使用LIMS数据可视化

数据可视化为什么重要?

COVID-19大流行可能是众所周知的稻草打破旧的商业模式,因为过去的一年里看到许多组织重新考虑他们的操作模型。当人们不能聚集在人讨论的想法,交流的方式变得越来越重要。组织依赖于办公时间和脸时间开始看到的好处使数据在多个表单,增加其效用对那些需要使用它。Laboratory-dependent组织并无不同。必须使用数据积累和作出决定,即使这些远程必须做出决策。

呈现相同的信息以多种方式增加的可能性,人们就会明白,也许会有帮助数字变换你的组织。实验室产生的大量数据是一个挑战来解释,但往往不是那么吓人的视觉形式。数据可视化提高商业智能,标识的见解和揭示隐藏的利益在你实验室信息数据。这相同的数据可以生成新的产品创意,驱动创新,并导致更有效的和有效的结果。适当的数据可视化甚至可以帮助你实验室的日常运行,例如,通过替换白板与仪表板,人员分配遗产数据不会丢失,和重新分配的工作时很容易发生瓶颈发展。

商业数据可视化工具进化作为一个演示软件和商业智能工具,但数据的视觉效果比水晶BI报告或权力。地图、图表和表格几百年来一直在做这项工作。今天的数据可视化工具的优势没有要求用户是一个艺术家或统计学家,从而拓宽他们的应用程序。

从数据可视化实验室信息学效益如何?

最初,实验室信息解决方案被视为数据收集和存储工具,为信息管理而设计的。实验室信息学是未充分利用的资源为业务洞察力,无论是他们的数据和格式的数据可以显示出来。现在,这种情况正在改变。组织的实验室正开始看到的价值就像一个收集他们的数据中心存储库企业内容管理系统数据可视化的表达目的和分析。

将实验室信息学数据转换成复杂的可视化,可以结合数据从几个报告,提供了机会看到以前未识别的模式。例如,您可能会注意到,从一个特定的供应商的材料规范每三个月一次,或者你的一个实验室试剂消耗速度比其他人更大。在这些情况下,值得探索找到问题的根源。另一个有趣的应用程序的使用3 d可视化液体色谱-光谱法(LCMS)数据。这种方法让用户看辅料或未知的山峰的另一种方式。

一个三维色谱图。

数据可视化工具在LIMS平台上什么?

每个主要的LIMS产品至少提供了一些数据可视化能力和他们最近的版本。LIMS的供应商,包括一个数据可视化模块主要选择基础能力在商业非常用户友好的数据可视化工具,如 表 , TIBCO Spotfire 或 西北地区分析 。并不是所有LIMS有一个集成的数据可视化工具,在这些情况下,一个商业上可用的选项需要配置为从LIMS处理数据。这种配置是高度个人化和LIMS取决于类型的数据。

增加的强调数据可视化受到实验室分析师本身,因为最近的毕业生的大学或研究生院拥有先进的视觉分析技能。你的实验室的一些工具包括分析师可能已经熟悉 R , ggplot2 和 Python ,这是强大的编程语言,许多科学家正在使用在他们的研究中。许多额外的工具都是建立在这些语言使它容易从原始数据创建仪表板和高质量的视觉效果。这些例子包括 Jupyter 或 散景 ,这是基于web的解决方案,处理各种生产仪表板或复杂的可视化编程语言。当新的分析师习惯这样强大的可视化工具,他们可能不会去接受较少的内容。

数据可视化LIMS是最好的什么?

它是公平地说,最好的 LIMS的数据可视化 是一个组织选择最佳的需求。所有行业和企业的独特需求,他们LIMS配置为支持。所有LIMS能够自己存储数据提取和可视化,和大多数LIMS兼容一系列可视化工具。LIMS用户通常选择什么形式的可视化数据。因此,LIMS的选择不应的基础上的数据输出将如何看,而是如何符合组织的需要。

你可以阅读更多关于数据可视化选项从知名LIMS供应商在他们的网站:

• AutoScribe信息学
• BlazeLIMS
• LabVantage LIMS
• 实验室的器具
• SampleManager LIMS™
• STARLIMS
• WinLIMS

不幸的是,提供了工具不能自动产生良好的可视化。如果你投资数据可视化工具,实验室信息的解决方案,这是值得研究的大量的免费培训课程网上,可以肯定的是你的最终用户做出最有效的数据可视化。同样重要的是理解数据可视化需解释和不自由的偏见,所以一些培训在适当的使用可视化技术是一个明智的投资。

和数据可视化人工智能可以帮助好吗?

人工智能(AI)在实验室主要用于有意义的大数据几乎不可能大的数据,生物学家和医药研发团队习惯于处理。人工智能算法可以解析大量数据在很短的时间,并将这些数据可视化,观众可以很容易地理解。

在某些数据密集型领域,如基因检测和病毒的研究,人工智能算法的最佳方式整理模式识别的数据和做一些工作。例如,一个最近DNA研究的突破发生在人工智能工具AlphaFold已成功用于预测蛋白质折叠到他们的3 d形式。本研究将有希望的治疗或治疗遗传疾病导致许多进展。另一个特别相关的应用程序疫苗开发最近,人工智能用于COVID-19和疟疾疫苗。大数据和人工智能算法进入工作农业和食品安全,太。预计大数据的重要性和AI继续扩大,作为一代的非结构化,原始数据增加。

预测分析

可视化的能力从LIMS大量有针对性的实验室数据可以帮助识别趋势和问题通常很难确定在电子表格、列表、报告或查询。此外,利用连接多个来源的数据(即数据可视化。,LIMS, ERP, MES) allows for cause-and-effect interpretation across manufacturing, supply chain, environmental, research and development and quality. These concepts are collectively known as预测分析。预测分析是发现领域的广泛应用卫生保健,药物发现,农业和业务分析一般来说,等等。

建立在对未来数据可视化功能

选择一个实验室信息学的一个重要组成部分的解决方案是完全定义用户需求。如果你在选择或升级您的实验室信息解决方案的过程,是有意义的记住数据可视化的潜在效用。集成数据可视化工具在一个新的实现或升级提供了机会来配置报告和主数据支持可视化工具。通过这种方式,您可以更容易地获得完整的业务价值从实验室信息学及其数据的解决方案。

贝基·斯图尔特是一个科学文案CSols公司。