Die Datenverwaltung im Labor ist von entscheidender Bedeutung, da sie dafür sorgt, dass Informationen ordnungsgemäss und sicher gespeichert und weitergegeben werden. Die Implementierung eines effektiven Verwaltungssystems ist jedoch häufig schwierig. In diesem Leitfaden erklären wir, warum Unternehmen Daten als strategisches Geschäftsgut betrachten sollten und wie sie ihre Verwaltungspraktiken optimieren können.
Dieser Leitfaden ist für alle von Vorteil, die sich mit der Verwaltung von Labordaten in stark regulierten und weniger regulierten Branchen befassen, darunter Pharma, Lebensmittel und Getränke, Batterien und Chemikalien. Er ist für Analytiker besonders nützlich, die Prozesse und Systeme für die Datenerfassung, -interpretation und -verteilung entwickeln. In den einzelnen Kapiteln erfahren Sie Folgendes.
Was ist Datenverwaltung?
Eine solide Grundlage für die Verwaltung von Labordaten beginnt mit dem Erlernen der Definition und der Ziele. Wir erläutern auch, wie Datenverwaltung Unternehmen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Unternehmensrichtlinien unterstützt.
Daten, Informationen und Wissen
Für eine effektive Datenverwaltung müssen Sie verstehen, was als Daten, Informationen oder Wissen bezeichnet werden kann. Jede Kategorie bietet ihre eigenen Vorteile für eine Vielzahl von Branchen, von der Pharmaindustrie bis zur Lebensmittelindustrie. Wir unterscheiden auch zwischen Datenintegrität und -qualität und wie sie die Forschung und die Kundenziele unterstützen.
Die Grundsätze der Datenverwaltung
Das Data Management Maturity (DMM)-Modell wird zur Demonstration analytischer Prozesse eingesetzt. Wir untersuchen die verschiedenen Ebenen des DMM-Modells und zeigen, wie sie die Datenverwaltung verbessern können. Wir bieten ausserdem einen detaillierten Vergleich von drei Methoden zur Datenerfassung und heben die Vorteile eines elektronischen Arbeitsablaufs hervor.
Bestandteile eines effektiven Datenverwaltungsprogramms
Ein erfolgreiches Labordatenverwaltungsprogramm besteht aus sechs Hauptkomponenten, die an der Spitze Ihres Unternehmens zusammenarbeiten. Wir untersuchen jedes dieser Elemente im Detail:
- Einbeziehung der Unternehmensleitung
- Data Governance und Dateneigentum
- Verstehen Sie jeden Aspekt des Analyseprozesses
- Konformität mit Vorschriften und Richtlinien
- Labordigitalisierung zur Verbesserung von Geschwindigkeit und Genauigkeit
- Die Leichtigkeit des Datenaustauschs mit elektronischen Systemen
Grundsätze der Labordigitalisierung
Analog-Digital-Umwandlung und Digitalisierung hören sich gleich an, sind aber unterschiedliche Konzepte. Wir erklären, was sie auszeichnet, wie die Digitalisierung Prozesse effizienter macht und die Produktivität steigert und warum sie herkömmlichen Datenverwaltungsmethoden überlegen ist. Darüber hinaus beraten wir Sie bei der Auswahl der richtigen Produkte und Integrationen für eine verbesserte Datenverwaltung.
Labordatenverwaltung, Risiken und Herausforderungen
Ein ineffizientes Datenverwaltungssystem kann ernsthafte Probleme verursachen, insbesondere angesichts von Risiken wie Festplattenausfällen, Malware und Softwareproblemen. Wir erläutern die Schwierigkeiten bei der Einrichtung einer soliden Labordatenverwaltung und stellen sechs Schlüsselfaktoren für eine erfolgreiche Implementierung vor.
Datenverwaltung der Zukunft
Die Datenverwaltung im Labor sieht in Zukunft möglicherweise ganz anders aus. Unternehmen in verschiedenen Branchen müssen sich mit einzigartigen Veränderungen auseinandersetzen, darunter die Integration künstlicher Intelligenz, die Einhaltung neuer Vorschriften und die Verbesserung der Rückverfolgbarkeit.
