【IQVIA】生命科学MDM中的自主AI-数据治理新纪元

IQVIA近日发布了一份名为《生命科学MDM中的自主AI-数据治理新纪元》的行业研究报告。这份报告深入探讨了将具有能动性的人工智能（AI）集成到主数据管理（MDM）中，如何重新定义生命科学领域中客户和产品数据的处理方式。报告中指出，与传统需要持续监督的AI系统不同，具有能动性的AI可以自主运行，只需最少量的人类干预，对于制药和生物技术公司而言，这项创新承诺在数据质量、运营速度和整体流程敏捷性方面带来无与伦比的改进。报告中提供了丰富的评估标准和案例叙述，展示了自主AI如何在现代MDM项目中促进持续的数据治理、智能规则管理和自我优化的数据管理，为生命科学组织提供了宝贵的指导和洞见。

生命科学领域正在经历一场由自主人工智能（AI）驱动的主数据管理（MDM）的变革。这场变革不仅仅是技术层面的更新，更是对数据处理方式的根本性改变。与传统的MDM方法相比，自主AI能够自主设定目标、做出决策并执行行动，大大减少了人类干预的需求。这种转变对于制药和生物技术公司来说，意味着在数据质量、运营速度和流程敏捷性方面的显著提升。

据行业分析师预测，到2028年，近三分之一的企业软件将具备代理式AI功能，而这一比例在2024年几乎为零。这一预测凸显了自主AI在MDM中的重要性和紧迫性。自主AI通过部署能够协作执行多步骤流程的自主代理，革新了MDM，使其成为动态数字劳动力。这些代理能够运用高级推理解决复杂数据挑战，实现数据清理、匹配、丰富和治理检查等任务的全天候运行，且人工干预极少。

在生命科学领域，数据来源多样，包括研究实验室、临床试验、CRM、ERP等系统，因此强大的特征分析和目录支持对于增强数据治理至关重要。自主AI通过揭示元数据、关系和异常情况，自动化新数据源的分析，无需人工干预。这种能力使得MDM解决方案能够持续分析数据，进行质量或结构变化，并相应地更新元数据/目录，确保新数据集能被管理员和下游用户快速理解。

治理与合规是MDM中另一个关键领域。尽管人工智能驱动的决策越来越多，但强大的数据治理仍然至关重要，并且必须扩展到人工智能代理本身。“数据信任悖论”——确保人工智能决策正确、合乎道德且合规——通过提供可解释的人工智能和完整的审计追踪的稳健治理框架得到解决。这意味着MDM解决方案必须支持AI驱动的行动的政策执行、透明度和可审计性。

在可伸缩性与性能方面，考虑到生命科学环境涉及大型复杂数据集，MDM解决方案必须能够扩展以实时管理大量和多样的数据域，而不会降低性能。人工智能代理擅长并行处理，允许多个任务或数据集同时处理，从而加快了吞吐量。

人工智能准备与整合也是一个关键标准。MDM平台必须拥有将数据传输给人工智能模型和代理的必要集成能力，提供上下文丰富的元数据架构，甚至可能还内置机器学习模型或访问高级基础模型。这对于确保MDM计划在有效利用人工智能的同时保持信任、合规性和绩效至关重要。

自主AI在MDM中的强大优势之一是其能够实现持续数据治理的能力。在传统环境中，数据管理员会定期审核记录，或在出现问题时进行干预，但自主式人工智能系统则充当着全天候、不知疲倦的守护者，实时监控、清理和组织数据。这些代理可以实时捕捉和解决数据质量问题，将数据管理转变为嵌入式的、持续的系统功能，而不是定期的手动任务。

智能规则管理是自主管理的关键方面。传统的MDM依赖静态业务规则，而代理式AI系统则可以随着时间的推移学习和适应这些规则。AI代理不仅可以执行数据策略，还可以对其进行完善——检测新模式并相应地调整操作。这种自我优化的治理是指系统通过反馈和分析，能够持续完善其治理流程的能力。

至关重要的是，持续的管理和自我优化的治理并不会消除人类监督的需求——它们重新定义了它。数据管理员和治理团队从亲自清理数据转变为作为人工智能的监督者和导师，设定目标，定义高级规则，并在需要时审查人工智能驱动的决策。这种共生伙伴关系利用人工智能处理规模和复杂性的能力，同时依赖人类判断做出最终决策。

通过结合实时数据质量管理、自适应规则学习和主动治理，代理式人工智能将MDM转变为一个动态的、由人工智能主导的功能。这种变革性的方法不仅能够提高运营效率，还能够带来战略优势，帮助生命科学组织应对不断增长的数据挑战和监管需求。

这篇文章的灵感来自于《生命科学MDM中的自主AI-数据治理新纪元》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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