研报总结
问题：生命科学行业数据利用不足
生命科学行业拥有大量有价值的数据，包括CRM活动、索赔、参考数据、关联关系、电话录音、现场记录等，但由于数据分散在各个系统、业务单元和格式中，导致数据利用效率低下。数据碎片化导致运营效率低下和战略滞后，影响决策和AI应用。
转变：从数据集成到数据理解
传统数据集成仅关注数据从A系统到B系统的转移，而AI时代更关键的是数据在转移过程中是否携带意义。语义层、本体、元数据管理和实体统一成为关键，它们提供连接组织、分析师和AI代理的纽带，使系统能够理解实体间的关系和上下文。
机会：构建AI可信赖的商业数据层
生命科学公司应将自有数据、第三方数据和合作伙伴数据整合到一个受管理的商业智能基础架构中，该基础架构应具备以下能力：
- 安全跨企业系统、云环境和合作伙伴平台进行数据连接
- 在CRM、MDM、分析平台和AI代理环境中激活洞察
- 统一实体识别
- 使用领域特定知识、商业关系、业务规则和受管定义进行数据上下文化
产品化连接器的意义
新一代商业连接器应具备智能性，能够将数据与上下文一起传输，避免不必要的重复和依赖，实现数据的映射、掌握、丰富、治理和准备。
案例研究：IQVIA与Veeva的合作
IQVIA与Veeva合作预构建商业连接，将IQVIA数据资产与Veeva环境连接，实现数据按接收系统模型准备，缩短实施时间，减少手动映射和治理负担。
Agentic MDM：商业数据管理的下一代
AI时代，主数据管理（MDM）应引入向量匹配、大型语言模型辅助匹配、代理支持治理、智能搜索和自动化数据变更请求工作流，但需在受管语义和本体知识库的约束下进行，以加速受管决策。
Snowflake Dimension：大规模安全数据协作
Snowflake的数据共享和清洁室功能为生命科学公司提供安全、可扩展的数据协作模型，允许公司共享数据，由IQVIA进行转换和领域智能增强，返回定制洞察，避免定制集成项目。
执行指令：从小处着手，逐步扩展
生命科学公司应从高价值的数据集和业务问题入手，例如识别未充分参与的客户群体、优化现场活动、发现治疗流失或准入障碍的账户等，逐步建立治理、测试协作模型并扩大基础架构。
结论
生命科学行业的未来绩效将取决于将碎片化数据转化为可信智能，并将可信智能转化为行动的能力。AI将放大拥有强大数据基础公司的优势，同时放大缺乏数据基础公司的风险。领导层应关注数据的连接性、上下文性、治理性和可访问性，以实现实时决策。
