Résoudre le problème des données décentralisées des laboratoires

L'environnement des laboratoires modernes est assez sophistiqué : Des instruments spécialisés permettent d'automatiser les flux de travail et des plateformes logicielles rationalisent la collecte et l'analyse des données. Diverses plateformes permettent aux chercheurs d'économiser du temps et de l'argent, d'améliorer la précision et la reproductibilité des données et de faciliter la collaboration.

Cependant, le nombre d'instruments et de plates-formes logicielles dans un laboratoire peut parfois poser des problèmes de décentralisation des données. Les informations essentielles peuvent être stockées à différents endroits plutôt qu'à un point d'accès centralisé. Traditionnellement, les développeurs de logiciels se concentraient sur la création de logiciels unidimensionnels qui accomplissaient bien une seule tâche. Dans les laboratoires d'aujourd'hui, le fait de tout avoir au même endroit crée un avantage par rapport à certains des avantages mal perçus de la décentralisation, tels que l'amélioration 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 résout de nombreux problèmes liés à la décentralisation des informations que nous avons constatés dans beaucoup de nos laboratoires. 

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

1) Intégrité des données

Avec des données décentralisées, il existe un risque d'incohérences, de doublons ou d'erreurs. Il peut y avoir une version contradictoire des données stockées sur plusieurs instruments ou plates-formes logicielles et une rupture dans l'intégrité des données. En fin de compte, cela peut conduire à des résultats inexacts et avoir un impact négatif sur la fiabilité ou la reproductibilité du travail 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. La multiplicité des points d'accès aux données offre de multiples vulnérabilités.

3) Accessibilité des données

L'accès aux données et leur partage entre différents sites de laboratoire ou avec des partenaires externes peut s'avérer difficile lorsque les données sont décentralisées. En science, la collaboration est un pilier 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 des données décentralisées, il y a un risque d'utiliser des formats ou des normes de données différents, ce qui rend difficile l'intégration de données provenant de différentes sources à des fins d'analyse et d'interprétation.

5) Gestion des données

Les données décentralisées posent un problème majeur pour l'organisation des données. Il est difficile de gérer la cohérence et l'intégrité entre les multiples emplacements de données, ce qui entraîne des difficultés pour trouver, suivre et utiliser les données de manière efficace.

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 s'intéressent principalement à la protection des informations personnelles des participants aux essais cliniques et des patients. Si la décentralisation ne permet pas de les protéger entièrement, les organismes de réglementation peuvent exiger une approche centralisée.

7) Sauvegarde et récupération des données

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

Centraliser avec eLabNext

Dans le cadre de la transformation numérique, il est essentiel de limiter la décentralisation des données et de réfléchir à la manière dont les plateformes logicielles et les instruments peuvent communiquer.

Lorsque vous passez en revue vos décisions d'achat passées et futures, tenez compte des éléments suivants API et SDK 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 les capacités de notre API et de notre SDK dans le cadre de la plateforme eLabNext.