您的组织未能有效管理分析数据的迹象

虽然在分析数据管理方面已经取得了进展，但其独特的挑战仍然令人沮丧。你如何与这些陈述保持一致?

你从纸上搬到了玻璃上

2019冠状病毒病大流行有助于加速采用管理和提供远程数据访问的技术。但如果你从纸上的光谱和色谱图到电子系统中的图像，这些数据并不是数字化的。对于科学家来说，它是不可搜索和可用的，在用于数据科学或机器学习系统之前，它需要大量的准备工作。

分析数据在不同的系统中进行管理

分析数据通常是孤立的。即使使用集中管理的系统(eln、cds和LIMS)，不同的数据块也分散在它们之间。色谱和光谱结果在LIMS中被抽象为文本a(保留时间、峰面积、峰表、m/z值等)。决策的结果存储在ELN中(预期的结果被合成)，但不存储证明——带有注释的解释谱。数据可以在光盘中搜索，但不能审查或重新询问。

数据管理是科学家的责任

如果常规的分析工作流程没有自动化，你仍然有工作要做。数据应该保存在一个中心的、可搜索的、可访问的位置，而不会给科学家带来负担。

数据没有规范化

使用多种技术和众多供应商格式，分析数据的异构性是一个问题。组织没有统一的标准来规范他们的数据，但这并不意味着它不能协调。

近三十年来，ACD/Labs一直在帮助优化和数字化分析数据为中心的工作流程。小型组织可以从部署我们的专家桌面软件中看到巨大的效果。我们还提供全公司范围内的自动化解决方案，与现有硬件和系统集成，以提高效率，为科学家提供随时访问数据的机会，并在同质的数字化环境中管理丰富的分析数据。

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