실험실 데이터 관리는 정보가 적절하고 안전하게 저장되고 배포되도록 보장하기 때문에 매우 중요하지만, 효과적인 관리 시스템을 구현하는 것은 어려운 경우가 많습니다. 이 가이드에서는 조직이 데이터를 전략적 비즈니스 자산으로 취급해야 하는 이유와 관리 기준을 최적화하는 방법에 대해 설명합니다.
이 가이드는 제약, 식품 및 음료, 배터리 및 화학물질을 포함하여 규제가 엄격한 산업과 규제가 덜한 산업 모두에서 실험실 데이터 관리에 관여하는 모든 사람에게 유용합니다. 이는 데이터 수집, 해석 및 배포를 위한 프로세스와 시스템을 설계하는 분석 과학자에게 특히 유용합니다. 각 장에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.
데이터 관리란 무엇입니까?
실험실 데이터 관리의 강력한 기반은 정의와 목표를 이해하는 것에서 시작됩니다. 아울러 데이터 관리가 기업이 규제 요구사항과 회사 정책을 준수하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.
데이터, 정보 및 지식
효과적인 데이터 관리를 위해서는 무엇이 데이터, 정보 또는 지식에 해당하는지 이해해야 합니다. 각각은 제약에서 식품에 이르기까지 다양한 산업에 고유한 이점을 제공합니다. 또한 데이터 무결성과 품질을 구분하여 연구와 고객 목표를 지원하는 방식을 구분합니다.
데이터 관리의 원칙
데이터 관리 성숙도(DMM) 모델을 사용하면 분석 프로세스를 시연할 수 있습니다. DMM 모델의 다양한 수준을 살펴보고 이를 통해 데이터 관리를 개선할 수 있는 방법을 간략하게 설명합니다. 또한 데이터를 기록하는 세 가지 방법에 대한 심층적인 비교를 통해 전자적인 워크플로의 장점을 강조합니다.
효과적인 데이터 관리 프로그램의 구성요소
성공적인 실험실 데이터 관리 프로그램은 조직의 최고 수준에서 시작하여 함께 작동하는 6가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 이러한 각 요소에 대해 자세히 살펴봅니다.
- 고위 경영진의 참여
- 데이터 거버넌스 및 소유권
- 분석 프로세스의 모든 측면에 대한 이해
- 규정 및 표준 준수
- 실험실 디지털화를 통한 속도와 정확성 향상
- 전자 시스템과 데이터 공유의 용이성
실험실 디지털화의 원칙
디지타이제이션(digitization)과 디지털화(digitalization)는 동일하게 들리지만 서로 다른 개념입니다. 디지털화를 통해 프로세스를 더 효율적으로 개선하고 생산성을 높일 수 있는 방법과 디지털화가 기존의 데이터 관리 방법보다 우수한 이유를 설명합니다. 또한 향상된 데이터 관리를 위해 적합한 제품 및 통합을 선택하는 방법에 대한 안내도 제공합니다.
실험실 데이터 관리, 위험 및 문제점
비효율적인 데이터 관리 시스템은 특히 디스크 장애, 멀웨어, 소프트웨어 문제와 같은 위험에 직면했을 때 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 강력한 실험실 데이터 관리 구축의 어려움을 분석하고 성공적인 구현을 위한 6가지 핵심 사항을 공유합니다.
미래의 데이터 관리
향후 실험실 데이터 관리는 매우 달라질 수 있습니다. 다양한 산업 분야의 조직은 인공지능 도입, 새로운 규정 준수, 추적성 개선 등 고유한 변화에 대응해야 합니다.
