 도구의 계층화를 원할 수 있음을 인지하는 것이기도 합니다. 기업마다 보고 요건과 선호 사항이 다르며, 유사한 분석도 다양한 형식으로 나타날 수 있습니다. Acorn AI는 각각 구성과 입력을 달리해야 하는 번거로운 데이터 웨어하우스 대신 업무에 따라 유연하게 변형할 수 있는 프레임워크와 기본 아키텍처의 변경 없이도 2~3개의 제품을 출시할 수 있는 모델을 구축하고자 했습니다.

또한 모든 제약 관련 데이터를 처리할 수 있는 중앙집중식 엔진을 필요로 했습니다. 매핑이 구축되고 유입되는 정보를 정제하는 데이터 검증 기능이 개발됨에 따라 어떠한 질문 분석에도 표준이 되는 데이터세트를 구축할 수 있었습니다.

이러한 노력 끝에 탄생한 제품이 바로 Acorn AI Commercial Data Model(CDM)입니다. Acorn CDM은 서버에 나타나는 모든 출처로부터의 데이터를 수 분 안에 검증하고, 프로젝트 주기 전반에 걸쳐 데이터 품질을 개선합니다. 또한 데이터 매핑을 통해 빠른 속도와 유연성을 실현하며 기업 전체를 위한 단일 진실 출처를 생성합니다.

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Paul Oliver