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Cómo crear una estrategia de datos exitosa para su laboratorio

12 y 2023 de enero

Mientras un número cada vez mayor de laboratorios hacen de la transformación digital una prioridad, a menudo se habla mucho de "usar datos para mejorar la organización".

De hecho, ¡somos culpables de eso! Hemos compartido aplicaciones del mundo real para IA/ML (aquí y aquí, por ejemplo) y hemos hablado del poder del análisis para transformar las organizaciones. Nosotros (y casi todos los demás) entendemos fundamentalmente que los datos, y la capacidad de extraerlos para obtener información, ya son un motor de crecimiento fundamental para los laboratorios científicos.

Sin embargo, muchos laboratorios están poniendo el carro delante de los caballos al intentar sumergirse directamente en el análisis sin poner en marcha una estrategia de datos claramente definida.

A continuación, presentamos cinco componentes esenciales de las estrategias de datos exitosas que todo laboratorio debe asegurarse de haber establecido antes de intentar utilizar los datos para impulsar el crecimiento y la mejora.

1. Objetivos claros

Esto puede parecer una obviedad, pero muchos laboratorios solo tienen una vaga noción de lo que quieren lograr cuando se disponen a extraer sus datos para obtener información. No basta con querer "hacer que el laboratorio sea más eficiente y rentable". Debe establecer objetivos específicos y cuantificables que se basen en la investigación del mundo real que su laboratorio está realizando (o quiere realizar).

Este paso es clave por varias razones. En primer lugar, ayuda a su laboratorio a comprender qué tipos de datos recopilar y medir antes de pasar al análisis. Objetivos específicamente definidos le ayudan a identificar los puntos de referencia necesarios y los indicadores clave de rendimiento que le ayudarán a definir el progreso y el éxito.

2. Integración de datos

Antes de que los datos puedan analizarse con éxito, deben ser fácilmente accesibles para las personas adecuadas en el momento adecuado. El desafío aquí es que los datos vienen en muchas formas diferentes, a menudo almacenados en sistemas y formatos incompatibles, desde sistemas que carecen de una interfaz hasta cuadernos escritos a mano.

La integración de estos "grupos de datos aislados entre sí" de una manera lógica y comprensible es clave para garantizar que se pueda realizar un análisis significativo. Idealmente, una infraestructura de datos integrada no solo debería garantizar la accesibilidad a los datos existentes, sino que debería agilizar la recopilación de nuevos datos siempre que sea posible.

3. Amplia diversidad en el equipo de datos

La estrategia de su laboratorio afectará a todos los que interactúan con sus datos, desde la recopilación y la organización hasta el análisis, los experimentos y las interacciones con los clientes. Cada rol clave de su laboratorio utiliza los datos a su manera. Por ello, es esencial que cada uno de estos roles tenga voz en su equipo de gestión de datos.

Todos los miembros de su organización se beneficiarán de un enfoque de equipo diverso. Para empezar, cada tipo de miembro del equipo aportará información única basada en cómo utiliza los datos. Sin embargo, es igual de importante que la participación diversa permita que cada elemento clave de su fuerza laboral sienta que puede influir en la estrategia, lo que aumenta la probabilidad de aceptación en toda su organización.

4. Gobernanza eficiente

La gobernanza cubre muchos aspectos fundamentales de sus datos, incluidos la privacidad, la seguridad, el cumplimiento y los permisos de acceso. Gestionarla de manera eficiente requiere prestar mucha atención a dos elementos clave:

Personas: ¿quién está a cargo de qué y quién debe ser responsable de garantizar una gestión adecuada de los datos? ¿Quién tiene acceso?

Tecnología: ¿cómo ayudan los LIMS, ELN, LES, los instrumentos y otros recursos tecnológicos a garantizar la integridad, la seguridad y el cumplimiento de los datos, al tiempo que agilizan la recopilación, el almacenamiento, el análisis y otros usos? ¿Puede el laboratorio funcionar de manera más eficiente a través de la automatización o la optimización de aspectos de su estrategia de datos mediante el uso de herramientas integradas en el sistema?

5. La capacidad de evolucionar

Es probable que las necesidades y los objetivos de su laboratorio cambien con el tiempo y su estrategia de datos deberá cambiar con ellos. La creación de su estrategia no será un asunto de "una sola vez". Deberá revisar y reevaluar con frecuencia su estrategia para mantenerse al día con el crecimiento de su laboratorio, satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes y aprovechar las nuevas oportunidades a medida que surjan.

Dónde obtener más información

Una estrategia de datos sólida es una parte fundamental de la transformación digital de cualquier laboratorio. Para explorar todo el impacto y las ventajas que puede lograr su laboratorio, descargue nuestro informe técnico gratuito: El camino a la transformación digital. Allí encontrará consejos prácticos que le ayudarán a planificar su propio proceso de transformación.