Welche Parallelen gibt es zwischen dem Betrieb einer Bahntrasse
und der pharmazeutischen Produktion? Wie kann man Systeme
redundant aufbauen, ohne dabei ineffizient zu werden?
DarĂĽber spricht Host Christof Layher in der neuen Folge vom
ChaosHacker Talk mit Christian Krug.
Auch Christian arbeitet in einem regulierten Umfeld, nämlich
beiFrauscher Sensortechnik.
Die machen Achs-Zähler und Radsensoren, sorgen also dafür, dass
Züge zuverlässig und sicher fahren.
Dort ist er verantwortlich fĂĽr Data, war davor Berater, hat zum
Thema GMP-Compilant-Protocol fĂĽr T-Zellen im tumorspezifischen
Kontext publiziert – ein Nebenprodukt seiner Doktorarbeit.
AuĂźerdem ist der Host vom Podcast Unf*ck Your Data.
Im Pharma- und Life-Science-Bereich ist Data Integrity ein
wichtiges Thema.
Doch eigentlich ist es ja ein GrundbedĂĽrfnis von Unternehmen,
dass Daten „passen“.
Und irgendwie „passen“ Daten ja auch immer für die Menschen, die
sie benutzen.
Probleme entstehen erst, wenn neue Anforderungen dazu kommen oder
man aus einem anderen Bereich draufschaut.
Denn wir sind ja alle auf Effizienz getrimmt und auf
Datensparsamkeit – deswegen sammeln wir so wenig Daten wie
möglich und so viele, dass wir unsere persönlichen Aufgaben
erfüllen können.
Doch wie sieht das eigentlich mit dem Zugriff auf Daten aus?
Besonders im regulierten Umfeld ist es wichtig, dass
Mitarbeitende adäquat geschult werden. Hierfür ist eine
Schulungsdatenbank sinnig.
Dazu gehört ein Learning Management System und vernünftige
Prozesse – dass halt nur die Menschen Zugänge bekommen, die auch
Schulungen gemacht haben. Die beiden empfehlen dafĂĽr einen
Identity Provider.
Und an diese Zugriffsbeschränkungen sollte sich dann auch das
C-Level halten.
Die können dadurch auch das gesamte Data-Thema, also die
Transformation, vorantreiben.
Und dabei nicht nur den Start, sondern die gesamte Entwicklung,
denn Transformation ist kein perfekter Zustand, sondern ein
„endless game“, an dem man dranbleiben, pflegen und Updates
machen muss.
Die beiden empfehlen dafĂĽr, mit Back ups zu arbeiten.
Sie nennen das robuste Systeme und Christof vergleicht
langfristig funktionierende Systeme mit dem menschlichen Körper –
der hat auch Back ups (beispielsweise kann man nur mit einem
Drittel der Leber leben).
Bei Eisenbahnen hat man beispielsweise auch immer
System-Redundanzen, schlieĂźlich geht es da um das Leben von
Menschen.
In anderen Unternehmen ist alles rausgeschnitten, was
nichtvordergrĂĽndig dem Gewinn dient.
Doch dadurch wird man als System fragiler.
Im Privatleben gibt es ja auch den Tipp, 3 Monatsgehälter auf dem
Konto liegen zu haben – für Notfälle.
Welche Unternehmen auf dem freien Markt machen das?
Das Ziel sollte also sein, langfristig Redundanzen fĂĽr mehr
Robustheit aufzubauen.
Und man muss dabei nicht alle Daten selbst sammeln, einen groĂźen
Teil kann man auch einkaufen. Das schont Ressourcen.
ZurFolge mit Sebastian
Wernicke:https://christoflayher.de/daten-luegen-nicht-aber-du-verstehst-sie-falsch/
00:00:00 Intro in die Folge
00:00:47 Vorstellung Christian Krug
00:03:49 Passen die Daten?
00:07:00 Datensparsamkeit
00:08:57 Data Ownership
00:11:32 Schulung von Mitarbeitenden
00:14:34 Metadatenmanagement
00:19:41 Data muss vorgelebt werden
00:21:11 Transformation hört nie auf
00:26:20 Regularien im Finance-Bereich
00:28:30 System-Redundanzen fĂĽr Sicherheit
00:33:34 Als Unternehmen robuster werden
00:37:56 Kritikalität
00:40:30 Intended Use und eigene Daten
00:44:45 KI ist keine schwarze Magie
00:45:55 Predictive Maintenance
00:51:08 Zwei Fragen an Christian
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