Digitalisierung im regulierten Bereich der Life Sciences erfolgreich gestalten: Professionelles Datenmanagement als essentieller Erfolgsfaktor.
29.04.2026 Frankfurt/M
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Lernen Sie, wie Sie mit Hilfe einer professionellen Datenstrategie und mit der Einführung eines MDM-IT-Systems Digitalisierungsprojekte im Bereich der Life Science zum Erfolg führen und die Compliance von pharmazeutischen Produkten gewährleisten.
Die digitale Transformation hat auch die Bereiche der Life Sciences erfasst. Unternehmen dieser Branche benötigen deshalb eine geeignete Digitalisierungsstrategie. Dabei wird jedoch zu oft nur auf technische Lösungen geschaut und übersehen, dass eine Datenstrategie ein entscheidender Faktor für das Gelingen von Digitalisierungsvorhaben ist. Denn die Verfügbarkeit von Daten ist „der Treibstoff“ aller technischer Digitalisierungsinitiativen, und ein geordneter Umgang mit Daten ist in den stark regulierten Life Science Bereichen entscheidend für den Erfolg der digitalen Transformation und der Qualität, Sicherheit und Wirksamkeit der Produkte. Für dieses Datenmanagement gibt es Strategien, die erlernt und wirksam angewendet werden können – dieses Seminar unterstützt Sie dabei.
In diesem 1 Tagesseminar erhalten Sie Einblicke aus der Praxis zu den oben genannten Themenschwerpunkten, die im Rahmen des Seminars mit den Teilnehmern diskutiert und je nach Interessen und Fragestellungen der Teilnehmer vertieft werden. Reflexionen der Teilnehmer zu den o.g. Themen erweitern ihren bisherigen Blick auf diese Themen um neue Konzepte und Lösungsstrategien.
Programmablauf im Detail:
Datenstrategie
- Was ist eine Datenstrategie und warum wird sie gebraucht?
- Voraussetzungen und Eckpunkte einer Datenstrategie
- Warum Stakeholder-Management entscheidend ist für eine Datenstrategie
- Wie aus der Strategie ein konkreter Plan wird
Data Governance
- Warum Datenmanagement eine Governance braucht: Sicherung der Compliance von Produkten im Life Science Bereich:
- Was Data Governance beinhaltet und warum sie unternehmensspezifisch gestaltet werden muss
Daten- und Referenzmodelle
- Was sind Datenmodelle und warum werden sie gebraucht ?
- Warum die (Daten)Welt neu erfinden, wenn es auch einfach geht: Life Science-Referenzmodelle und Datenstandards nutzen – Beispiel ISO-IDMP (IDentification of Medicinal Product)
Auswahl, Implementierung und Betrieb eines MDM-IT-Systems im regulierten Life Science Bereich
- Stammdatenmanagement ohne MDM-IT-System: Geht das ? Wann ein MDM-IT-System sinnvoll ist – und wann nicht.
- Berechnung des Return of Investment (ROI) für ein MDM-IT-System: Wo die Grenzen liegen
- Auswahl und Implementierung eines MDM-IT-Systems für den Life Science Bereich unter Beachtung der regulatorischen Rahmenbedingungen
- Betrieb eines MDM-IT-Systems im Lifescience-Bereich: Ready for Inspection
Data Quality:
- Data Quality im Life Science Bereich: Regulatorische Anforderungen
- Wie messe ich die Datenqualität ? Metriken für ein gelingendes Datenqualitätsmanagement
- Datenqualität dauerhaft sichern
Themenschwerpunkte
- Digitale Transformation im Life Science Bereich: Bedeutung von Datenstrategien jenseits technischer Lösungen mit dem Ziel gelingender Datenintegration und Interoperabilität
- Inhalte einer Datenstrategie und Bedeutung von Data Governance
- Pharma-spezifische Datenstandards (ISO-IDMP) und Datenmodelle als Referenzmodelle
- Auswahl, Einführung und Betrieb eines MDM-IT-Systems im regulierten Pharma-Bereich
- Datenqualitätsmanagement: Etablierung von Metriken, Messverfahren und Aufbau einer nachhaltigen Datenqualitätskultur.
Seminarleiter
29.04.2026 Frankfurt/M
D-60327 Frankfurt am Main
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