Lösung des dezentralen Datenproblems von Laboratorien

Die moderne Laborumgebung ist ziemlich anspruchsvoll: Spezialisierte Instrumente können automatisierte Arbeitsabläufe ausführen, und Softwareplattformen vereinfachen die Datenerfassung und -analyse. Verschiedene Plattformen sparen Forschern Zeit und Geld, verbessern die Datengenauigkeit und Reproduzierbarkeit und machen die Zusammenarbeit zum Kinderspiel.

Die Anzahl der Instrumente und Softwareplattformen in einem Labor kann jedoch manchmal zu Problemen bei der Datendezentralisierung führen. Kritische Informationen können an vielen verschiedenen Orten gespeichert werden und nicht an einem zentralen Zugangspunkt. Traditionell konzentrierten sich Softwareentwickler darauf, eindimensionale Software zu entwickeln, die eine einzelne Aufgabe gut erledigte. Im heutigen Labor bietet die Tatsache, dass alles an einem Ort ist, einen Vorteil gegenüber einigen der falsch wahrgenommenen Vorteile der Dezentralisierung, wie z. B. erhöhte Sicherheit, Datenschutz und Widerstandsfähigkeit.

Mit eLabNext können wir eine kohärente Digital Lab Platform (DLP) bereitstellen, die eine nahtlose Integration und Konnektivität zwischen Ihren Instrumenten, Workflows und Daten ermöglicht. Dies löst viele Probleme mit dezentralen Informationen, die wir in vielen unserer Labore gesehen haben.

Im folgenden Blog besprechen wir 7 der wichtigsten Probleme, die wir bei einem dezentralen Datenmodell sehen.

1) Datenintegrität

Bei dezentralen Daten besteht das Risiko von Inkonsistenzen, Duplikaten oder Fehlern. Es kann zu einer widersprüchlichen Version von Daten kommen, die auf mehreren Geräten oder Softwareplattformen gespeichert sind, und die Integrität der Daten ist beeinträchtigt. Letztlich kann dies zu ungenauen Ergebnissen führen und sich negativ auf die Zuverlässigkeit oder Reproduzierbarkeit der Laborarbeit auswirken.

2) Sicherheit der Daten

Dezentrale Daten können anfällig für Hacking oder Diebstahl sein, insbesondere wenn die Daten nicht ausreichend gesichert oder verschlüsselt sind. Mehrere Zugriffspunkte für Daten bieten mehrere Sicherheitslücken.

3) Zugänglichkeit der Daten

Der Zugriff auf und die gemeinsame Nutzung von Daten zwischen verschiedenen Laborstandorten oder mit externen Partnern kann eine Herausforderung sein, wenn die Daten dezentralisiert sind. In der Wissenschaft ist Zusammenarbeit eine Säule des Fortschritts, die notwendig ist, um die Grenzen des Machbaren zu überschreiten. Hindernisse für die Zusammenarbeit, wie z. B. dezentrale Daten, können Partnerschaften verlangsamen und die Datenanalyse und -interpretation einschränken. Wenn die Daten dezentralisiert sind, kann es schwierig sein, auf Daten zuzugreifen und sie zwischen verschiedenen Laborstandorten oder mit externen Partnern auszutauschen.

4) Standardisierung von Daten

Datenstandardisierung bezieht sich auf die Festlegung gemeinsamer Formate, Strukturen und Protokolle für Daten, um Konsistenz und Interoperabilität sicherzustellen. Bei dezentralen Daten besteht das Risiko, dass unterschiedliche Datenformate oder Standards verwendet werden, was es schwierig macht, Daten aus verschiedenen Quellen zur Analyse und Interpretation zu integrieren.

5) Verwaltung der Daten

Dezentrale Daten stellen ein großes Problem für die Datenorganisation dar. Die Verwaltung von Konsistenz und Integrität über mehrere Datenstandorte hinweg ist schwierig, was zu Herausforderungen beim Auffinden, Verfolgen und Verwenden der Daten führt.

6) Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Aufgrund einiger der oben erörterten Risiken müssen dezentrale Daten möglicherweise die regulatorischen Anforderungen für die Speicherung, den Zugriff und die Verwendung von Daten erfüllen. Die Aufsichtsbehörden befassen sich hauptsächlich mit dem Schutz der personenbezogenen Daten von Teilnehmern und Patienten an klinischen Studien. Wenn dies aufgrund der Dezentralisierung nicht vollständig abgedeckt ist, benötigen die Aufsichtsbehörden möglicherweise einen zentralisierten Ansatz.

7) Datensicherung und Wiederherstellung

Dezentrale Daten können anfällig für Datenverlust oder Beschädigung sein, und es kann schwierig sein, eine robuste Sicherungs- und Wiederherstellungsstrategie zu implementieren, um die Verfügbarkeit der Daten bei Systemausfällen oder anderen Problemen sicherzustellen.

Zentralisieren Sie sich mit eLabNext

Wenn Sie sich auf eine digitale Transformation begeben, ist es wichtig, die Dezentralisierung von Daten einzuschränken und zu berücksichtigen, wie Ihre Softwareplattformen und Instrumente kommunizieren können.

Wenn Sie Ihre vergangenen und zukünftigen Kaufentscheidungen überprüfen, schauen Sie sich an API und SDK Verfügbare Tools, mit denen Sie ein flexibles, kohärentes System erstellen können, das Ihre Daten zentralisiert und schützt.

Kontaktieren Sie uns noch heute wenn Sie an unseren API- und SDK-Funktionen als Teil der eLabNext-Plattform interessiert sind.