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Como criar uma estratégia de dados bem-sucedida para seu laboratório

À medida que um número crescente de laboratórios faz da transformação digital uma prioridade, geralmente se fala muito sobre "usar dados para melhorar a organização".À medida que um número crescente de laboratórios faz da transformação digital uma prioridade, geralmente se fala muito sobre "usar dados para melhorar a organização".

Na verdade, somos culpados por isso! Compartilhamos aplicativos do mundo real para IA/ML (aqui e aqui, por exemplo) e falamos do poder da análise para transformar as organizações. Nós (e quase todo mundo) entendemos fundamentalmente que os dados - e a capacidade de extraí-los para obter insights - já são um dos principais fatores de crescimento dos laboratórios científicos.

No entanto, muitos laboratórios estão colocando a proverbial carroça na frente dos bois ao tentarem mergulhar diretamente na análise sem colocar em prática uma estratégia de dados claramente definida.

Aqui estão cinco componentes essenciais de estratégias de dados bem-sucedidas que todo laboratório deve garantir que tenha estabelecido antes de tentar usar dados para impulsionar o crescimento e a melhoria.

1. Objetivos claros

Isso pode parecer óbvio, mas muitos laboratórios têm apenas uma vaga noção do que querem alcançar quando se propõem a extrair insights de seus dados. Não basta querer "tornar o laboratório mais eficiente e rentável". É preciso definir metas específicas e quantificáveis baseadas na pesquisa real que seu laboratório está realizando (ou deseja realizar).

Essa etapa é fundamental por vários motivos. Primeiro, ela ajuda seu laboratório a entender quais tipos de dados coletar e medir antes de passar para a análise. Objetivos especificamente definidos ajudam a identificar os benchmarks necessários e os indicadores-chave de desempenho que o ajudarão a definir o progresso e o sucesso.

2. Integração de dadosAntes que os dados possam ser analisados com sucesso, eles precisam ser facilmente acessíveis às pessoas certas no momento certo. O desafio aqui é que os dados vêm em muitas formas diferentes, geralmente armazenados em sistemas e formatos incompatíveis - tudo, desde sistemas sem interface até cadernos escritos à mão.

Antes que os dados possam ser analisados com sucesso, eles precisam ser facilmente acessíveis às pessoas certas no momento certo. O desafio aqui é que os dados vêm em muitas formas diferentes, geralmente armazenados em sistemas e formatos incompatíveis - tudo, desde sistemas sem interface até cadernos escritos à mão.

Integrar esses "silos de dados" de forma lógica e compreensível é fundamental para garantir que análises significativas possam ser realizadas. O ideal é que uma infraestrutura de dados integrada não apenas garanta a acessibilidade dos dados existentes, mas também otimize a coleta de novos dados sempre que possível.

3. Ampla diversidade da equipe de dados

A estratégia do seu laboratório afetará todos que interagem com seus dados, desde a coleta e organização até análises, experimentos e interações com clientes. Cada função-chave em seu laboratório utiliza dados de uma maneira única. Portanto, é essencial que cada uma dessas funções tenha voz na sua equipe de gestão de dados.

Todos em sua organização podem se beneficiar de uma abordagem de equipe diversificada. Para começar, cada tipo de membro da equipe trará insights exclusivos com base na forma como usam os dados. Igualmente importante, no entanto, é que a participação diversificada permite que cada peça-chave de sua força de trabalho sinta que pode influenciar a estratégia, aumentando a probabilidade de adesão em toda a organização.

4. Governança eficiente

A governança abrange muitos aspectos críticos de seus dados, incluindo privacidade, segurança, conformidade e permissões de acesso. Para gerenciá-la com eficiência, é necessário prestar muita atenção a dois elementos-chave:

  • A governança abrange muitos aspectos críticos de seus dados, incluindo privacidade, segurança, conformidade e permissões de acesso. Para gerenciá-la com eficiência, é necessário prestar muita atenção a dois elementos-chave: pessoas e tecnologia.Pessoas - Quem é responsável por quê e quem precisa ser responsável por garantir a gestão adequada dos dados? Quem tem acesso?
  • Tecnologia - Como o LIMS, ELN, LES, instrumentos e outros recursos tecnológicos ajudam a garantir a integridade, segurança e conformidade dos dados, ao mesmo tempo em que otimizam a coleta, o armazenamento, a análise e outros usos? O laboratório pode operar de forma mais eficiente automatizando ou otimizando aspectos de sua estratégia de dados usando ferramentas incorporadas ao sistema?

5. A capacidade de evoluir

As necessidades e metas do seu laboratório provavelmente mudarão com o tempo e sua estratégia de dados precisará mudar com elas. A criação de sua estratégia não será uma tarefa "única". Você precisará revisitar e reavaliar regularmente sua estratégia para se manter atualizado com o crescimento do seu laboratório, atender às necessidades dos clientes em constante mudança e aproveitar as novas oportunidades à medida que surgirem.

Onde aprender mais

Uma estratégia robusta de dados é uma parte crítica da transformação digital de qualquer laboratório. Para explorar todo o impacto e as vantagens que seu laboratório pode alcançar, baixe nosso documento técnico gratuito: Navigating the Digital Transformation Journey. Ele está repleto de conselhos práticos para ajudá-lo a planejar sua própria jornada transformadora.


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