Maßgeschneidert für Ihre Anforderungen

Clinical Data Management und Analytics

Nutzen Sie Ihre bevorzugten Tools, Interfaces und Infrastrukturen. HMS entwickelt Analytics-Umgebungen, die eine schnelle Erstellung von Analyseergebnissen ermöglichen und regulatorische Anforderungen zuverlässig erfüllen.

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Image of a medical professional analyzing clinical data on a laptop, overlaid with graphs and numbers — symbolizing modern, validated analytics environments in life sciences. und auf deutsch

Wenn Analytics-Umgebungen an ihre Grenzen stoßen

Legacy-Systeme, manuelle Validierungsschritte oder isolierte Toolchains verlangsamen klinische Datenprozesse. Moderne Technologien bieten höhere Rechenkapazitäten und ermöglichen spürbare Effizienzgewinne.

Typische Herausforderungen sind:

Analytics-Umgebungen müssen Open-source Tools regelkonform unterstützen.

Bestehende Systeme ermöglichen keine Skalierung, Automatisierung oder Zusammenarbeit.

Manuelle und zeitintensive Validierungsschritte sollen automatisiert werden.

Analytics workflows sind fragmentiert oder nur eingeschränkt auditierbar.

Die Benutzeroberfläche muss funktional an den Bedarf der Nutzer angepasst werden.

Um diese Anforderungen zu erfüllen, entwickelt HMS maßgeschneiderte Lösungen, die zentrale Funktionsbereiche stärken, ohne dass Plattformen vollständig neu aufgebaut werden müssen.

Von Package bis Platform – unser Leistungsspektrum

HMS unterstützt Life-Science-Organisationen beim Aufbau und Betrieb von indivduellen Statistical Computing Environments. Dies umfasst einzelne Komponenten ebenso wie vollständige und validierte Plattformen. Unsere Leistungen sind flexibel buchbar und decken alle relevanten Bereiche entlang von Daten, Prozessen und Technologie ab.

Unterstützung für Analysten und Data Scientists

Wir unterstützen Teams bei der Entwicklung und Nutzung regelkonformer Analytics-Workflows:

R-Programmierung sowie Entwicklung und Validierung von R Packages gemäß CSV
SAS-Programmierung, Entwicklung von Macros und Migration nach R oder Python
Unterstützung bei der Python-Programmierung auf Anfrage

Engineering und Integration von SCE-Plattformen

Wir konzipieren, implementieren und validieren modulare Statistical Computing Environments:

Planung und Aufbau von on-premise, Cloud oder hybriden Plattformarchitekturen
Integration von R, etwa über Container-basierte Ausführung, sowie Anbindung von SAS und Python Tools
Strukturierter Projektablauf von der Analyse über die Architektur, Deployment und Validierung bis zum Wissenstransfer
Verwaltung und Pflege zentraler Data Assets

Package-Entwicklung und Validierung

Wir unterstützen Teams beim Betrieb validierter R Packages oder entwickeln zusätzliche Funktionen:

Entwicklung und Validierung nach CSV oder GxP
Integration aller Komponenten in bestehende SCE Plattformen und Version-Control-Strukturen

Change Management und Unterstützung bei Migrationen

Wir begleiten Organisationen bei der Modernisierung ihrer Analytics-Infrastruktur:

Migration aus bestehenden Systemen wie SAS9
Weiterentwicklung von Prozessen und Toolchains im Rahmen regulatorischer Vorgaben

Wie wir Ihren Workflow unterstützen

HMS gestaltet seine Leistungen so, dass sie sich nahtlos in die Arbeitsabläufe moderner Analytics-Umgebungen einfügen. Unabhängig davon, ob Ihr Team Unterstützung bei der Entwicklung von Code, beim Aufbau einer sicheren und skalierbaren Plattform, bei der Validierung zentraler Komponenten oder im Change Management benötigt, lassen sich alle Leistungsbereiche direkt einem oder mehreren der sechs zentralen SCE Funktionen zuordnen. Unser Angebot stellt sicher, dass Sie HMS genau dort einbinden, wo Bedarf und Mehrwert zusammenkommen.

Sprechen wir über Ihre Umgebung

In einem 30-minütigen Discovery Call klären wir, wie Ihre aktuellen Analytics Workflows aufgestellt sind und an welchen Stellen Unterstützung durch HMS sofortigen Nutzen stiften kann.

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Informationen zur Datenverarbeitung finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.

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Bitte beachten Sie, dass wir zur Terminplanung eine Vorlaufzeit von mindestens einer Woche benötigen, um Überschneidungen zu vermeiden. Wir bestätigen Ihren Terminwunsch innerhalb von 24 Stunden. Termine für den Folgetag können leider nicht berücksichtigt werden.

Sonstige Anmerkungen

Nur Bevorzugte Sonstige

Nur eine kurze Sicherheitsprüfung!

Die Leistungen von HMS orientieren sich an den zentralen Funktionen einer modernen Statistical Computing Environment (SCE). Auch wenn Sie heute keine vollständige Plattform aufbauen, stellen wir sicher, dass einzelne Komponenten skalierbar, nachvollziehbar und regelkonform gestaltet sind.

Warum eine moderne SCE entscheidend ist

Fragmentierte Systeme und veraltete Werkzeuge verlangsamen das Management und die Analyse klinischer Studiendaten. Dies wirkt sich direkt auf die Erstellung von Reports und deren Einreichung bei Aufsichtsbehörden aus. Eine moderne SCE ermöglicht skalierbare und reproduzierbare Analytics, die regulatorische Anforderungen erfüllen und einen schnelleren Zugang zum Markt unterstützen.

Eine moderne SCE ist wesentlich, um:

Deployment und Testprozesse zu automatisieren, damit agile Entwicklung und kurze Releasezyklen möglich sind
Explorative Analysen und Submission Workflows gleichermaßen zu unterstützen
IT-Strategien umzusetzen, die eine Modernisierung der Plattformarchitektur erfordern

Was definiert eine moderne SCE?

Eine leistungsfähige SCE unterstützt sowohl Compliance als auch Innovation. Sie schafft die Balance zwischen Reproduzierbarkeit, Flexibilität und der benötigten Funktionalität.

Zentrale Funktionen, die eine moderne SCE unterstützen sollte:

Analysen und Modelle erstellen

Analystinnen und Analysten arbeiten flexibel mit Daten und erstellen aus validierten Umgebungen heraus Analysen, die für Submission-Prozesse geeignet sind. Die Arbeit erfolgt mit den Tools, die im Team etabliert sind.

Ergebnisse kommunizieren

Analyseergebnisse werden reproduzierbar bereitgestellt und können teamübergreifend genutzt werden.

Erkenntnisse nutzen und Entscheidungen treffen

Reports stehen über sichere und rollenbasierte Oberflächen zur Verfügung.

Nachvollziehen und dokumentieren

Alle Schritte – von Eingabedaten bis zu finalen Ergebnissen – sind so dokumentiert, dass die erforderliche Compliance jederzeit gewährleistet ist.

Technische Assets verwalten

Einzelne Skripte sowie gemeinsamer, validierter Code wie SAS Macros oder R/Python Packages werden strukturiert gemanagt.

Data Assets verwalten

Datenquellen und Transformationen werden so organisiert, dass GxP-konformer Zugriff und ein sauberer Berechtigungsprozess sichergestellt sind.

Diese Kernfunktionen bilden das operative Rückgrat einer modernen SCE – unabhängig davon, ob sie als eigenständige Lösung aufgebaut oder in ein breiteres Analytics-Ökosystem eingebettet ist.

Die folgende Darstellung zeigt, wie eine moderne SCE die zentralen Funktionsbausteine über Teams, Werkzeuge und Assets hinweg orchestriert. Jede Komponente trägt zu einem validierten und effizienten Analytics Workflow bei.

Visual representation of a validated Statistical Computing Environment (SCE), illustrating the flow from analysis and modeling to communication and decision-making, supported by managed data, technical assets, and traceable documentation.

SCE-Prinzipien in praxistaugliche Lösungen überführen

Jede Kernfunktion einer modernen Statistical Computing Environment lässt sich einzeln stärken oder schrittweise weiterentwickeln. HMS bietet Leistungsbausteine, die sich an diesen Prinzipien orientieren und spürbaren Mehrwert entlang der klinischen Analytics Workflows schaffen.

Unabhängig davon, ob Sie mit einem einzelnen validierten R Package starten oder eine vollständige Plattformtransformation planen, unterstützt Sie HMS beim Aufbau skalierbarer, regelkonformer und effizienter Analytics-Umgebungen. Unser interdisziplinäres Team verbindet tiefes Engineering-Know-how mit Life-Science-Expertise und begleitet Sie genau dort, wo Sie in Ihrer Journey stehen.

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Wie wir mit Ihnen zusammenarbeiten

HMS verbindet technisches Engineering-Know-how mit einem ausgeprägten Verständnis regulatorischer Anforderungen. So entstehen Lösungen, die zu Ihrer Umgebung und Ihrem Tempo passen. Unsere Projekte lassen sich flexibel skalieren und auf Ihren Bedarf abstimmen.

End-to-End-Unterstützung

Wir unterstützen alle Bereiche der Datenanalyse und Compliance – sowohl in regulierten als auch in nicht regulierten Umgebungen.

Schrittweise oder umfassend – Sie entscheiden

Ob Validierung eines einzelnen Packages, Konzeption einer vollständigen Plattform oder Modernisierung bestehender Workflows: Wir richten unser Engagement präzise nach Ihrem Umfang und Ihrem Zeitplan aus.

Partnerschaftlich vom ersten Tag an

Wir arbeiten eng mit allen relevanten internen Stakeholdern zusammen, etwa aus IT, Qualitätssicherung, Biostatistik oder Regulatory Affairs. Dadurch stellen wir sicher, dass Lösungen fachlich tragfähig sind, Akzeptanz finden und langfristig bestehen.

Unser typischer Projektablauf

Wir strukturieren unsere Projekte in klaren, nachvollziehbaren Phasen. Jede Phase ist transparent gestaltet und orientiert sich an Ihren internen Prozessen sowie den regulatorischen Anforderungen.

Assessment und Planung

Wir analysieren bestehende Systeme, definieren Ziele und klären alle relevanten Validierungsanforderungen.

Architekturdesign

Wir entwickeln technische und prozedurale Konzepte. Dazu gehören Toolchains, Infrastruktur und Governance-Modelle.

Implementierung und Deployment

Wir konfigurieren die Umgebung, integrieren die benötigten Werkzeuge und bereiten regelkonforme Workflows vor.

Validierung und Dokumentation

Wir testen, dokumentieren und qualifizieren die Lösung gemäß GAMP-Grundsätzen und CSV-Standards.

Wissenstransfer und Support

Wir befähigen Ihre Teams durch Schulungen, Dokumentation und bedarfsgerechte Unterstützung im laufenden Betrieb.

Unser typischer Ablauf beginnt mit einem strukturierten Assessment – genauso kann auch unser gemeinsames Gespräch beginnen.

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Warum HMS der richtige Partner für validierte Clinical Analytics ist

Mit HMS entscheiden Sie sich für einen Partner, der analytische Expertise mit technologischem Tiefgang und einem ausgeprägten Verständnis regulierter Umgebungen verbindet. Unsere Leistungen sind modular aufgebaut und fügen sich nahtlos in bestehende Infrastrukturen ein.

Erprobt in regulierten Umgebungen

HMS vereint tiefes technologisches Know-how mit einem klaren Verständnis dafür, welche Anforderungen in regulierten Kontexten gelten und wie sie zuverlässig erfüllt werden.

Engineering-Ansatz für klinische Analytics

Wir übertragen bewährte Prinzipien des Software Engineering auf Clinical-Analytics-Workflows. Dadurch entstehen Lösungen, die reproduzierbar sind, sich zuverlässig validieren lassen und langfristig stabil betrieben werden können.

Technologie-neutral und domänenkompetent

Ob Sie als Statistical Programmer mit R, SAS oder Python arbeiten oder ob Ihre IT Architekturentscheidungen für on-premise oder Cloud-Ansätze präferiert: Wir entwickeln Lösungen, die sich in Ihre bestehende Systemlandschaft einfügen und die spezifischen Anforderungen Ihrer Domäne unterstützen.

Vertrauenswürdiger Partner im Life-Science-Umfeld

Zu unseren Kunden zählen globale Diagnostics- und Pharmaunternehmen. Wir kennen die Anforderungen, Rahmenbedingungen und Erwartungen, die für die Analyse klinischer Daten relevant sind.

Vertrauen, das zählt – bestätigt durch BARC

Unsere Kunden schätzen die Zusammenarbeit mit HMS. Das zeigen die Ergebnisse der größten unabhängigen Anwenderbefragung in Europa zu Data & Analytics (BARC, 2025).

100 %

Weiterempfehlung

100 %

Ziele im Projekt erreicht

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bewerten unsere technologische Expertise als herausragend

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Profitieren Sie von unserer Erfahrung

Unsere Success Stories

Diese ausgewählten Use Cases zeigen, wie HMS Life-Science-Teams dabei unterstützt, Validierung zu verbessern, Ergebnisse schneller bereitzustellen und regulatorische Anforderungen zuverlässig zu erfüllen.

Visualisierung einer vernetzten Datenstruktur über einer Person, die auf einem Laptop arbeitet – Symbol für automatisierte Datenintegration und digitale CRM-Prozesse.

Automatisierte Datenpipeline für eine optimierte CRM-Strategie

HMS entwickelte eine skalierbare ELT-Pipeline, um Kundendaten täglich zu aktualisieren. Die Lösung liefert Echtzeitanalysen über ein Dashboard und unterstützt Geschäftsentscheidungen in über 40 Ländern.

  Der Kundennutzen:

 Tägliche Datenaktualisierung für präzise CRM-Entscheidungen
Automatisierung reduziert manuellen Aufwand
Skalierbare Lösung für zukünftige Erweiterungen

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Rollenbasierter AI-Chatbot: Sicheres Dokumentenmanagement im Enterprise-Umfeld

HMS entwickelte KI-gestützte Lösung, die den Zugriff auf vertrauliche Dokumente vereinfacht und höchste Compliance-Anforderungen erfüllt.

  Der Kundennutzen:

Schneller Zugriff auf relevante Inhalte
Rollenbasierte Kontrolle schützt sensible Daten
Skalierbar für Teams und Abteilungen

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Validierte R-Umgebung für Analyse von klinischen Studien

Life Science, Healthcare

Pharmaunternehmen nutzen verstärkt die Programmiersprache R für Planung und Analyse klinischer Studien. Unsere validierte R-Umgebung ermöglicht den Einsatz moderner statistischer Verfahren und erfüllt regulatorische Anforderungen (GxP).

Der Kundennutzen:

Reduzierte Lizenzkosten durch Ablösung von Standard-Software
Einsatz moderner statistischer Methoden
Exploratives Arbeiten im Einklang mit regulatorischen Anforderungen

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Sales Analytics Platform

Consumer Health

Bayer Vital verzahnt erstklassiges Kundenmanagement mit modernen Technologien, um schnell auf veränderte Marktanforderungen zu reagieren und sich vom Wettbewerb abzugrenzen. Durch die Ausschöpfung analytischer Potenziale wird der Wissensvorsprung weiter ausgebaut, was eine datengetriebene Messung, Optimierung und Steuerung der Vertriebs- und Marketingprozesse in den Absatzkanälen ermöglicht.

Der Kundennutzen:

Schnelle Reaktion auf Marktveränderungen
Abgrenzung vom Wettbewerb
Datengetriebene Optimierung von Vertriebs- und Marketingprozessen"

GenAI-gestützte Transformation: Migration von SAS zu AWS

Finanzen

Unsere Lösung trug zur Modernisierung zentraler SAS BI-Landschaften bei, indem wir den Übergang in die Cloud erfolgreich gestalteten. Dabei setzten wir GenAI zur automatisierten Code-Migration nach Python erfolgreich ein.

Der Kundennutzen:

Langfristige Wirtschaftlichkeit und Effizienz der BI-Anwendungen
Architektur erfüllt BaFin-Anforderungen
Prozessoptimierung durch Konsolidierung und Professionalisierung

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LLM-basierte SQL-Abfragen in natürlicher Sprache

Healthcare / Life Science, Finanzen

Unsere Lösung ermöglicht SQL-Abfragen in natürlicher Sprache über eine Chatbot-Schnittstelle, wodurch auch Benutzer ohne technische Kenntnisse auf Unternehmensdaten zugreifen können.

Der Kundennutzen:

Demokratisierter Datenzugriff
Erhöhte Effizienz
Fundierte Entscheidungsfindung

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Analyse von Freitextdaten dank automatisiertem Inhaltstagging

Healthcare / Pharma

Unsere Lösung für das Taggen und Strukturieren von Inhalten verwandelt bisher ungenutzte Freitextdaten in wertvolle, analysierbare Informationen und verbessert so die Datenbasis in Unternehmen.

Der Kundennutzen:

Schnellere Klassifizierung, Bewertung und Strukturierung von Daten
Erweiterung der Datenbasis
Fundierte Analyse und Entscheidungsfindung

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Large-Scale RAG-System zur effizienten Beschaffung von Informationen

Chemie

Unser System ermöglicht es Forschern mittels natürlicher Sprache eine große Menge von internen Forschungsdaten präzise zu durchsuchen und so schneller an benötigte Informationen zu gelangen.

Der Kundennutzen:

Erhöhte Suchqualität
Optimale Nutzerführung
Erhöhtes Benutzervertrauen

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Next-Level Clinical Research: AI for Secondary Clinical Data Analysis

Healthcare / Life Science

Wir unterstützten Novartis dabei, das Potenzial von Machine Learning in der klinischen Forschung zu erkunden. Durch die Analyse von Studiendaten mit Machine Learning und Explainable AI identifizierten wir unbekannte Zusammenhänge und verbesserten die Vorhersagekraft für Behandlungsergebnisse und Sicherheitsprofile.

Der Kundennutzen:

Entdeckung unbekannter Zusammenhänge
Verbesserte Vorhersage von Behandlungsergebnissen
Optimierte Identifikation kritischer Merkmale durch Explainable AI

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Cloud-native Statistical Computing Environment

Life Science / Pharma

HMS hat für Deutschlands größtes Pharmaunternehmen ein zentrales, 25 Jahre altes SAS-basiertes System durch eine moderne, cloud-native Statistical Computing Environment (SCE) zur Analyse klinischer Studien ersetzt.

Der Kundennutzen:

Integration der SCE-Webapp mit SAS-Studio unter SAS-Viya für nahtlose Workflows
Systemdesign mit AWS-Services für optimale Datensicherheit und -zugriff
Automatisierte Validierungsstrategie zur Vereinfachung regelmäßiger Release-Deployments

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GenAI-gestützte Transformation: Migration von SAS zu AWS

Finanzen

Der Kundennutzen:

Langfristige Wirtschaftlichkeit und Effizienz der BI-Anwendungen
Architektur erfüllt BaFin-Anforderungen
Prozessoptimierung durch Konsolidierung und Professionalisierung

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LLM-basierte SQL-Abfragen in natürlicher Sprache

Healthcare / Life Science, Finanzen

Unsere Lösung ermöglicht SQL-Abfragen in natürlicher Sprache über eine Chatbot-Schnittstelle, wodurch auch Benutzer ohne technische Kenntnisse auf Unternehmensdaten zugreifen können.

Der Kundennutzen:

Demokratisierter Datenzugriff
Erhöhte Effizienz
Fundierte Entscheidungsfindung

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Analyse von Freitextdaten dank automatisiertem Inhaltstagging

Healthcare / Pharma

Unsere Lösung für das Taggen und Strukturieren von Inhalten verwandelt bisher ungenutzte Freitextdaten in wertvolle, analysierbare Informationen und verbessert so die Datenbasis in Unternehmen.

Der Kundennutzen:

Schnellere Klassifizierung, Bewertung und Strukturierung von Daten
Erweiterung der Datenbasis
Fundierte Analyse und Entscheidungsfindung

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Large-Scale RAG-System zur effizienten Beschaffung von Informationen

Chemie

Unser System ermöglicht es Forschern mittels natürlicher Sprache eine große Menge von internen Forschungsdaten präzise zu durchsuchen und so schneller an benötigte Informationen zu gelangen.

Der Kundennutzen:

Erhöhte Suchqualität
Optimale Nutzerführung
Erhöhtes Benutzervertrauen

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Maximilian Kreienbaum

Projektmanager für Life Science

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