Wenn Sie an Datensammler denken, fallen Ihnen bestimmt Datenindustrien wie Facebook, das eCommerce und natürlich die berühmteste „Datenkrake“ der Welt, Google, ein. Das aber auch ein Labor im 21. Jahrhundert Daten über Daten sammelt, ist immer noch den wenigsten Labormitarbeitern bewusst. Dabei stellen Daten gerade in der Pharmaindustrie die optimale Grundlage für einen nachhaltigen Erfolg dar – denn schließlich ermöglichen Daten die Entwicklung von vermarktungsfähigen Ideen und Produkten.
Spricht man von der Digitalisierung eines Labors, steht zunächst die klassische Aufgabe der Transformation zuvor analoger in zukünftig digitaler Prozesse im Fokus. Was früher der Aktenordner oder das Notizbuch ist, sind zukünftig Smartphones, Tablets und weltweit vernetzte Workstations. Durch die grundlegende Digitalisierung analoger Prozesse wird der Grundstein für eine datengetriebene Entscheidungsfindung gelegt. Ist diese erste Hürde auf dem Weg zum digitalen Labor genommen (und das ist bereits in vielen Laboren Europas der Fall), stehen wieder alltägliche Aufgaben an. Experimente werden durchgeführt, Versuchsergebnisse erfasst, Experimente ein zweites, drittes oder viertes Mal wiederholt und neue Entdeckungen gemacht. Was dabei in der Hektik des Arbeitsalltags untergeht: die Versuchsergebnisse liefern vor allem eines. Nämlich eine ganze Menge an Daten. Die Beurteilung dieser Daten und die Sortierung nach Relevanz obliegt zumeist den Labormitarbeitern, die die Experimente durchgeführt haben. Klar, denn die Fachkräfte bringen hervorragendes Fachwissen und eine Menge Berufserfahrung mit. Allerdings lässt sich so nur ein Teil des gesamten Datenschatzes heben und das Potential der Datensätze nur eingeschränkt ausnutzen.
Auch wenn der Mensch nach wie vor im Mittelpunkt der Laborarbeit steht: Die riesigen Datenberge lassen sich nur durch eine digitale Strategie umfassend, flexibel und standardisiert verwenden. Mit der Integration von IT-laborspezifischen Plattformen wie LIMS (laboratory information management system), der Integration von Datenteams in den Laboralltag und künstlicher Intelligenz lässt sich Big Data konsolidieren, automatisiert in Datenkatalogen pflegen und zielführend analysieren. Das alles fordert jedoch ein striktes Umdenken in der Führungsetage eines Labors. Weg von isoliert erhobenen Datensätzen, hin zur vernetzten Datenverarbeitung. Denn eines darf nie außer Acht gelassen werden: Daten könnten unter Umständen die wesentlich bessere Idee haben!
Wie sieht es bei Ihnen im Labor aus? Sehen Sie für Ihr Unternehmen Potential in den digitalen Daten oder bevorzugen Sie weiterhin die „klassische“ Arbeitsform? Schreiben Sie uns Ihre Meinung, wir freuen uns auf einen konstruktiven Dialog!