当今的实验室面临着巨大的压力，需要在更短的时间内完成比以往任何时候都多的工作。与此同时，研究方法和不断变化的市场需求正变得越来越复杂。
在这种环境下，越来越明显的是，“最有可能生存的实验室”是那些使用其数据资产和人工智能（AI）技术更快、更有效工作的实验室。
到目前为止，实验室操作员与其数据的关系通常受到预设 LIMS 仪表板和报告的限制。数据本身通常是非结构化的，并且与其他企业系统隔离开来，如果没有昂贵的战术性数据建模练习，就不能实现随时访问。在整个实验室中利用 AI 并将来自企业各处的数据资产整合起来，以便 360°观察组织的流程也存在难度。
随着 AI 和机器学习 （ML） 在实验室中的部署，这一现实正在迅速变化。我们现在生活在一个数字化的数据时代。那些没有利用数据来发挥优势的公司已经开始落后于同行，并有可能在不断变化的世界中被淘汰。
但是，尽管数据对每个企业都很重要且强大，但只有当知道如何以正确的方式组织和使用这些数据时，数据才能发挥作用。
商业智能就是智能企业
取决于您如何看待大数据，大数据要么是一个巨大的问题，要么是世界上最大的机会。一方面，大数据比以往任何时候都有更多的潜在有用信息点。但另一方面，掩盖有用信号的噪声比以往任何时候都多得多。
商业智能 （BI） 是最有价值的工具之一，可以消除这种噪音，并更有效地将您的发现传达给他人。BI 并不新鲜，但近年来它的使用方式发生了重大变化。这是因为我们现在可以访问的大量数据 — 更不用说它们日益增加的复杂性 — 使得如果没有 AI 和 ML 的帮助，我们就不可能筛选每天生成的数十亿个数据点。
由这些技术提供支持的 BI 解决方案可帮助您查明重要的数据，让您免于不知所措。还可以帮助您做出更明智的决策，提高运营效率，并深入了解当前和过去的趋势。
使用基于 BI 的关键绩效指标 （KPI） 使您能够设置可操作的目标。反过来，这将通过帮助您制定更有效的策略和更有效的方法来实现基本基准，从而加速您取得整体成功。
此外，一个好的 BI 平台还可以通过提供直观的可视化方式，让您更轻松地充分利用数据。有效的控制面板使大量原始或分析数据能够讲述一个易于理解的故事，否则这些数据将毫无意义。
理解数据
虽然 BI 通常被用作回答复杂问题的基础，但称为业务分析 （BA） 的更高级工具还有另一个有用的用途 — BA 应用定量方法从您的数据中得出有意义的见解。它利用各种策略和技术从历史业务信息中探索和提取见解与绩效，使您能够成功推动未来的业务计划、满足客户需求并提高生产力。
根据哈佛商学院的说法，进行 BA 有四种主要方法：
- 描述： 解释历史数据以识别趋势和模式
- 诊断：对历史数据的解释，以确定为什么会发生某些事情
- 预测： 使用统计数据来预测未来结果
- 规范：应用测试和其他技术来确定哪种结果将在每种情况下产生最佳结果。
有效集成 BI 和 BA
如今，需要使用 BI 和 BA 工具进行筛选的大量数据通常需要专门构建的解决方案才能有效地提供有用的见解。因此，大多数现代分析和智能工具都是独立的应用程序，必须由外部数据源提供，或者通过昂贵且有限的接口进行集成。更重要的是，数据通常被强制通过系统专注于提供特定问题的答案，而忽略了其他问题，这使得平台缺乏灵活性。
LabVantage Analytics 实验室性能优化器 （LPO） 解决方案为 BI 和 BA 提供了一种更加集成和简化的方法，在降低成本的同时还提高了实验室的流程效率。通过整合来自不同系统的不同数据并利用 AI，LPO 优化了流程并提供实验室的完整工作情况。
该解决方案的关键部分包括：
- 实验室性能分析器 — 提供相互关联的实验室数据和分析数据集的综合情况。
- 仪器监控 - 使实验室人员能够连接、收集和整理来自实验室仪器的数据，同时提供有关仪器运行状况和主动故障警报的见解。
- 质量跟踪和管理 - 包括统计过程控制 （SPC） 分析、图表、报告等。
- 实验室处置推荐程序 — 支持跨各种实体和工作区域动态路由实验室请求。
- 实验室资源优化器 — 专注于更好地优化材料资源和人力资源。
借助 LPO，实验室能够实现新的性能基准。该系统从数据中获取有意义的见解，以确定下一个最佳行动。这种可见性和可用的优化功能使现代实验室能够实现更多目标，更快地完成任务，同时降低成本并改善决策。
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