中外製薬は、Snowflake活用の基盤「dPROACT」とPython教育で非データサイエンス研究員の解析自走化を実現。アイデアの機会損失を回避し、外部データ利活用を促進。専門研究員の業務集中にも貢献する、創薬力強化に向けたデータ活用の全容を解説します。

こんな課題をお持ちのDX推進・データ基盤担当者様へ

• 部門やテーマごとにデータが縦割りで管理・分散しており、必要なデータがどこにあるかを探すところから始めなければならない
• システムやデータベースごとに解析環境がばらばらで、データ連携が難しく、分析ノウハウの共有にもコストがかかる
• データ分析を一部の専門人材に頼っており、現場のアイデアがすぐに検証されないまま埋もれてしまう
• 専門のデータ人材が簡単な集計や解析の依頼に追われ、高度な分析など本来の業務に集中できない
• 社外データやパブリックデータを取り込みにくく、どのクラウドにあるかによって活用が制約される
• データ収集・整形・結合・可視化をExcelの手作業で行っており、プログラミング未経験の社員が自分で分析できる環境や教育の仕組みがない