Die Erfassung und Speicherung von Rohdaten ist der erste kritische Schritt in jedem Forschungsprozess.
Papier gehört der Vergangenheit an
Die Technologie zur Verwaltung von Labordaten hat sich erheblich verändert - von handschriftlichen Notizen und Elektrophorese-Gelfotos zu digitalen Servern, die von angeschlossenen Geräten gespeist werden. Es ist nicht mehr die Frage, ob sich Ihr Labor digital transformieren wird, sondern wie schnell dies geschehen wird.
Das Grundkonzept des Datenmanagements ist jedoch im Wesentlichen unverändert geblieben. Alles, von Originaldaten und Bildern bis hin zu Beobachtungen und Anmerkungen von Forschern, wird in eine Art Labor-"Notizbuch" aufgenommen, das als einziges zentrales Repository für Fakten, Statistiken, Ergebnisse und andere Projektinformationen dient. Dies ist eine Aufzeichnung experimenteller Arbeiten und Ergebnisse, die oft experimentelle Methoden, Originaldaten und sogar Metadaten enthält, die zur Kontextualisierung der Ergebnisse erforderlich sind.
Formale Metadaten, experimentelle Testparameter oder Kontrollbedingungen werden oft durch Beobachtungen und Anmerkungen von Forschern ergänzt, die eine eindeutige Datenanalyse und -interpretation ermöglichen. Diese kombinierten Daten aus mehreren Quellen führen oft zur Entstehung neuer Ideen und Entdeckungen.
Die effektive Erfassung und Katalogisierung dieser Informationen ist entscheidend für den Forscher und andere, die versuchen, die Arbeit zu replizieren und Wissen aus den Ergebnissen zu extrahieren.
Die Zukunft des elektronischen Notizbuchs
Heutige Forscher verlassen sich auf elektronische Labornotizbücher (ELNs) anstelle von spiralgebundenen Papierblättern. Tatsächlich sind digitale Praktiken in der Branche mittlerweile so verbreitet, dass viele Geräte eher über Glasfaserkabel, USB-Anschlüsse und komplexe Grafiken verfügen als über Drucker oder einfache numerische Anzeigen. ELNs sind unerlässlich geworden, um mit den riesigen Datenmengen Schritt zu halten, die von modernen Labors generiert und gesammelt werden. Diese Datensätze sind exponentiell größer als in der Vergangenheit, bewegen sich schneller und werden über globale Netzwerke ausgetauscht.
Infolgedessen sind leistungsstarke, oft automatisierte Rechenressourcen erforderlich, um Ergebnisse zu verwalten, zu analysieren und in praktische Erkenntnisse umzuwandeln - geschweige denn marktfähige Produkte. Dieser Prozess wird oft mit der Suche nach der Nadel im Heuhaufen verglichen - nur dass der "Heuhaufen" möglicherweise die Größe einer oder mehrerer Galaxien haben könnte.
Die Herausforderungen von Multi-Source-Daten
Neue Ideen und Entdeckungen entstehen oft, wenn Daten aus verschiedenen Quellen erfasst und verglichen werden. Aber nicht jede Quelle behandelt Daten auf die gleiche Weise, und unterschiedliche Datentypen erfordern unterschiedliche Katalogisierungs- und Digitalisierungsstrategien, bevor sie mit den fortschrittlichsten Tools von heute analysiert werden können.
Ein typisches ELN kombiniert Benutzeroberflächen mit einer zentralisierten Datenbank und Dateispeicherung. Richtig gemacht, ermöglicht dieses System die nahtlose Speicherung von Laborbeobachtungen, Ergebnissen von Experimenten, Ausführungsabläufen, Metadaten und mehr in einem optimierten digitalen Format. Ziel ist es, die Analyse der Daten in Ihrem ELN so einfach wie möglich zu gestalten - idealerweise ab dem Moment, in dem sie zum ersten Mal im System erfasst werden.
Eine der größten Herausforderungen für dieses Ziel besteht darin, dass Daten heute in mehr Formen als je zuvor vorliegen. Je nach Quelle sind möglicherweise nicht alle Daten sofort in einer Analyse-Engine nutzbar... oder sogar für ein menschliches Auge lesbar.
Die Interpretation solcher Daten, damit sie erfolgreich erfasst und aufbewahrt werden können, kann eine oder beide der folgenden Strategien erfordern:
- Datentransformation - Digitalisierung der Daten oder Umwandlung in ein anderes digitales Format, um sie für alle Menschen, Software oder andere Systeme verständlich zu machen, die damit arbeiten.
- Datenbereinigung -Bearbeiten oder Entfernen einiger Daten, um sie auf die für die Analyse relevanten Punkte zu verfeinern.
Eine weitere Komplikation, die mit Big Data einhergeht, ist natürlich das schiere Volumen, das die menschliche Dateneingabe für viele Aufgaben unpraktisch macht. Die Notwendigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten - oft aus Quellen außerhalb der kontrollierten Bedingungen Ihres Labors - macht in der Regel eine Form der Automatisierung unerlässlich, sowohl für die Verarbeitung der Informationsmenge als auch für die Minimierung der Möglichkeiten menschlicher Fehler bei der Dateneingabe in das ELN.
Drei Arten von Daten
ELN-Datenquellen werden basierend auf ihrer Struktur in drei Kategorien eingeteilt:
· Strukturierte Daten
Diese Kategorie bezieht sich auf Daten, die bereits in standardisierten, maschinenlesbaren Formaten wie Tabellenkalkulationen oder Datenbanken vorliegen. Strukturierte Daten sind für ein ELN am einfachsten zu verstehen und zu verarbeiten. Eine gewisse Datenbereinigung kann je nach Quelle wünschenswert sein, aber im Allgemeinen erfordert sie wenig oder gar keine Verarbeitung, um bei der Eingabe in das System nutzbar zu werden.
· Unstrukturierte Daten
Am anderen Ende des Spektrums befindet sich die schwierigste Art von Daten für eine ELN-Umgebung. Unstrukturierte Daten liegen in Formaten vor, die eine Form der Konvertierung oder Verarbeitung erfordern, bevor sie verwendet werden können.
Gängige Beispiele sind Fotos und andere Bilder, Karten, Grafiken und Daten auf Sequenzebene. Auch Daten, die noch nicht in digitaler Form vorliegen, wie gedruckte Berichte oder handschriftliche Notizen, fallen in diese Kategorie.
· Semi-strukturierte Daten
Diese Klassifizierung kombiniert Elemente strukturierter und unstrukturierter Daten. In vielen Fällen handelt es sich dabei um eine Form von unstrukturierten Daten, an die Metadaten angehängt sind, wie z. B. Beobachtungen von Forschern oder Instrumentendaten. Obwohl halbstrukturierte Daten für sich allein verwendbar sein können, kann ihr Wert erheblich verbessert werden, indem Analysesoftware verwendet wird, um die unstrukturierten Teile der Daten zu verarbeiten, wenn sie in das ELN eingegeben werden.
Die Datenernte einfahren
Unabhängig davon, mit welcher Datenkategorie Sie arbeiten, müssen sie einen Prozess namens ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) durchlaufen, bevor sie analysiert werden können. Mithilfe von ETL werden die Daten gesammelt, so formatiert, dass sie von einer Anwendung gelesen werden können, und dann für die Verwendung gespeichert.
Ein hochmodernes ELN sollte in der Lage sein, unstrukturierte Daten, die aus Experimenten resultieren, in halbstrukturierte Daten umzuwandeln. Eine solche Umwandlung ermöglicht Analysemethoden, Schlussfolgerungen und sogar die Vorhersage von Trends in Echtzeit.
Obwohl vollständig strukturierte Daten direkt zu jeder LIMS-Datenbank hinzugefügt werden können, bietet LabVantage ELN eine robuste Flexibilität beim Umgang mit halbstrukturierten oder unstrukturierten Daten.
Das LabVantage ELN ist einzigartig, da es die grundlegende Unterstützung einer LIMS-Anwendung für Unternehmen bietet. Halbstrukturierte Metadaten und strukturierte Daten werden mit dem LabVantage-eigenen wissenschaftlichen Datenmanagementsystem (SDMS) direkt und nahtlos von den Instrumentenquellen erfasst.
Sobald die Daten in LabVantage ELN in einer nutzbaren Form vorliegen, kann der Benutzer die Daten weiter bearbeiten oder direkt in eine Analyse-Engine wie LabVantage Analytics einspeisen. Dies trägt nicht nur zur Rationalisierung der täglichen Laboraktivitäten bei, sondern bietet auch eine einzige einheitliche Quelle der Wahrheit für Patente, Veröffentlichungen und Prüfanträge bei der FDA.
In LabVantage können Sie beispielsweise nicht nur Anhänge zu einem bestimmten Arbeitsblatt hinzufügen, um sie im ELN zu referenzieren, sondern Sie können (je nach Datentyp) Anhangsinformationen direkt im Arbeitsblatt selbst öffnen und erfassen - damit sind die Informationen aus dem Anhang viel zugänglicher als in den meisten anderen ELNs.
Der Umgang mit Big Data ist schwierig.
Unternehmen stehen vor dem Versuch, mehrere Datentypen zu kombinieren, erfolgreich zu integrieren und aussagekräftige Ergebnisse zu extrapolieren. Ein ELN als Teil einer umfassenderen Informatiklösung muss effizient sein und eine optimierte Informationsextraktion ermöglichen. Entscheidend ist, dass sie in der heutigen komplexen Datenumgebung verfügbar sein muss, um große Datenmengen gleichzeitig zu speichern, darauf zuzugreifen und sie zu analysieren, um die Kosten erfolgreich zu senken und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen.
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