实验室数据管理至关重要，因为它可以确保正确且安全地存储与传播信息，但实施有效的管理系统通常很困难。在本指南中，我们解释了组织应将数据视为战略性业务资产的原因，以及如何优化其管理规范。
本指南适用于在监管严格与监管不严格行业（包括制药、食品与饮料、电池与化学品）中从事实验室数据管理的任何人员。对于设计用于数据采集、解读与分发的过程与系统的分析研究人员而言，它尤其有用。以下是每一章中提供的内容。
什么是数据管理？
要想打造实验室数据管理的坚实基础，首先需要了解定义与目标。我们还解释了数据管理如何帮助公司符合法规要求与公司政策。
数据、信息与知识
要实现有效的数据管理，需要了解什么是数据、信息或知识。从制药到食品，所有这些对于广泛的行业都具有其自身优势。我们还区分了数据可靠性与质量，以及它们如何支持研究与实现客户目标。
数据管理原则
数据管理成熟度（DMM）模型可以演示分析过程。我们分析了DMM模型的不同级别，并概述了其如何改进数据管理。我们还对记录数据的三种方法进行了深入比较，重点介绍了电子工作流程的优点。
有效数据管理计划的组成部分
一个成功的实验室数据管理计划由六个主要部分组成，这些部分从组织的最高层开始协同工作。我们将详细分析每一个要素：
- 高级管理层的参与
- 数据管控与所有权
- 了解分析过程的各个方面
- 符合法规与标准要求
- 利用实验室数字化提高速度与准确度
- 与电子系统共享数据的简便性
实验室数字化的原理
电子化和数字化听起来是一样的，但它们是不同的概念。我们解释了它们的不同之处、数字化如何让过程变得更高效以及如何提高生产效率，以及它优于传统数据管理方法的原因。此外，我们还提供关于选择正确产品与集成方式的指导，以加强数据管理。
实验室数据管理、风险与挑战
无效的数据管理系统有可能导致严重的问题，尤其是在面对诸如磁盘故障、恶意软件与软件问题之类的风险时。我们对实现强大的实验室数据管理方面遇到的困难进行了分析，并分享了成功实施的六个关键要素。
未来的数据管理
实验室数据管理在未来可能会发生很大变化。各行各业的组织将需要应对独特的变化，包括融入人工智能、跟上新法规的步伐以及提高可追溯性。
