L’analyse de données dans l’automobile et la santé, même combat !

Le laboratoire Roche et le constructeur Volvo prennent le virage du big data pour anticiper les besoins de demain ! Bien qu'issus de deux secteurs différents, la santé pour l'un et l'automobile pour l'autre, ces acteurs ont pourtant de nombreux points communs en matière de données intégrées.

Lorsque les organisations considèrent les données comme une ressource stratégique, elles peuvent devenir des leaders en matière d’analyse et profiter ainsi d’avantages concurrentiels non négligeables au sein de leur secteur d’activité.

La majorité des entreprises du secteur de la santé ont fait une priorité de l’analyse big data parce qu’elles espèrent tirer des données dont elles disposent de nouvelles idées pour améliorer leurs opérations quotidiennes et établir une relation personnalisée avec leurs patients.

Le big data, une priorité

Un écosystème big data permet d’examiner un grand nombre d’hypothèses dans un délai plus court, de rendre les données accessibles en libre-service pour les biostatisticiens ou pour les spécialistes des accidents de la route, afin d’empêcher les défaillances avant qu’elles ne surviennent ou de saisir de nouvelles opportunités d’affaires.

La santé et l’industrie automobile sont deux marchés différents qui sont confrontés à un marché mondial hyperconcurrentiel, en raison de coûts de développement considérables, d’exigences commerciales et d’attentes client très fortes, ainsi que d’une réglementation particulièrement sévère.

Bien que différents, ces secteurs ont pourtant des points communs ! En effet, ils sont confrontés aux mêmes défis et partagent un fort intérêt pour leur communauté (la santé des patients et la sécurité des conducteurs), une solide volonté d’innovation, une nouvelle approche de l’accès aux informations pour leurs utilisateurs professionnels et un changement de perspective pour le marché.

Roche et Volvo ont tous deux adopté une stratégie « think-big » pour les données intégrées, afin d’analyser des volumes complexes de données, de réduire les délais de mise en œuvre, de découvrir de nouveaux domaines ou de stimuler l’innovation grâce à un écosystème analytique particulièrement agile. Ils emploient tous deux efficacement une plate-forme analytique Teradata pour concrétiser la stratégie de leur société.

Les atouts du big data

Bien décidé à « proposer aujourd’hui ce que les patients voudront demain », Roche est convaincu qu’il est urgent de fournir des solutions médicales dès maintenant – tout en continuant à développer des innovations pour l’avenir. Son président Christoph Franz s’explique : « Roche se distingue par sa curiosité, son intérêt pour les idées nouvelles et sa capacité à remettre en question les choses établies. Les big data joueront un rôle majeur dans le passage des soins de santé à l’ère du numérique. Nous pensons que la richesse des données jouera un rôle clé dans les progrès de la recherche, les études cliniques et les soins aux patients. »

La vision de Roche est d’accélérer le calendrier de développement des médicaments grâce aux données intégrées, à l’analyse de données et à la réutilisation des données.

Roche a développé GLIDE (Global Integrated Drug Development Environment), une architecture de données de nouvelle génération. Et de nombreuses sources de données internes et externes convergent sur la plate-forme de données intégrée de Teradata, dont notamment : les données des essais/nouveaux traitements (généralement sous forme d’ensemble de données SAS) ; les données de laboratoire – sang, ECG, radiographies ; les données génétiques ; les enregistrements de données électroniques ; les demandes d’indemnisation des assurances ; et les données médicales.

De nombreuses analyses d’investigation sont aujourd’hui réalisées dans un environnement ultra-performant sur la base de données réelles et offrent la possibilité de partager les données et les résultats avec d’autres collaborateurs au sein du même environnement.

Ces données et ces possibilités nouvelles permettent à Roche de procéder à des modélisations prédictives pour proposer des traitements personnalisés basés sur des informations génomiques ; faciliter la réaffectation de médicaments en exploitant les traitements des patients et leurs résultats ; tester des médicaments en temps réel ; capturer, gérer et analyser des données médicales de façon souple et rapide.

De son coté, Volvo Cars a toujours été centré sur l’humain et fortement engagé en faveur de la sécurité et de l’environnement. Ces principes se reflètent directement dans son approche de "la sécurité du conducteur et de la conception des voitures".

"Notre objectif est que d’ici 2020, plus personne ne puisse être tué ou gravement blessé dans une voiture Volvo neuve", commente Håkan Samuelsson, président et CEO de Volvo Cars

"Notre directeur d’exploitation a su distinguer les avantages concrets de l’intégration des données et a pris les bonnes décisions. C’est grâce à lui que nous avons effectué nos premiers pas dans ce domaine. Cela nous a procuré les bases pour développer cette approche et nous n’avons jamais cessé de le faire depuis lors. Sa conviction a clairement été décisive au moment de nous lancer", explique Jan Wassén, directeur de l’analyse commerciale.

Initialement, Volvo Cars s’est basé sur 15 ans de données d’utilisation et de diagnostic. La combinaison de ces deux gigantesques sources de données a totalement changé la donne chez Volvo en matière de conception, de diagnostic et de garantie.

Chez Volvo, le système Teradata intègre les données de configuration produit, de garantie, de diagnostic des véhicules et celles issues des conditions réelles pour permettre des analyses techniques et commerciales tout le long du cycle de vie des produits.

"Nous avons procédé étape par étape. Notre objectif : ne pas simplement déterminer ce qui s’est produit, mais savoir pourquoi cela est arrivé et prévoir ce qui va arriver. Nos étapes d’analyse devaient nous permettre d’être plus précis, afin de procurer une valeur ajoutée à l’entreprise. Pour y parvenir, il nous fallait compiler différents types de données. Nous avons commencé par les données de garantie, rapidement suivies des données clients, puis d’autres types de données, telles que les informations financières, etc. Nous les avons progressivement introduites dans notre entrepôt de données, afin de les exploiter de façon toujours plus poussée", poursuit Jan Wassén. La disponibilité immédiate de données actuelles et de qualité contrôlée révolutionne les processus décisionnels dans toute l’entreprise, avec des effets bénéfiques sur la qualité, les coûts de garantie, la satisfaction des clients et la rentabilité nette de la société.

Chaque nouvelle voiture est construite en exploitant les connaissances issues des modèles antérieurs – un processus d’amélioration et d’optimisation constantes appelé le cycle de vie.

La disponibilité de ces données pour toute l’entreprise contribue à relever divers défis métier contribuant tous à atteindre les objectifs en matière de sécurité et d’expérience client : maintenance prédictive, alerte anticipée, analyse de garantie, recherches en sécurité active (association de capteurs), voiture connectée, analyse de risque hebdomadaire, expérience client, pilote automatique, communication de véhicule à véhicule, et Projet 26.

De nombreuses entreprises ont recours à l’analyse pour isoler un problème spécifique. Avec un éco-système de donnée integré, elles peuvent traiter des millions de combinaisons différentes de données patient/client/produit/thérapeutiques. Certaines entreprises effectuent des analyses prédictives complexes par secteur d’activité, gamme de produits ou zone géographique avec plusieurs systèmes de données. Cependant, grâce au déploiement d’un environnement intégré, Roche et Volvo peuvent procéder à des analyses prédictives à l’échelle mondiale à travers de multiples gammes de produits et secteurs d’activité, et ce de façon plus rapide et plus efficace.

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