바이오로직스 R&D 데이터 관리: 실험실에서 잠재력을 최대한 발휘하지 못하는 이유와 이를 바로잡기 위한 모범 사례

웨비나 | 2018년 6월 28일 발표

오늘날 생물학 연구소가 직면한 주요 과제의 핵심은 과학적 프로세스 전반에 걸쳐 생성되는 데이터의 양과 복잡성입니다.

세포주 개발, 업스트림, 다운스트림 또는 분석 프로세스의 일부로 기록된 생물학적 제제 실험 데이터, 계측을 통해 생성된 결과 및 원시 데이터 등 다양한 소스에서 다양한 형식으로 데이터를 추출, 분석 및 보고하면 비즈니스 결과, 시간 및 비용에 손실을 초래할 수 있습니다.

인더스트리 4.0과 고처리량 시스템(HTS)의 부상과 같은 트렌드는 과학 분야에서 빅데이터의 존재와 생성을 계속 증가시킬 것이며, 바이오 프로세스 산업은 라이브 절차를 간소화하는 데 도움이 되는 자동화와 지속적인 바이오 프로세싱의 영역으로 빠르게 이동하고 있습니다. 하지만 과학자들은 생성된 데이터를 일관된 형식으로 저장하고, 데이터를 쉽게 마이닝하여 재사용하고, 필요한 데이터만 시각화할 수 있는 일상적인 엔드투엔드 도구가 여전히 필요합니다.

이 웨비나에 참여하여 자세한 내용을 알아보세요:

  • 오래된 기술, 수동 프로세스, 사일로화된 데이터, R&D 혁신에 대한 압력 증가로 인해 오늘날 생물학 연구자들이 직면하고 있는 주요 과제
  • 부실한 데이터 관리가 실험실에 미치는 영향과 데이터 마이닝을 수행하고, 팀 간에 정보를 공유하고, 상황에 맞는 데이터 캡처를 조화롭게 수행하기 위해 해결해야 할 여러 가지 측면
  • 성공적인 워크플로 실행을 통해 프로세스를 최적화하여 효율성을 높이고 제품 품질을 개선하며 팀과 효과적으로 협업할 수 있는 방법
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