Le contexte
La R&D d'un groupe pharmaceutique veut consolider les données de ses essais cliniques. Elles proviennent de plus de trente sources : plateformes de saisie électronique des centres investigateurs, sociétés de recherche sous contrat (CRO), laboratoires centraux, registres publics d'essais, bases internes et tableurs. Dans ce secteur réglementé, les Bonnes Pratiques (GxP) imposent de justifier et de tracer chaque traitement.
Notre approche
Notre Data Engineer priorise les sources avec les équipes scientifiques pour livrer un premier MVP rapidement. Il construit les pipelines d'ingestion et la modélisation dans un lakehouse, puis met en place le catalogue de données et une couche sémantique qui documente chaque indicateur. Chaque transformation est tracée pour l'audit, et les accès sont contrôlés selon les profils.
Le résultat
Les chercheurs disposent d'une vue consolidée des preuves scientifiques, documentée et prête pour les audits réglementaires. Les données sont exploitables par des agents IA, sans compromis sur la conformité GxP.
