La gestión de datos de laboratorio es vital porque asegura que la información se almacene y difunda de forma adecuada y segura, pero implantar un sistema de gestión eficaz suele ser una tarea difícil. En esta guía, explicamos por qué las organizaciones deben tratar los datos como un activo empresarial estratégico y cómo pueden optimizar sus prácticas de gestión.
Esta guía es útil para cualquier persona que trabaje en la gestión de datos de laboratorio, tanto en sectores ultrarregulados como en otros menos regulados, incluidos el farmacéutico, el de los alimentos y las bebidas, el de las baterías y el químico. Resulta especialmente útil para los científicos analíticos que diseñan procesos y sistemas para la adquisición, interpretación y distribución de datos. A continuación, te explicamos lo que podrás aprender en cada capítulo.
¿Qué es la gestión de datos?
Con el fin de partir de una base sólida para la gestión de datos de laboratorio, lo primero es conocer su definición y sus objetivos. Asimismo, explicamos cómo la gestión de datos ayuda a las empresas a cumplir los requisitos normativos y las políticas de la empresa.
Datos, información y conocimientos
Para crear una gestión de datos eficaz hay que comprender qué es lo que cumple los requisitos para ser datos, información o conocimientos. Cada cual ofrece sus propias ventajas a una amplia gama sectores, desde el farmacéutico hasta el alimentario. También trazamos una distinción entre la integridad y la calidad de los datos, así como en la forma en que ambas ayudan a alcanzar los objetivos de la investigación y el cliente.
Los principios de la gestión de datos
El modelo de madurez de la gestión de datos (DMM, por sus siglas en inglés) le permite demostrar los procesos analíticos. Examinamos los diferentes niveles del modelo DMM y explicamos sucintamente cómo pueden mejorar la gestión de datos. Asimismo, ofrecemos una comparación detallada de tres métodos para registrar los datos y ponemos de relieve las ventajas de un flujo de trabajo electrónico.
Componentes de un programa de gestión de datos eficaz
Un programa de gestión de datos de laboratorio eficaz consta de seis componentes principales que actúan al unísono, empezando por la parte superior de su organización. Exploramos en detalle cada uno de los siguientes elementos:
- La implicación de la dirección sénior
- La gobernanza y propiedad de los datos
- El conocimiento de todos los aspectos del proceso analítico
- La conformidad con normativas y estándares
- La digitalización del laboratorio para aumentar la velocidad y la exactitud
- La facilidad de intercambiar datos mediante sistemas electrónicos
Principios de digitalización del laboratorio
Por “digitalización” se entienden un par de conceptos que, aunque parecen ser lo mismo, son distintos. Explicamos en qué se diferencian, cómo puede la digitalización racionalizar los procesos y aumentar la productividad, y por qué esta es superior a los métodos tradicionales de gestión de datos. Además, ofrecemos orientación sobre cómo elegir los productos e integraciones adecuados para mejorar la gestión de datos.
Riesgos y desafíos de la gestión de datos de laboratorio
Un sistema de gestión de datos ineficaz puede causar problemas graves, sobre todo en vista de riesgos tales como fallos en el disco duro, malware y problemas de software. Desglosamos las dificultades para establecer una gestión de datos de laboratorio sólida y damos seis claves para implantarla correctamente.
La gestión de datos del futuro
La gestión de datos de laboratorio podría cambiar mucho en el futuro. Las organizaciones de diversos sectores tendrán que abordar cambios únicos, entre los que se incluyen la incorporación de inteligencia artificial, la puesta al día conforme a las nuevas normativas y la mejora de la trazabilidad.
