随着越来越多的实验室将数字化转型作为优先事项，经常有很多关于“使用数据来改善组织”的讨论。
事实上，我们对此感到内疚！我们分享了 AI/ML 的实际应用（例如，此处和此处），并谈到了分析在组织转型方面的作用。我们（以及几乎所有其他人）从根本上理解，数据以及挖掘数据以获得见解的能力已经成为科学实验室的核心增长动力。
然而，许多实验室本末倒置，试图直接进入分析，而没有制定明确定义的数据策略。
以下是每个实验室在尝试使用数据来推动增长和改进之前应确保制定的成功数据策略的五个基本组成部分。
1. 明确的目标
这听起来似乎很简单，但许多实验室在开始挖掘数据以获得见解时，对他们想要完成的目标只是一个模糊的概念。仅仅想要“让实验室更高效、更有利可图”是不够的。还需要设定具体的、可量化的目标，这些目标基于实验室实际执行（或想要执行）的真实世界研究。
出于多种原因，此步骤是至关重要的一步。首先，它可以帮助您的实验室在进行分析之前了解要收集和测量的数据类型。具体定义的目标可帮助您确定必要的基准和关键绩效指标，这些基准和关键绩效指标将帮助您确定进度和成功。
2. 数据集成
在成功分析数据之前，需要在正确的时间让正确的人轻松访问数据。这里的挑战在于数据具有许多不同的形式，通常存储在不兼容的系统和格式中 — 从缺乏界面的系统到手写笔记本。
以合乎逻辑和可理解的方式整合这些“数据孤岛”是确保执行有意义的分析的关键。理想情况下，综合数据基础设施不仅应确保现有数据的可访问性，而且应尽可能简化新数据的收集过程。
3. 广泛的数据团队多样性
从收集和组织到分析、实验和客户交互，实验室的策略将影响与数据交互的每个人。实验室中的每个关键角色都以自己独特的方式利用数据。因此，这些角色中的每一个人都必须在数据管理团队中拥有发言权。
组织中的每个人都可以从多元化的团队方法中受益。首先，每种类型的团队成员都会根据他们使用数据的方式带来独特的见解。然而，同样重要的是，多元化的参与使员工队伍中的每个关键人员都能感觉到他们可以对策略产生影响，从而增加整个组织获得支持的可能性。
4. 高效治理
治理涵盖数据的许多关键方面，包括隐私、安全性、合规性和访问权限。有效管理数据需要密切关注两个关键要素：
人员 — 谁负责什么，谁需要负责确保适当的数据管理？谁有访问权？
- 技术 — LIMS、ELN、LES、仪器和其他技术资源如何帮助确保数据完整性、安全性和合规性，同时简化收集、存储、分析和其他用途？实验室能否通过使用系统内置的工具自动化或简化数据策略的各个方面来实现更有效地运作？
5. 完善能力
实验室的需求和目标可能会随着时间的推移而改变，您的数据策略也需要随之改变。制定策略不会是“一劳永逸”的事情。您需要定期重新审视和重新评估策略，以保持实验室的发展，满足不断变化的客户需求，并在新机会出现时加以利用。
在哪里了解更多信息
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