BIOVIA： 科学数据驱动决策，带您了解数字化实验室优势
研究、开发和QA/QC需要有效利用实验室数据，以便科学家们能够在决策和创新过程中充分利用数据价值。适用场景包括运营报告、产品发布过程以及数据挖掘、趋势分析和QbD倡议反馈。
一个通用技术和信息学基础能够提供基础数据的统一“视图”，以及使用单一通用数据结构和格式(ETL)提取、转换和加载数据的标准过程，由此简化整个企业的数据访问和报告流程，以实现科学数据驱动明智决策。
● 组件查询和报告可以作为网络服务公开，允许多个应用程序或内部配置的接口以最适合公司各种使用者的方式供访问和浏览信息。
● 将业务规则和质量检查内置到可重复利用的组件中，能够确保数据在整个组织中流动时符合必要的标准。
● 单一基础能够支持上游研发过程中灵活的数据挖掘和查询活动，也能确保下游监管提交所需的更加结构化的相关档案汇编。
由于所有数据均集中一致采集，分析组人员可快速查找样本信息，并在多个样本间比对信息，研究样本谱系。
数字化实验室的优势
数字化实验室为研究、开发、分析和QA/QC实验室提供了一个独特的机会，即废除纸质流程，实现端到端的分析和工艺流程，支持：
• 协作性和创新性研究
• 早期快速开发
• 分析方法的优化和验证
• 在监管和非监管实验室进行高通量、合规的样本分析
• 在cGMP环境的后期质量控制和制造期间，通过电子批量记录执行自动化锁定程序
系统间的共同标准将确保数据、信息和参数的快速传输，为数据挖掘、分析和可视化创造新机会。基于这些标准的共同基础能够帮助企业更快获得数字化所带来的的便利和高效。
弥合创新和商业化之间的差距
面对专利到期和新产品管线存疑带来的收入流失，生命科学行业的各组织机构都厉兵秣马，积极提高运营水平、控制成本和推动创新。几十年来，数据大多基于纸张，需要通过大量非增值的检查工作，才能保证从产品开发到商业化过程中端到端的数据完整性和质量。随着生命科学企业的运营越来越外部化，这些纸质流程和留存的点状解决方案系统逐渐变得更加难以管理。
如今的技术可以废除这些纸质运作系统，并将其替换为支持“从科学到合规”的高效数字化环境。在任何一家生命科学企业中，根据科学家在从实验室到工厂的连续过程中所处的位置，有三个关键的实验室信息学设计问题：
● 研究领域的科学家需要一个自由开放式环境来进行实验设计、结果采集和IP保护
● cGMP监管领域的QA/QC科学家则正好相反，他们需要高度结构化、以程序和方法为中心的操作系统，这些系统还需要具有与其他IT系统（LIMS、ERP、MES等）完全集成和数据交换的能力。
● 在发现、研发和制造之间，QA/QC团队的需求比较特殊。关键的信息学文档需求包括灵活的实验设计以及参数的变化。
数字化实验室信息学环境能够将强健稳定的自动化检测方法快速转移到质量操作中，并将工艺参数转移到试点工厂和制造设施中。当疗法进入完全商业化生产时，数字化实验室能够实现递归数据访问，推进QbD工作和持续的产品/工艺改进。
配备数字化实验室的企业可以借助信息学方法，将创新和商业化周期与高保真数据有效连接，随着项目从研发向制造推进，高保真数据能够保留上下文信息。科学产品生命周期管理能够支撑这种策略，提供全面的、极具科学性的信息学基础，以便在端到端的全产品生命周期中采集和协调数据。
通过弥补研究、开发、制造和质量过程中的创新和生产力差距，在新产品的开发生产以及QA/QC操作之间成功完成技术转移，各组织机构采用这种验证有效的信息学IT解决方案，可获得以下体验：
• 实现工作流程集成化和精简化，进而提高生产力
• 实现自动数据传输，加快执行和报告流程，进而提升合规性
• 进一步简化数据访问和标准化流程，在全球化研发环境下与不同团队实现更好的合作
• 优化实验和样本处理，获得实时结果，进而作出明智决策
• 缩短项目周期，减少周期之间的延迟，进而加快产品上市
整合实验室数据、资源及流程，提升运营效率，增强团队合作，加快产品上市。理清数字化实验室部署思路，下载数字化实验室白皮书《实验室数字化已来》，BIOVIA为您带来数字化实验的360°详解。
