Datamanagement in het laboratorium is van essentieel belang, omdat het garandeert dat informatie goed en veilig wordt opgeslagen en verspreid, maar het implementeren van een effectief managementsysteem is vaak moeilijk. In deze informatiegids leggen we uit waarom organisaties data als een strategisch bedrijfsmiddel moeten beschouwen en hoe ze hun managementprocedures kunnen optimaliseren.
Deze informatiegids is nuttig voor iedereen die betrokken is bij het datamanagement in laboratoria in zowel sterk gereguleerde als minder streng gereguleerde industrieën, zoals farmaceutische producten, voedingsmiddelen en dranken, batterijen en chemicaliën. Dit is vooral handig voor analytische wetenschappers die processen en systemen ontwerpen voor het verzamelen, interpreteren en distribueren van data. In elk hoofdstuk leest u wat u kunt verwachten.
Wat is datamanagement?
Een goede basis voor datamanagement in het lab begint met het leren van de definitie en de doelstellingen. We leggen ook uit hoe datamanagement bedrijven helpt om aan wet- en regelgeving en het bedrijfsbeleid te voldoen.
Data, informatie en kennis
Voor effectief datamanagement moet u weten wat onder data, informatie of kennis valt. Elk van deze drie heeft zijn eigen voordelen voor een groot aantal industrieën, van farmaceutische producten tot voedingsmiddelen. We maken ook een onderscheid tussen data-integriteit en -kwaliteit en hoe deze onderzoek en de doelstellingen van de klant ondersteunen.
De principes van datamanagement
Met het DMM-model (Data Management Maturity) kunt u analytische processen demonstreren. We onderzoeken de verschillende niveaus van het DMM-model en leggen uit hoe ze het datamanagement kunnen verbeteren. We bieden ook een grondige vergelijking van drie methodes voor het registreren van data, waarbij de voordelen van een elektronische workflow worden benadrukt.
Onderdelen van een effectief datamanagementprogramma
Een succesvol datamanagementprogramma voor laboratoria bestaat uit zes hoofdcomponenten die met elkaar samenwerken, te beginnen bovenaan uw organisatie. We onderzoeken elk van deze elementen in detail:
- Betrokkenheid van het senior management
- Databeheer en -eigendom
- Een goed begrip van elk aspect van het analytische proces
- Naleving van nieuwe regelgeving en standaarden
- Digitalisatie in het laboratorium voor een betere snelheid en nauwkeurigheid
- Het gemak van het delen van data via elektronische systemen
Principes van de digitalisatie in laboratoria
Digitalisering en digitalisatie lijken op elkaar, maar het zijn verschillende concepten. We leggen uit wat hen onderscheidt, hoe digitalisatie processen efficiënter kan maken en de productiviteit kan verhogen en waarom dit systeem beter is dan traditionele datamanagementmethodes. Bovendien bieden we begeleiding bij het selecteren van de juiste producten en integraties voor verbeterd datamanagement.
Datamanagement in het lab, risico's en uitdagingen
Een ineffectief datamanagementsysteem kan ernstige problemen veroorzaken, vooral als gevolg van risico's zoals schijfstoringen, malware en softwareproblemen. We bespreken de problemen bij het opzetten van robuust datamanagement in het lab en delen de zes factoren voor een succesvolle implementatie.
Datamanagement in de toekomst
Datamanagement in het laboratorium kan er in de toekomst heel anders uitzien. Organisaties in verschillende industrieën moeten unieke veranderingen doorvoeren, zoals de integratie van kunstmatige intelligentie, het bijhouden van de nieuwste wet- en regelgeving en het verbeteren van de traceerbaarheid.
