予測分析によるスマートな製薬ポートフォリオ決定
競争力のあるデータを収集することはそれほど難しくはありません。ほとんどのバイオ医薬品企業は大量なデータに埋もれています。しかし、データを理解し、それを使用して競争環境の変化の可能性を予測し、意思決定を推進することはなかなか難しいというのが実情です。
投資のスケジュールと成功率を予測することは投資と研究開発の意思決定に情報を提供するのに重要ですが、標準的なアプローチには限界があり、企業はより多くのリスクにさらされ、投資収益率も低下します。
しかし、リアクティブスタンスから予測アプローチ（Cortellis Competitive Intelligence Maturity Curveに示された進行を参照）を目指しているバイオ医薬品企業は、機械学習、数学モデリング、予測分析を含む新しいツールボックスに目を向け始めています。これにより、企業は戦略を明確にし、優先順位を設定し、ポートフォリオについてより迅速な判断を下すことができるようになります。
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