Những thách thức của việc cộng tác bảo toàn dữ liệu
Khi một tổ chức hợp tác với bên thứ ba hoặc nhà cung cấp bên ngoài, thứ mà họ thực sự trả tiền là dữ liệu. Các dự án hợp tác bảo toàn dữ liệu sự cần phối hợp nhịp nhàng của các hoạt động chuyển dữ liệu và báo cáo. Chính điều này đưa ra một loạt các thách thức liên quan đến tính toàn vẹn dữ liệu.
Sự chuyển dịch mô hình sang dịch vụ thuê ngoài đã gây ra một loạt các trở ngại mới cho ngành sáng chế thuốc. Một trong những rào cản lớn nhất là việc hợp nhất dữ liệu từ nhiều tổ chức - và các tổ chức vừa phải giữ các gói dữ liệu trong khi vẫn phải tìm cách duy trì tính bảo mật và toàn vẹn dữ liệu.
Công nghệ là một vấn đề đặc biệt quan trọng trong các dự án hợp tác. Ví dụ, nếu bạn đang làm việc với một nhóm chuyên gia bên ngoài, các nhóm CNTT của bạn có thể không cho phép bất kỳ bên thứ ba nào truy cập mạng một cách dễ dàng - vì vậy các hệ thống cũ sẽ không đảm bảo.
Đảm bảo chất lượng cũng là mối quan tâm lớn. Bất kỳ môi trường cộng tác giữa các doanh nghiệp đều đòi hỏi quy trình quản lý tài liệu khép kín, liên tục và minh bạch. Quản trị tốt nội dung, phiên bản và quyền tác giả trong toàn bộ dự án là điều cần thiết - đặc biệt đối với bất kỳ tài liệu nào được sử dụng để truyền đạt dữ liệu và kết quả, chẳng hạn như báo cáo nghiên cứu cuối cùng đưa ra các quyết định quan trọng. Khi dữ liệu này có mặt trên nhiều hệ thống và các tổ chức riêng biệt (thường được đặt trong hộp thư đến riêng lẻ), rất khó để theo dõi thông tin nguồn và để xác định khi nào thiếu thông tin quan trọng.
Việc thiếu các hệ thống cơ sở hạ tầng dùng chung, như sổ ghi chép trong phòng thí nghiệm điện tử (ELN), hệ thống quản lý thông tin phòng thí nghiệm (LIMS) hoặc hệ thống quản lý dữ liệu khoa học (SDMS), thường là xương sống của các tổ chức nghiên cứu và phát triển để thu thập, xác thực và lưu giữ dữ liệu, có nghĩa là ai đó trong một tổ chức cung cấp dịch vụ có thể cần xử lý tất cả các tệp và tài liệu và gửi chúng cho từng kho lưu trữ dữ liệu của công ty có liên quan.
Quy trình này mất thời gian đồng thời cũng có nguy cơ dễ bị mất dữ liệu. Khi trả tiền cho các đối tác bên ngoài để lấy dữ liệu, các tổ chức cần đảm bảo có các biện pháp để đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu cao nhất có thể - điều khó bảo đảm khi các đơn vị khác nhau lại sử dụng các hệ thống khác nhau.
Dịch vụ thuê ngoài cho các loại dữ liệu phức tạp
Quan hệ đối tác lâu dài thường đòi hỏi sự hài hòa giữa quy trình kinh doanh, quy trình vận hành tiêu chuẩn (SOP) và mẫu tài liệu để chuẩn bị vật liệu, giao thức xác nhận phương pháp, phương pháp phân tích dữ liệu và báo cáo dữ liệu. Các phiên bản của tài liệu này cũng cần phải thường xuyên được kiểm soát, phê duyệt để phát hành và cần được sửa đổi và tham khảo thường xuyên. Một môi trường cộng tác sẽ làm cho việc quản trị nội dung giữa các doanh nghiệp trở nên đơn giản và minh bạch.
Đối với công tác nghiên cứu và phát triển khoa học và sáng chế thuốc, trao đổi tài liệu là mức độ hợp tác cơ bản nhất và các quy trình khoa học thường liên quan đến việc sản xuất và thử nghiệm các mẫu, có thể chứa các công thức vật liệu, và các thực thể hóa học và sinh học
Các tài liệu này có các thuộc tính và định dạng dữ liệu độc quyền yêu cầu các công cụ chuyên dụng để chỉnh sửa và trực quan hóa dữ liệu. Các dự án thuê ngoài lớn hơn có thể có hàng trăm, thậm chí hàng ngàn đối tượng này để theo dõi và quản lý.
Thử nghiệm khoa học cũng liên quan đến các phương pháp tinh vi và sử dụng các thiết bị phức tạp. Cách vận hành một thử nghiệm cấu hình công cụ sẽ có ảnh hưởng sâu sắc đến kết quả kiểm tra và giải thích dữ liệu. Do đó, khả năng chia sẻ các giao thức khoa học, thông số cấu hình thiết bị và bộ dữ liệu hoàn chỉnh là rất cần thiết.
Tận dụng lợi thế của công nghệ mới
Mặc dù có nhiều bất cập, nhiều tổ chức vẫn đang sử dụng phần mềm cũ, hoặc tệ hơn là gửi email trong các dự án hợp tác của họ - có nghĩa là họ không thể tận dụng các cải tiến công nghệ hỗ trợ, nhanh hơn, gọn hơn, thành công hơn với tính toàn vẹn dữ liệu.
Điều này gây khó khăn cho cả 2 bên khi hợp tác với các tổ chức bên ngoài. Để giảm gánh nặng này và loại bỏ các lỗi sao chép dữ liệu, các nhóm cần phải làm việc cùng nhau trong một môi trường chung với các khả năng giống ELN và/hoặc LIMS, có thể xử lý cả tài liệu và dữ liệu, để hợp lý hóa phương pháp đánh giá và phê duyệt, tham số kiểm tra tốt hơn và dữ liệu tạm thời trong thời gian thực.
Các công cụ cộng tác định hướng nghiên cứu và phát triển
Với phần mềm cộng tác khoa học hiện đại, các tổ chức có thể cung cấp cho đối tác một môi trường trung lập để cộng tác - hạn chế mức truy cập có sẵn cho bên thứ ba khi cần, có nghĩa là các nội dung riêng tư sẽ không thể truy cập và được bảo mật.
Spreadsheet (một phần mềm ứng dụng dùng để tổ chúc, phân tích và lưu trữ dữ liệu thông qua các bảng biểu) hiện đại có thể cho phép các cộng tác viên nhập dữ liệu của họ trực tiếp vào hệ thống, loại bỏ nhu cầu về các tệp và định dạng khác nhau được gửi qua email, hoặc chuyển vào một cổng thông tin chung của công ty. Với hệ thống phù hợp, các tổ chức cũng có thể tạo và chia sẻ các mẫu trực tiếp với các đối tác cộng tác bên ngoài của họ và khi hoàn thành nghiên cứu, chuyển dữ liệu một cách an toàn trở lại cơ sở dữ liệu tổ chức bằng một nút bấm.
Các hệ thống hợp tác cũng nên bao gồm các cơ chế tích hợp để xem xét tài liệu và dữ liệu, nhận xét trên mạng xã hội và cảnh báo nhiệm vụ, nghĩa là các tổ chức luôn có thể tự tin rằng họ có bức tranh đầy đủ, ngay cả khi các đối tác cộng tác của bạn ở bên kia thế giới.
Bằng cách triển khai hệ thống quản lý dữ liệu hiện đại được thiết kế cho các nhà khoa học, các tổ chức nghiên cứu và phát triển có thể giám sát các quy trình từ xa, trong khi vẫn được hưởng lợi từ tính linh hoạt, khả năng mở rộng và bảo mật cần thiết để di chuyển các dự án hợp tác. Việc thiết lập và thực thi các quy tắc và giám sát các quy trình không chỉ đảm bảo hiệu quả và sự tuân thủ pháp luật được cải thiện - nó có thể bảo vệ doanh nghiệp toàn vẹn dữ liệu và danh tiếng tổng thể, với các yêu cầu hỗ trợ CNTT tối thiểu. Trong thế giới lý tưởng, tất cả các nghiên cứu đều thành công. Nhưng, trong thế giới thực, một số nghiên cứu cần phải dừng lại do kết quả không mong muốn. Có cái nhìn sâu sắc về thời gian tiến bộ trong nghiên cứu có thể đưa ra các quyết định quan trọng hướng về tương lai, giảm lãng phí thời gian, công sức và chi phí cho tất cả các bên liên quan.
