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Wie Sie eine erfolgreiche Datenstrategie für Ihr Labor entwickeln

12. Januar, 2023

Da eine wachsende Zahl von Laboren die digitale Transformation zu einer Priorität macht, wird oft viel über die "Nutzung von Daten zur Verbesserung der Organisation" gesprochen.

In der Tat, wir sind daran schuld! Wir haben reale Anwendungen für KI/ML vorgestellt (z. B. hier und hier) und über die Leistungsfähigkeit von Analysen zur Transformation von Unternehmen gesprochen. Wir (und so gut wie alle anderen) verstehen grundlegend, dass Daten - und die Fähigkeit, sie nach Erkenntnissen zu durchsuchen - bereits ein zentraler Wachstumstreiber für wissenschaftliche Labore sind.

Dennoch zäumen viele Labore das sprichwörtliche Pferd von hinten auf, indem sie versuchen, direkt in die Analyse einzusteigen, ohne eine klar definierte Datenstrategie zu entwickeln.

Hier sind fünf wesentliche Komponenten erfolgreicher Datenstrategien, die jedes Labor sicherstellen sollte, bevor es versucht, Daten zur Förderung von Wachstum und Verbesserung zu nutzen.

1. Klare Ziele

Das mag wie ein Kinderspiel klingen, aber viele Labore haben nur eine vage Vorstellung davon, was sie erreichen wollen, wenn sie sich daran machen, ihre Daten nach Erkenntnissen zu durchsuchen. Es reicht nicht aus, "das Labor effizienter und profitabler machen zu wollen". Sie müssen spezifische, quantifizierbare Ziele festlegen, die auf der realen Forschung basieren, die Ihr Labor tatsächlich durchführt (oder durchführen möchte).

Dieser Schritt ist aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung. Erstens hilft es Ihrem Labor zu verstehen, welche Arten von Daten gesammelt und gemessen werden müssen, bevor es mit der Analyse fortfährt. Konkret definierte Ziele helfen Ihnen, die notwendigen Benchmarks und Key Performance Indicators zu identifizieren, die Ihnen helfen, Fortschritt und Erfolg zu definieren.

2. Datenintegration

Bevor Daten erfolgreich analysiert werden können, müssen sie für die richtigen Personen zur richtigen Zeit leicht zugänglich sein. Die Herausforderung dabei ist, dass Daten in vielen verschiedenen Formen vorliegen und oft in inkompatiblen Systemen und Formaten gespeichert werden - von Systemen ohne Schnittstelle bis hin zu handgeschriebenen Notizbüchern.

Diese "Datensilos" logisch und nachvollziehbar zu integrieren, ist der Schlüssel dazu, dass aussagekräftige Analysen durchgeführt werden können. Im Idealfall sollte eine integrierte Dateninfrastruktur nicht nur die Zugänglichkeit vorhandener Daten gewährleisten, sondern auch die Erfassung neuer Daten rationalisieren, wo immer dies möglich ist.

3. Breite Vielfalt im Datenteam

Die Strategie Ihres Labors wirkt sich auf alle aus, die mit Ihren Daten interagieren, von der Erfassung und Organisation bis hin zu Analysen, Experimenten und Kundeninteraktionen. Jede Schlüsselrolle in Ihrem Labor nutzt Daten auf ihre eigene einzigartige Weise. Daher ist es wichtig, dass jede dieser Rollen eine Stimme in Ihrem Datenmanagementteam hat.

Jeder in Ihrem Unternehmen profitiert von einem vielfältigen Teamansatz. Zunächst einmal bringt jede Art von Teammitglied einzigartige Erkenntnisse mit, die auf der Art und Weise basieren, wie sie Daten verwenden. Ebenso wichtig ist jedoch, dass eine vielfältige Beteiligung jedem wichtigen Teil Ihrer Belegschaft das Gefühl gibt, Einfluss auf die Strategie nehmen zu können, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass die gesamte Organisation zustimmt.

4. Effiziente Governance

Governance deckt viele kritische Aspekte Ihrer Daten ab, einschließlich Datenschutz, Sicherheit, Einhaltung von Vorschriften und Zugriffsberechtigungen. Eine effiziente Verwaltung erfordert besondere Aufmerksamkeit für zwei Schlüsselelemente:

Menschen - Wer ist für was verantwortlich und wer muss für die Gewährleistung eines ordnungsgemäßen Datenmanagements verantwortlich sein? Wer hat Zugang?

Technologie - Wie tragen LIMS, ELN, LES, Instrumente und andere technologische Ressourcen dazu bei, die Datenintegrität, -sicherheit und -konformität zu gewährleisten und gleichzeitig die Erfassung, Speicherung, Analyse und andere Anwendungen zu rationalisieren? Kann das Labor effizienter arbeiten, indem es Aspekte Ihrer Datenstrategie mithilfe der in das System integrierten Tools automatisiert oder rationalisiert?

5. Die Fähigkeit, sich weiterzuentwickeln

Die Anforderungen und Ziele Ihres Labors werden sich wahrscheinlich im Laufe der Zeit ändern, und Ihre Datenstrategie muss sich mit ihnen ändern. Die Erstellung Ihrer Strategie wird keine einmalige Angelegenheit sein. Sie müssen Ihre Strategie regelmäßig überprüfen und neu bewerten, um mit dem Wachstum Ihres Labors Schritt zu halten, die sich ändernden Kundenbedürfnisse zu erfüllen und neue Chancen zu nutzen, sobald sie entstehen.

Wo Sie mehr erfahren können

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