Data Intelligence & AI
Datenintelligenz in der Pharma-IT braucht mehr als große Modelle. Sie braucht Daten, die sauber, vollständig und ALCOA+-konform sind — und die Fähigkeit, fragmentierte Quellen zu einer analysefertigen Grundlage zu verschmelzen. Wir verbinden klassische Data-Science-Disziplinen mit moderner AI-Architektur für Anwendungen, die nicht nur funktionieren, sondern auch der Compliance standhalten.
Daten- und AI-Fähigkeiten im Überblick
Datenintelligenz beginnt nicht beim Modell, sondern bei der Datengrundlage
Data Intelligence & AI bezeichnet die Schicht zwischen rohen Datenquellen und analytischen Anwendungen: Daten-Engineering, statistische Modellierung, Visualisierung und schließlich AI-Komponenten wie RAG-Architekturen oder LLM-Integrationen. In Life-Science-Industrie entscheidet über den Wert dieser Schicht weniger die Modellgröße als die Datengrundlage. Daten, die fragmentiert in zahllosen Systemen liegen — von ELN über CTMS bis zu Manufacturing-Daten — müssen erst zu einer konsistenten, ALCOA+-konformen Basis verschmolzen werden, bevor verlässliche Analytics oder produktive AI darauf aufsetzen kann. Genau dort setzen wir an: an der Daten-Architektur, der Plattform-Wahl (Lakehouse, Microsoft Fabric, Databricks) und an der durchgängigen Integration in die regulierte Pharma-IT-Landschaft.
Vier Disziplinen entlang des Daten-Stacks
Von der Datenquelle bis zur produktiven AI-Anwendung — jede Schicht mit der Disziplin, die regulierte Pharma-Daten verlangen.
Data Visualization & Dashboards
Power BI ist das Rückgrat der Visualisierungsschicht in Pharma-typischen Stacks. Wir konzipieren, bauen und betreiben Dashboards für klinische Studien-Daten, Sales-Performance, Lab-Daten oder Produktionskennzahlen — inklusive Schulungs- und Adoption-Programmen für Fachabteilungen. Wo Power BI nicht ausreicht, kommen alternative BI-Stacks oder Custom-Dashboards zum Einsatz.
Data Science & Analytics
Klassische Data-Science-Arbeit von der explorativen Analyse bis zu Production-Pipelines. Wir arbeiten in Python und R, auf Databricks, Microsoft Fabric und Apache Spark — mit dem Verständnis für regulatorische Rahmenbedingungen, die in der Pharma-Analyse mitlaufen müssen. Datenvalidierung, Reproduzierbarkeit und nachvollziehbare Modellentwicklung sind Teil der Disziplin.
Datenintegration & Migration
Die schwerste Arbeit im Daten-Stack ist nicht das Modell, sondern die Quelle. Wir bauen Ingest-Pipelines für Lakehouse-Systeme, integrieren Linien-Systeme über MuleSoft und REST-Schnittstellen und steuern Daten-Migrationen in allen Dimensionen — von SharePoint nach O365, von Tenant zu Tenant, von Legacy-Dokumentenverwaltungen nach Veeva Qdocs. Mit dem Fokus, dass Audit-Trails und Data Integrity unterwegs nicht verloren gehen.
AI Frameworks & RAG-Architekturen
Generative AI wird produktiv, wenn Modelle auf eigene, gut strukturierte Daten zugreifen können. Wir entwickeln RAG-Pipelines, Vector-Stores und LangGraph-basierte Agenten, die Life-Science-spezifisches Wissen in Sprachmodelle hineinbringen — mit Compliance-Mechanismen wie Audit-Logs, Quellen-Nachvollzug und kontrollierten Datenflüssen, damit AI auch in regulierten Kontexten einsetzbar bleibt.
Daten als verbindende Schicht zwischen den Säulen
Daten kommen nicht aus dem Nichts — sie entstehen in den Lab-, Klinik- und Plattform-Systemen, durchlaufen Validierungsanforderungen und müssen in produktive Anwendungen münden. Wo unsere Daten-Arbeit besonders auf andere Pharma-IT-Disziplinen trifft.
Daten-Plattformen und AI-Frameworks
Wir arbeiten mit den im Pharma-Daten-Stack etablierten Plattformen und Frameworks — von Lakehouse-Systemen bis zu modernen AI-Stacks.
Smarte Daten, robuste AI
Vom Daten-Architektur-Sparring bis zur produktiven AI-Anwendung — wir bringen die Erfahrung mit, beide Disziplinen im regulierten Pharma-Kontext zu verbinden.