Résoudre le problème des données décentralisées des laboratoires

L'environnement de laboratoire moderne est assez sophistiqué : des instruments spécialisés peuvent exécuter des flux de travail automatisés, et les plateformes logicielles rationalisent la collecte et l'analyse des données. Les différentes plateformes permettent aux chercheurs de gagner du temps et de l'argent, d'améliorer la précision et la reproductibilité des données et de faciliter la collaboration.

Pourtant, le nombre d'instruments et de plates-formes logicielles dans un laboratoire peut parfois créer des défis en matière de décentralisation des données. Les informations critiques peuvent être stockées dans de nombreux endroits différents plutôt que dans un point d'accès centralisé. Traditionnellement, les développeurs de logiciels se concentraient sur la création de logiciels unidimensionnels qui effectuaient correctement une seule tâche. Dans le laboratoire d'aujourd'hui, le fait de tout regrouper au même endroit constitue un avantage par rapport à certains des avantages mal perçus de la décentralisation, tels que le renforcement de la sécurité, de la confidentialité et de la résilience.

Avec eLabNext, nous pouvons fournir une plateforme de laboratoire numérique (DLP) cohérente qui permet une intégration et une connectivité transparentes entre vos instruments, vos flux de travail et vos données. Cela permet de résoudre de nombreux problèmes liés à la décentralisation des informations que nous avons constatées dans bon nombre de nos laboratoires.

Dans le blog ci-dessous, nous abordons 7 des principaux problèmes rencontrés avec un modèle de données décentralisé.

1) Intégrité des données

Les données décentralisées présentent un risque d'incohérences, de doublons ou d'erreurs. Il peut y avoir une version contradictoire des données stockées sur plusieurs instruments ou plateformes logicielles et une atteinte à l'intégrité des données. En fin de compte, cela peut entraîner des résultats inexacts et avoir un impact négatif sur la fiabilité ou la reproductibilité des travaux du laboratoire.

2) Sécurité des données

Les données décentralisées peuvent être vulnérables au piratage ou au vol, en particulier si elles ne sont pas correctement sécurisées ou cryptées. Les points d'accès multiples aux données présentent de multiples vulnérabilités.

3) Accessibilité des données

L'accès aux données et leur partage entre différents laboratoires ou avec des partenaires externes peuvent être difficiles lorsque les données sont décentralisées. En science, la collaboration est l'un des piliers du progrès, nécessaire pour repousser les limites du possible. Les obstacles à la collaboration, tels que la décentralisation des données, peuvent ralentir les partenariats et limiter l'analyse et l'interprétation des données. Il peut être difficile d'accéder aux données et de les partager entre différents laboratoires ou avec des partenaires externes lorsque les données sont décentralisées.

4) Normalisation des données

La normalisation des données consiste à établir des formats, des structures et des protocoles communs pour les données afin de garantir la cohérence et l'interopérabilité. Avec les données décentralisées, il existe un risque d'utiliser différents formats ou normes de données, ce qui complique l'intégration de données provenant de différentes sources à des fins d'analyse et d'interprétation.

5) Gestion des données

Les données décentralisées constituent un problème majeur pour l'organisation des données. Il est difficile de gérer la cohérence et l'intégrité de plusieurs emplacements de données, ce qui complique la recherche, le suivi et l'utilisation efficaces des données.

6) Conformité réglementaire

En raison de certains des risques évoqués ci-dessus, les données décentralisées peuvent devoir répondre aux exigences réglementaires en matière de stockage, d'accès et d'utilisation des données. Les organismes de réglementation sont principalement concernés par la protection des informations personnelles des participants aux essais cliniques et des patients. S'il n'est pas entièrement couvert en raison de la décentralisation, les agences de régulation peuvent avoir besoin d'une approche centralisée.

7) Sauvegarde et restauration des données

Les données décentralisées peuvent être vulnérables à la perte ou à la corruption, et il peut être difficile de mettre en œuvre une stratégie de sauvegarde et de restauration robuste pour garantir la disponibilité des données en cas de défaillance du système ou d'autres problèmes.

Centralisez-vous avec eLabNext

Lorsque vous vous lancez dans une transformation numérique, il est essentiel de limiter la décentralisation des données et de réfléchir à la manière dont vos plateformes et instruments logiciels peuvent communiquer.

Lorsque vous passez en revue vos décisions d'achat passées et celles à venir, examinez API et SDK outils disponibles qui peuvent vous aider à créer un système flexible et cohérent qui centralise et sécurise vos données.

Contactez-nous dès aujourd'hui si vous êtes intéressé par nos fonctionnalités d'API et de SDK dans le cadre de la plateforme eLabNext.