25.04.2025 • 55 Min.

Welche Parallelen gibt es zwischen dem Betrieb einer Bahntrasse und der pharmazeutischen Produktion? Wie kann man Systeme redundant aufbauen, ohne dabei ineffizient zu werden? Darüber 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 für Data, war davor Berater, hat zum Thema GMP-Compilant-Protocol für T-Zellen im tumorspezifischen Kontext publiziert – ein Nebenprodukt seiner Doktorarbeit. Außerdem 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 Grundbedürfnis 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 dafür 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 dafür, 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, schließlich geht es da um das Leben von Menschen. In anderen Unternehmen ist alles rausgeschnitten, was nichtvordergründig 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 für mehr Robustheit aufzubauen. Und man muss dabei nicht alle Daten selbst sammeln, einen großen 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 für 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