生命科学制造商需要知道的关于分析的网络研讨会

智能、互联设备、分析和机器学习正在改变生命科学行业，使制药公司能够大大改善制药流程，提供更好的患者结果。

但随着智能设备数量的激增，制造商难以有效利用工厂内部和外部产生的大数据，因此，他们正在错失以真正变革性的方式使用这些数据的机会。

在生命科学工厂中，一个可扩展的分析平台可以从不同的数据类型中吸收数据，并通过对数据进行建模，以找到有意义的相关性，从而获得新的、可用的见解，从而帮助穿透混乱的数据。

在本次网络研讨会中，我们将带您了解工厂和企业数据分析的下一步步骤，并向您展示如何最大化运营数据的价值，以便您能够获得深刻的见解，以更知情和更快的决策。

学习目标

1.简化数据科学实践——收集、整理和建模数据，并使用分析来发现有意义的相关性，从而产生新的见解。

2.扩展洞察，以实时推动行动——朝着更具有预测性和说明性的分析迈出下一步，这可以对正在进行的连续和批处理过程产生积极影响。

3.在企业范围内实现灵活性——如何通过支持信息的生产工厂共享和交付高效、灵活的解决方案。