제약 데이터를 클라우드로 옮겨야 하는 5가지 이유

클라우드 기술은 비용과 시간의 장벽을 넘으면서 제약 산업을 지원하는 도구 중 하나로 꼽힙니다.

제약 업계의 클라우드 마이그레이션은 Raw 데이터를 클라우드로 옮겨 확장성, 자동화, 보안, 분석, 비용 면에서 이점을 얻는 일입니다. 10년 전부터 클라우드 컴퓨팅은 크게 발전해 다양한 산업에 보급되었고, 최근 생명 과학 산업에서 가장 많은 IT 투자가 클라우드 컴퓨팅 분야에 이루어졌습니다.

새로운 약을 개발하는 데 드는 비용과 시간은 약 9년마다 거의 두 배로 늘어납니다. 이 개발 기간 동안 제약·바이오 회사는 경쟁력을 유지하려고 새로운 효율성과 비용 절감 방법을 찾고 있습니다.

가트너(Gartner)의 연구 보고서는 생명 과학 R&D IT 조직의 75% 이상이 2019년까지 클라우드 구축 전략을 채택할 것으로 전망했습니다. 악센쳐(Accenture)의 보고서에서는 이 예상치를 넘어 약 86%에 이르렀습니다. 이런 데이터를 바탕으로 Dickson은 제약 회사가 Raw 데이터를 클라우드로 옮기는 것이 바람직한 이유 다섯 가지를 제시하고, 클라우드 기반 온도 모니터링 기술로 이전을 지원하는 이유를 설명합니다.

제약 업계의 클라우드 데이터 마이그레이션.

이유 1

클라우드는 확장성과 민첩성을 줍니다

클라우드는 Raw 데이터 저장에 쓰던 온-프레미스 아키텍처의 현대적 대안입니다. 데이터 저장용 하드웨어 솔루션은 유지 보수와 교체가 필요하고, 기능과 보안을 유지하려면 백업 시스템과 추가 비용이 듭니다. 클라우드 솔루션을 선택하면 변화하는 요구에 따라 언제든 시스템을 확장하거나 축소할 수 있습니다. 운영에 영향을 주지 않고 IT 리소스를 늘려 처리 능력, 네트워킹 능력, 데이터 저장 용량을 키울 수도 있습니다.

시스템이 클라우드로 전환하면 클라우드 공급업체(예: 아마존)가 이미 인프라를 갖추고 있어 기업은 목표를 달성하는 데 필요한 노드와 서버를 쉽게 추가할 수 있습니다. 추가 요구가 사라지면 원래 구성으로 쉽게 되돌릴 수 있습니다.

클라우드 확장성과 비슷한 개념이 클라우드의 탄력성입니다. 시스템은 워크로드 수요에 따라 확장하고 축소합니다. 제약 회사는 제조 주기나 한 달 중 바쁘거나 덜 바쁜 시기 같은 운영에 클라우드 요구 사항을 맞출 수 있습니다. 탄력성은 전염병으로 인한 생산성 급증 같은 단기 버스트에 필요하고, 확장성은 개별 조직이 전략적으로 계획한 장기 성장을 위한 것입니다.

맥킨지(McKinsey)의 라이프 사이언스 산업 클라우드 컴퓨팅 보고서에서 존슨 앤드 존슨(Johnson & Johnson)의 최고 기업 책임자 짐 스완슨(Jim Swanson)은 유비쿼터스 데이터와 탄력적이고 확장 가능한 클라우드, 엣지 컴퓨팅이 전례 없는 방식으로 새로운 것을 만들고 확장하게 해 주는 요소의 일부라고 말합니다.

이유 2

자동화와 표준화가 효율을 높입니다

수동이던 프로세스를 자동화하고 표준화할 때마다 더 효율적인 워크플로우와 비용 절감을 이룰 수 있습니다. 대부분의 제약 회사가 기존 시스템에서 겪는 문제 중 하나는 유용한 실시간 정보를 주는 실행 가능한 대시보드를 개발하는 일입니다. 분산된 데이터 소스와 저장 방법을 구상하고 구현하기는 쉽지 않습니다.

클라우드 시스템에서는 다양한 데이터 유형의 Raw 데이터와 파일을 매우 쉽게 처리하고, 여러 데이터 소스를 모아 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 전 세계 영업 부서 사이의 파일 공유도 가능합니다. 데이터 유동성은 특정 부서 밖으로 결과를 전달하는 능력을 가리키며, 대규모 클라우드 플랫폼에서는 이 목표를 쉽게 달성합니다. 클라우드 컴퓨팅은 데이터 사일로를 무너뜨려 특정 부서나 개인에게 연락하지 않고도 모든 이해관계자가 필요한 정보에 접근하게 합니다.

이런 데이터 유동성으로 부서 사이에도 자동화를 만들 수 있습니다. 예를 들어 특정 제품의 온도 한도가 운송 중에 초과되었거나 초과될 가능성이 있으면, 그 정보를 전 세계 어디에 있는 담당자, 책임자, 관련 부서에 자동으로 전달할 수 있습니다. 미리 프로그래밍한 자동화 프로세스로 조정이 이루어져 전체 비용 절감 효과를 얻습니다. 이런 반응은 수동적인 시스템이나 서로 상호 작용하지 않는 분산 데이터로는 재현할 수 없습니다.

자동화 시스템에는 몇 가지 수동 데이터 포인트가 아니라 더 많은 데이터가 필요합니다. 클라우드 시스템은 대용량 데이터 처리가 가능하고 비용 효율적이며 검색과 추적이 가능합니다.

이유 3

클라우드는 탄력성과 데이터 보안을 갖춥니다

사용자는 오래 써 온 레거시(Legacy) 데이터 저장소의 대규모 데이터에서 규제 관련 내용을 포함한 특정 데이터를 찾을 때 큰 어려움을 겪습니다. 여러 저장소를 거쳐 검색하는 일은 시간이 많이 들고 비용이 크며 스트레스를 줍니다.

기업은 이제 보안과 신뢰성이 클라우드 환경의 큰 장점이라는 것을 깨달았습니다. 지속적인 보안 모니터링과 사고 대응을 제공하는 유능한 클라우드 서비스 공급자는 클라이언트를 지원하고 기업이 성장하면서 데이터를 조직화하도록 돕는 신뢰할 수 있는 파트너입니다. 클라우드 서비스 제공자는 자기 인프라를 전문적으로 관리하므로 로컬 IT 부서보다 보안 문제를 빠르고 효율적으로 식별하며, 패치와 업그레이드도 자동으로 적용해 제약 회사 IT 부서가 처리하기 어려운 부분을 대신합니다.

비즈니스 가치에 기반한 계층적 클라우드 저장소는 대부분의 기업이 저장해야 하는 데이터를 관리하는 방식으로 구성됩니다. 정해진 기간 동안 저장해야 하는 데이터를 적어도 매년 검토해 오래된 항목을 느린 속도의 저비용 계층으로 옮기면 IT 예산 측면에서도 비용 효율성을 찾을 수 있습니다.

제약 회사는 요구에 따라 품질 관리 데이터를 제공해 다양한 규제 요구 사항(21CFR Part11 등)을 충족해야 합니다. 이 데이터를 찾고 접근하고 공유하는 일은 긴급하고 지속 가능한 운영에 중요할 때가 많습니다. 클라우드 시스템은 추적성과 품질 관리를 높여 주며, 규제 요구 사항이 있는 환경에서 제품 추적성은 매우 중요합니다. 제품 수명주기 내내 제품을 관리하려면 종합적인 데이터 프레임워크가 필요합니다.

이유 4

데이터 분석이 공급망 대응을 앞당깁니다

신제품의 초기 개발, 임상시험을 거치는 전체 가치 사슬(Value Chain), 제조와 공급망 단계, 마지막 단계인 약국까지 전체 시스템에는 빠르게 구축된 가치 있는 분석 사용 사례가 있습니다. 대표적으로 Merck는 생식 및 암 치료제 같은 민감한 제약 제품이 복잡한 공급자와 파트너 네트워크를 거쳐 이동·운송되는 방식을 더 잘 분석하고 이해하려고 AI 인공지능을 활용합니다.

Merck는 클라우드 컴퓨팅 데이터 분석으로 공급망의 변화를 예측하고 대응 조치를 취하고 있습니다. Merck 같은 대기업에서 공급망 효율성을 1% 높이면 수백만 달러 이상의 이익 증대를 뜻할 수 있습니다. Merck 헬스케어 부문 CIO인 Allessandro DeLuca는 “Merck의 AI 사용은 지능적인 소프트웨어가 인간이 더 나은 비즈니스 결정을 내리도록 돕는 좋은 예입니다”라고 말합니다.

데이터 분석이 제약 업계에 주는 또 다른 이점은 예측 분석입니다. 이 도구는 제약 회사가 지속적인 컴플라이언스와 품질 보증을 유지하는 기준을 충족하도록 돕습니다. 온도와 습도 같은 중요한 측정 항목을 지속적으로 모니터링하고 추적하고 보고서로 만들 수 있으면 모든 종류의 헬스케어 조직이 비용을 줄일 수 있습니다. 이런 회사는 이 데이터로 API와 약물 개발, 운송의 각 단계에서 운영을 위한 기준 가이드라인을 수립합니다.

온도 일탈 상황이나 약품, 원료, 시료, 기기에서 문제가 생기면 지능형 분석 시스템이 약품 등이 손상되기 전에 지정된 사용자에게 매우 빠르게 알릴 수 있습니다. 문제를 일찍 식별할수록 조기 대응이 가능해지고 비용 절감 효과도 커집니다.

이유 5

클라우드는 IT 비용을 줄입니다

맥킨지(McKinsey)의 연구에서 제약 회사는 IT와 비즈니스 변화를 활성화해 개선된 EBITDA(이자, 세금, 감가상각, 감소 가치 차감 전 손익)로 약 200억 달러에서 400억 달러의 잠재적 가치를 만들 수 있다고 추정했습니다. 이런 가치를 고려하면 클라우드 전략은 제약 회사의 앞날에 매우 중요한 주제입니다.

실제 사용량 대비 필요 사용량을 고려할 때 클라우드에서 애플리케이션을 유지하면 비용을 거의 40% 절감할 수 있습니다. 클라우드 시스템을 쓰면 추가 하드웨어와 관련 유지 관리 비용이 크게 줄어, 시간이 지나면서 생산성과 운영 비용이 크게 개선됩니다.

솔루션

Dickson OceaView는 클라우드 온도·습도 모니터링입니다

Dickson의 Oceaview 24/7 온도 및 습도 데이터 로거 솔루션은 최신 클라우드 컴퓨팅 구조에 맞게 설계되었습니다. 주변 공간과 챔버의 온도와 습도, 냉장·냉동고, CO2 배양기 같은 여러 매개변수를 모니터링해야 할 때, 클라우드 기반 소프트웨어가 모든 시스템이 원활하게 함께 작동하도록 돕습니다.

종합 대시보드와 보고서 작성 기능으로 사용자가 요구하는 것을 충족하며, 중요한 모니터링 정보를 한 화면에서 볼 수 있습니다. Dickson은 경고와 경보에 즉각 대처하고, 시간에 따른 장치 성능(상태)을 파악하고, 비즈니스 요구에 가장 중요한 데이터를 신뢰성 있게 수집하려고 맞춤형 자동화 보고서를 생성하는 일을 돕습니다.

관련 제품

• LoRaWAN® 지원 모니터링 데이터로거

자주 묻는 질문

참고 자료

• 가트너(Gartner) 연구 보고서
• 악센쳐(Accenture) 보고서
• 맥킨지(McKinsey) 보고서
• Dickson OceaView 클라우드 온도·습도 모니터링 자료