Los laboratorios de hoy en día están bajo mucha presión para realizar más tareas que nunca y en menos tiempo. Al mismo tiempo, los métodos de investigación y la evolución de las demandas del mercado se vuelven cada vez más complejas.
En este entorno, es cada vez más evidente que los "laboratorios con más probabilidades de sobrevivir" son aquellos que aprovechan sus activos de datos y técnicas de inteligencia artificial (IA) para operar de manera más rápida y eficiente.
Hasta el momento, la interacción del operador del laboratorio con sus datos solía estar restringida por paneles e informes predefinidos en el LIMS. Los datos en sí, a menudo desestructurados y sin conexión con otros sistemas empresariales, no siempre han sido accesibles sin un ejercicio de modelado de datos costoso y táctico. Ha sido un desafío aprovechar la IA en todas las facetas del laboratorio e incorporar activos de datos de toda la empresa para obtener una visión de 360° de los procesos organizativos.
Este panorama está experimentando una rápida evolución con la implementación de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) en el laboratorio. Ahora vivimos en la era de los datos digitales. Las empresas que no aprovechan sus datos para obtener beneficios ya están quedando rezagadas frente a sus competidores y corren el riesgo de volverse obsoletas en un mundo en constante cambio.
Sin embargo, a pesar de la importancia y el poder de los datos para todas las empresas, solo resultan útiles si se sabe cómo organizarlos y utilizarlos de manera correcta.
Inteligencia empresarial: el camino hacia una empresa inteligente
Dependiendo del punto de vista, el Big Data puede ser una gran fuente de oportunidades o un verdadero dolor de cabeza. Por un lado, disponemos de una cantidad increíble de información potencialmente útil, pero también enfrentamos un volumen de contenido irrelevante que complica la extracción de esa información valiosa.
La inteligencia empresarial (BI) es una de las herramientas más valiosas para filtrar la información irrelevante y comunicar de manera efectiva los hallazgos obtenidos. La inteligencia empresarial (BI) no es un concepto nuevo, pero su aplicación cambió de manera significativa en los últimos años. Esto se debe a que la inmensa cantidad de datos a los que tenemos acceso, junto con su complejidad creciente, hace imposible examinar los miles de millones de puntos de datos que generamos a diario sin la asistencia de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML).
Gracias a estas tecnologías, las soluciones de BI lo ayudan a detectar los datos más relevantes y evitar que se sienta sobrecargado. También pueden ayudarlo a tomar decisiones mejor informadas, mejorar la eficiencia de las operaciones y descubrir información sobre las tendencias actuales y pasadas.
Trabajar con indicadores clave de rendimiento (KPI) basados en BI le brinda la capacidad de establecer objetivos procesables. Esto, a su vez, acelerará su éxito general al ayudarlo a formular estrategias más efectivas y descubrir formas más eficientes de trabajar hacia puntos de referencia esenciales.
Además, una buena plataforma de BI también facilita la explotación de sus datos al proporcionar formas intuitivas de visualizarlos. Un cuadro de mando eficaz permite narrar una historia comprensible a partir de montañas de datos sin procesar o analizados que, de otro modo, carecerían de sentido.
Interpretación de los datos
Aunque la inteligencia empresarial (BI) se suele utilizar para responder preguntas complejas, existe una herramienta aún más avanzada con otro propósito útil, conocida como análisis de negocios (BA). El BA emplea métodos cuantitativos para extraer información significativa de los datos disponibles. Utiliza una diversidad de enfoques y herramientas tecnológicas para explorar y extraer información valiosa del historial comercial, lo que capacita para impulsar con éxito estrategias comerciales futuras, satisfacer las demandas de los clientes y mejorar la eficiencia operativa.
Según la Escuela de Negocios de Harvard, existen cuatro métodos principales para llevar a cabo el análisis de negocios (BA):
- Descriptivo: consiste en la interpretación de datos históricos para identificar tendencias y patrones.
- Diagnóstico: implica la interpretación de datos históricos para determinar por qué ha ocurrido algo.
- Predictivo: consiste en el uso de estadísticas para pronosticar resultados futuros.
- Prescriptivo: implica la aplicación de pruebas y otras técnicas para determinar qué resultado producirá el mejor resultado en cada escenario.
Integración efectiva de la BI y el BA
Hoy en día, las herramientas de inteligencia empresarial (BI) y análisis de negocios (BA) necesitan examinar grandes cantidades de datos, lo que a menudo requiere soluciones especialmente diseñadas para proporcionar información útil de manera efectiva. Como resultado, la mayoría de las herramientas analíticas y de inteligencia modernas son aplicaciones independientes que necesitan acceder a fuentes de datos externas o integrarse a través de interfaces costosas y limitadas. Además, los datos suelen pasar a través de sistemas diseñados para proporcionar respuestas a preguntas específicas, mientras ignoran otras, lo que convierte a la plataforma en inflexible en el mejor de los casos.
Con LabVantage Analytics Laboratory Performance Optimizer (LPO), se adopta un enfoque más integrado y efectivo para la inteligencia empresarial (BI) y el análisis de negocios (BA), lo cual reduce los costos y aumenta la eficiencia en los procesos de su laboratorio. Al consolidar datos dispares de diferentes sistemas y aprovechar la inteligencia artificial (IA), el LPO optimiza los procesos y proporciona una visión completa del laboratorio.
Los componentes clave de esta solución incluyen:
- Analizador de rendimiento de laboratorio: proporciona una vista consolidada de los datos de laboratorio interrelacionados y analiza diversos conjuntos de datos.
- Monitoreo de instrumentos: permite al personal de laboratorio conectar, recopilar y cotejar datos de los instrumentos de laboratorio, además de proporcionar información sobre el estado de los mismos y alertas proactivas de fallas.
- Seguimiento y gestión de la calidad: incluye el análisis de control estadístico de procesos (SPC), gráficos, informes y mucho más.
- Administrador de disposición de laboratorio: permite el enrutamiento dinámico de solicitudes de laboratorio a través de diversas entidades y áreas de trabajo.
- Optimizador de recursos de laboratorio: se enfoca en la optimización eficiente de los recursos materiales y humanos.
Con LPO, los laboratorios pueden alcanzar nuevos estándares de rendimiento. El sistema genera información valiosa a partir de los datos para identificar las mejores acciones a seguir. Con esta visibilidad y las funciones de optimización, los laboratorios modernos alcanzan más objetivos y lo hacen a mayor velocidad, lo que reduce los costos y mejora la toma de decisiones.
Contáctenos hoy mismo para descubrir cómo maximizar el uso de los datos que ya recopila y obtener información avanzada de sus procesos empresariales y de laboratorio.
