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Comment créer une stratégie de données réussie pour votre laboratoire

12 janvier, 2023

Alors qu’un nombre croissant de laboratoires font de la transformation numérique une priorité, on parle souvent d'« utiliser les données pour améliorer l’organisation ».

En fait, nous en sommes coupables ! Nous avons partagé des applications réelles de l’IA/ML (ici et ici, par exemple) et parlé du pouvoir de l’analytique pour transformer les organisations. Nous (et à peu près tout le monde) comprenons fondamentalement que les données - et la capacité à les exploiter pour obtenir des informations - sont déjà un moteur de croissance essentiel pour les laboratoires scientifiques.

Pourtant, de nombreux laboratoires mettent la charrue avant les bœufs en tentant de plonger directement dans l’analyse sans mettre en place une stratégie de données clairement définie.

Voici cinq éléments essentiels d’une stratégie de données réussie que chaque laboratoire doit s’assurer d’avoir établis avant d’essayer d’utiliser les données pour stimuler la croissance et l’amélioration.

1. Des objectifs clairs

Cela peut sembler évident, mais de nombreux laboratoires n’ont qu’une vague idée de ce qu’ils veulent accomplir lorsqu’ils entreprennent d’exploiter leurs données pour obtenir des informations. Il ne suffit pas de vouloir « rendre le laboratoire plus efficace et plus rentable ». Vous devez définir des objectifs spécifiques et quantifiables basés sur les recherches réelles que votre laboratoire effectue (ou souhaite effectuer).

Cette étape est essentielle pour plusieurs raisons. Tout d’abord, cela aide votre laboratoire à comprendre les types de données à collecter et à mesurer avant de passer à l’analyse. Des objectifs définis spécifiquement vous aident à identifier les points de repère et les indicateurs de performance clés nécessaires qui vous aideront à définir les progrès et le succès.

2. Intégration des données

Avant que les données puissent être analysées avec succès, elles doivent être facilement accessibles aux bonnes personnes au bon moment. Le défi ici est que les données se présentent sous de nombreuses formes différentes, souvent stockées dans des systèmes et des formats incompatibles, allant des systèmes dépourvus d’interface aux carnets écrits à la main.

L’intégration de ces « silos de données » de manière logique et compréhensible est essentielle pour garantir une analyse significative. Idéalement, une infrastructure de données intégrée devrait non seulement garantir l’accessibilité des données existantes, mais aussi optimiser la collecte de nouvelles données dans la mesure du possible.

3. Diversité de l’équipe spécialisée en données

La stratégie de votre laboratoire aura un impact sur tous ceux qui interagissent avec vos données, de la collecte et de l’organisation à l’analyse, aux expériences et aux interactions avec les clients. Chaque spécialiste de votre laboratoire utilise les données à sa manière. Il est donc essentiel que chacun ait une voix au sein de votre équipe de gestion des données.

Tous les membres de votre organisation ont tout à gagner d’une approche d’équipe diversifiée. Pour commencer, chaque type de membre de l’équipe apportera des informations uniques en fonction de la façon dont il utilise les données. En plus, une participation diversifiée permet à chaque spécialiste de votre personnel de sentir qu’il peut influencer la stratégie, ce qui augmente la probabilité d’adhésion à l’échelle de votre organisation.

4. Gouvernance efficace

La gouvernance couvre de nombreux aspects critiques de vos données, notamment la confidentialité, la sécurité, la conformité et les autorisations d’accès. Pour être efficace, il faut porter une attention particulière à deux éléments clés :

Humain - Qui est responsable de quoi et qui doit être responsable d’assurer une bonne gestion des données ? Qui y a accès ?

Technologie - Comment le LIMS, L’ELN, le LES et les autres ressources technologiques contribuent-ils à assurer l’intégrité, la sécurité et la conformité des données tout en rationalisant la collecte, le stockage, l’analyse et d’autres utilisations ? Le laboratoire peut-il fonctionner plus efficacement en automatisant ou en rationalisant certains aspects de votre stratégie de données à l’aide d’outils intégrés au système ?

5. La capacité d’évoluer

Les besoins et les objectifs de votre laboratoire sont susceptibles d’évoluer au fil du temps, et votre stratégie de données devra évoluer avec eux. La création de votre stratégie ne se fera pas une fois pour toutes. Vous devrez régulièrement revoir et réévaluer votre stratégie pour rester à jour avec la croissance de votre laboratoire, répondre aux besoins changeants des clients et tirer parti des nouvelles opportunités qui se présentent.

Comment en savoir plus ?

Une stratégie de données solide est un élément essentiel de la transformation numérique de tout laboratoire. Pour explorer l’impact et les avantages que votre laboratoire peut obtenir, téléchargez notre livre blanc gratuit : Naviguer dans le parcours de la transformation numérique. Il a plein de conseils pratiques pour vous aider à planifier votre propre parcours de transformation.