La gestion des données de laboratoire est essentielle, car elle garantit que les informations sont stockées et diffusées correctement et en toute sécurité. Cependant, la mise en œuvre d’un système de gestion efficace se révèle souvent complexe. Dans ce guide, nous expliquons pourquoi les entreprises doivent traiter les données comme un avantage commercial stratégique et comment elles peuvent optimiser leurs pratiques de gestion.
Ce guide s’adresse à toute personne impliquée dans la gestion des données de laboratoire dans des secteurs fortement réglementés ou moins réglementés, tels que les industries pharmaceutique, agroalimentaire, de fabrication des batteries ou encore des produits chimiques. Ce guide est particulièrement utile pour les scientifiques analytiques qui conçoivent des processus et des systèmes dédiés à l’acquisition, à l’interprétation et à la distribution de données. Voici ce que vous pourrez apprendre dans les différents chapitres.
Qu’est-ce que la gestion des données ?
Pour se constituer une base solide en gestion des données de laboratoire, il faut d’abord en connaître la définition et les objectifs. Nous expliquons également comment la gestion des données permet aux entreprises de respecter les exigences réglementaires et les politiques de l’entreprise.
Données, informations et connaissances
Pour mettre en place une gestion efficace des données, vous devez comprendre ce que l’on entend par données, informations ou connaissances. Chaque notion offre des avantages spécifiques à une multitude de secteurs, de l’industrie pharmaceutique à l’industrie agroalimentaire. Nous faisons également la distinction entre qualité et intégrité des données, et la manière dont ces deux concepts soutiennent la recherche et permettent de répondre aux besoins des clients.
Principes de la gestion des données
Le modèle DMM (Data Management Maturity) permet de démontrer les processus analytiques. Nous examinons les différents niveaux du modèle DMM et expliquons en quoi ils peuvent améliorer la gestion des données. Nous proposons également une comparaison approfondie de trois méthodes d’enregistrement de données, en soulignant les avantages d’un flux de travail électronique.
Composants d’un programme de gestion efficace des données
Un programme de gestion des données de laboratoire performant se divise en six composants principaux qui œuvrent de concert, en commençant au premier échelon de votre entreprise. Examinons chacun de ces composants en détail :
- Implication des cadres dirigeants
- Gouvernance et propriété des données
- Compréhension de tous les aspects du processus d’analyse
- Conformité aux réglementations et normes
- Numérisation du laboratoire pour améliorer la vitesse et la précision
- Simplicité du partage des données avec les systèmes électroniques
Principes de numérisation du laboratoire
Digitalisation et numérisation semblent avoir le même sens, mais il s’agit bien de concepts distincts. Nous expliquons en quoi ils se distinguent, comment la numérisation peut rendre les processus plus efficaces et augmenter la productivité et pourquoi elle est supérieure aux méthodes traditionnelles de gestion des données. En outre, nous proposons des conseils sur le choix des produits et des intégrations appropriés pour une gestion améliorée des données.
Gestion des données de laboratoire, risques et défis
Un système de gestion des données inefficace peut avoir des répercussions graves, en particulier face à des risques tels que les pannes de disques durs, les malwares et les problèmes de logiciels. Nous expliquons comment contrer ces difficultés lors de la mise en place d’une gestion efficace des données de laboratoire et présentons six points clés pour réussir.
Avenir de la gestion des données
À l’avenir, la gestion des données de laboratoire pourrait être très différente. Les entreprises de divers secteurs devront faire face à des changements spécifiques, notamment dans le cadre de l’intégration de l’intelligence artificielle, de la mise en conformité aux nouvelles réglementations et de l’amélioration de la traçabilité.
