Lösung des Problems der dezentralen Daten in Labors

Die moderne Laborumgebung ist ziemlich anspruchsvoll: Spezialisierte Geräte können automatisierte Arbeitsabläufe durchführen, und Softwareplattformen machen die Datenerfassung und -analyse effizienter. Verschiedene Plattformen sparen den Forschern Zeit und Geld, verbessern die Genauigkeit und Reproduzierbarkeit der Daten und machen die Zusammenarbeit zum Kinderspiel.

Die Anzahl der Instrumente und Softwareplattformen in einem Labor kann jedoch manchmal zu Problemen bei der Dezentralisierung von Daten führen. Kritische Informationen können an vielen verschiedenen Orten gespeichert sein, anstatt an einem zentralen Zugangspunkt. Traditionell konzentrierten sich Softwareentwickler auf die Erstellung eindimensionaler Software, die eine einzige Aufgabe gut erfüllte. Im heutigen Labor ist es von Vorteil, wenn sich alles an einem Ort befindet, da dies einige der falsch verstandenen Vorteile der Dezentralisierung, wie z. B. erhöhte Sicherheit, Datenschutz und Ausfallsicherheit, überwiegt.

Mit eLabNext können wir eine kohärente digitale Laborplattform (DLP) bereitstellen, die eine nahtlose Integration und Konnektivität zwischen Ihren Geräten, Arbeitsabläufen und Daten ermöglicht. Dies löst viele Probleme mit dezentralisierten Informationen, die wir in vielen unserer Labore festgestellt haben. 

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

1) Integrität der Daten

Bei dezentralisierten Daten besteht das Risiko von Inkonsistenzen, Duplikaten oder Fehlern. Es kann eine widersprüchliche Version von Daten geben, die auf mehreren Geräten oder Softwareplattformen gespeichert sind, und die Integrität der Daten kann beeinträchtigt werden. Letztendlich kann dies zu ungenauen Ergebnissen führen und sich negativ auf die Zuverlässigkeit oder Reproduzierbarkeit der Arbeit des Labors auswirken.

2) Datensicherheit

Dezentralisierte Daten können anfällig für Hackerangriffe oder Diebstahl sein, insbesondere wenn die Daten nicht angemessen gesichert oder verschlüsselt sind. Mehrere Zugriffspunkte für Daten bieten mehrere Schwachstellen.

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 die Zusammenarbeit eine Säule des Fortschritts, die notwendig ist, um die Grenzen des Möglichen zu erweitern. Hindernisse für die Zusammenarbeit, wie dezentralisierte Daten, können Partnerschaften verlangsamen und die Datenanalyse und -interpretation einschränken. Es kann schwierig sein, auf Daten zuzugreifen und sie zwischen verschiedenen Laborstandorten oder mit externen Partnern auszutauschen, wenn die Daten dezentralisiert sind.

4) Standardisierung von Daten

Die Datenstandardisierung bezieht sich auf die Festlegung gemeinsamer Formate, Strukturen und Protokolle für Daten, um Konsistenz und Interoperabilität zu gewährleisten. Bei dezentralen Daten besteht die Gefahr, dass unterschiedliche Datenformate oder -standards verwendet werden, was die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen für die Analyse und Interpretation erschwert.

5) Datenverwaltung

Dezentralisierte 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 effektiven Nutzen der Daten führt.

6) Einhaltung von Vorschriften

Aufgrund einiger der oben genannten Risiken müssen dezentralisierte Daten möglicherweise die gesetzlichen Anforderungen für die Speicherung, den Zugriff und die Verwendung von Daten erfüllen. Den Aufsichtsbehörden geht es vor allem um den Schutz der persönlichen Daten von Teilnehmern an klinischen Studien und Patienten. Wenn diese aufgrund der Dezentralisierung nicht vollständig abgedeckt sind, können die Aufsichtsbehörden einen zentralisierten Ansatz verlangen.

7) Datensicherung und -wiederherstellung

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

Zentralisieren Sie mit eLabNext

Bei der digitalen Transformation ist es wichtig, die Dezentralisierung von Daten zu begrenzen und zu überlegen, wie Ihre Software-Plattformen und Instrumente miteinander kommunizieren können.

Wenn Sie Ihre vergangenen und zukünftigen Kaufentscheidungen überprüfen, sollten Sie Folgendes beachten API und SDK Tools zur Verfügung, mit denen Sie ein flexibles, kohärentes System erstellen können, das Ihre Daten zentralisiert und sichert.

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