Limsophy RALIMS überwindet Grenzen zwischen LIMS und ELN

Die Daten rebellieren vielerorts. Wir geben ihnen ein Gesicht. Im Forschungslabor der Pharmaindustrie nennen wir den Datenaufstand „Innovation Gap“[1], im Werkstofflabor Papierberge, im Betriebslabor Datenflut und im Dienstleistungslabor Administrationslawine. Überall orten wir riesige Datenmengen, die auf angemessene Art verarbeitet werden müssten.

Werden Daten in totalitären Systemen gehalten, leisten sie naturgemäss erheblichen Widerstand gegen ihre Verwendung zur Informationsgewinnung.

Datenflut meistern
Die Evolution der Forschungsaktivitäten im Life Science Bereich verlagert sich von „in vivo“ über „in vitro“ zu „in silico“. Generell versuchen alle Branchen aus Kosten- und Effizienzgründen die Forschungsaktivitäten vom objekt- und modellorientierten Ansatz hin zu einem rechnergestützten zu verlagern. Dadurch wird die Datenspeicherung zu einer zentralen Kompetenz einer Forschungsorganisation.

Die Datenspeicherung benötigt ihrer Natur entsprechende Strukturen. Die Folgen falscher Strukturen sind bei kleinen Datenmengen korrigierbar, bei grossen fatal. Daten werden nur dann zu Information, wenn sie im richtigen Kontext stehen. Ein leistungsfähiges Datenmanagement-Konzept sorgt dafür, dass Daten automatisch im richtigen Kontext stehen. Was ist zu tun?

Voraussetzungen für ein leistungsfähiges Datenmanagement-Konzept
Drei Voraussetzungen müssen erfüllt sein:

1. prozessgerechte Ablageorganisation

2. angemessene Datenstruktur

3. richtige Zuordnungsfunktion

Zu 1.
Forschungsaktivitäten werden branchenübergreifend als Projekte organisiert. Also müssen die Daten auch projektorientiert gespeichert und zugänglich gemacht werden.

Zu 2.
Mess-, Prüf-, und Analytikdaten haben eine hoch strukturierte Form. Sie müssen folglich auch in geeigneten Systemen gespeichert werden. Daten der F&E-Aktivitäten und Experimente werden in unstrukturierter Form gespeichert. Typischerweise werden dazu dateibasierte Systeme wie Word, Excel und PowerPoint eingesetzt. Besser wären datenbankbasierte Texteditoren.

Zu 3.
Mess-, Prüf-, und Analytikdaten werden aufgrund von Fragestellungen in Experimenten erzeugt. Wenn diese Daten im gleichen System gespeichert sind, wird die vollständige Zuordnung der strukturierten zu den unstrukturierten Daten möglich.

Unter diesen Bedingungen werden Daten automatisch zu Information. Damit erhält der Anwender ein System, um mit den Informationen Wissen zu erzeugen.

Beispielhafte Arbeitsweise mit Limsophy RALIMS:
Die AAC Infotray AG hat eine neue Software entwickelt, die den Ansprüchen von F&E-, sowie Mess- und Analytikabteilungen gerecht wird. Mit der Software Limsophy RALIMS dokumentieren Forscher ihre Experimente, die im Rahmen von Projekten durchgeführt werden. Limsophy entlastet den Projektleiter mit unterstützenden Projektmanagementfunktionen. Der Forscher kann seine Experimentberichts-Vorlagen selber gestalten und auf seine jeweiligen Bedürfnisse anpassen. Er erfasst Experimentdaten mit dem datenbankbasierten Texteditor. Experimentberichte können auch Bezug auf Daten der Mess- und Analytikabteilung nehmen. Die Arbeitsweise der Mess- und Analytikabteilung wird vollständig unterstützt. Daten werden hier strukturiert erfasst und bedarfsgerecht ausgewertet. Informationen zum Experiment sind im Bedarfsfall bei der Probe sofort zugänglich.

Mittels Datenbank- und Volltextsuche sowie durch deren kombinierte Anwendung erlangen Sie punktgenauen Zugang zu Ihren Daten. Die Kosten von Beschaffung, Schnittstellen und Unterhalt werden erheblich gesenkt.

Limsophy RALIMS eignet sich für alle Unternehmen mit F&E-Abteilung, die mehr aus Ihren Daten machen wollen. Eine nachteilige Datenseparierung durch LIMS und ELN wird verhindert.

Limsophy RALIMS führt zu „Datendemokratie“.

Literatur:
[1] Nils Behnke and Norbert Hueltenschmidt, „Changing pharma’s innovation DNA“, BAIN and Company