Для чего используется лабораторная информационная система (LIMS, ЛИМС)?
Лабораторная система управления информацией (LIMS) — это программная система, разработанная для поддержки лабораторных операций. Эта программная система может отслеживать образцы и рабочие процессы, собирать данные для исследовательских или бизнес-аналитических целей и обеспечивать соответствие лабораторных операций различным стандартам и правилам. Сегодня очень востребовано внедрение лабораторной системы.
Лабораторные системы управления информацией также известны как лабораторные системы управления (LMS). Важно различать обычную лабораторную систему управления информацией (LIMS), которая часто используется в исследовательской лаборатории, и нечто подобное, называемое лабораторной информационной системой (LIS). Как правило, первый не используется в первую очередь в медицинских учреждениях, тогда как последний используется для соответствия таким нормативным актам, как Закон о мобильности и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) в Соединенных Штатах и другие правила, которые относятся к практике медицинских работников. Установка LIS также может уделять больше внимания контролю образцов и маркировке образцов данными пациента.
В отличие от этого, LIMS часто является лучшим программным обеспечением для обработки больших объемов данных, на которых работает исследовательская лаборатория. Например, LIMS может анализировать массу собранных результатов в отношении эффективности лекарственного средства или химического продукта или проверять повторяющиеся задачи для повседневных операций. Как уже упоминалось, эти инструменты могут также анализировать и поддерживать рабочий процесс, например, предоставляя необходимые инструменты тестирования для каждого этапа рабочего процесса или способствуя последовательному использованию химических веществ и физических продуктов в лаборатории для своего рода электронного процесса контроля качества.
Аналитика больших данных относится к стратегии анализа больших объемов данных или больших данных. Эти большие данные собираются из самых разных источников, включая социальные сети, видео, цифровые изображения, датчики и записи о продажах. Целью анализа всех этих данных является выявление шаблонов и связей, которые в противном случае могли бы быть невидимыми и которые могли бы предоставить ценную информацию о пользователях, которые их создали. Благодаря такому пониманию компании могут получить преимущество над своими конкурентами и принимать превосходные бизнес-решения.
пользователям оценивать большие объемы данных транзакций и других источников данных, с которыми традиционные бизнес-системы не смогут справиться. Традиционные системы могут не справиться, потому что они не могут анализировать столько источников данных.
Сложные программные программы используются для анализа больших данных, но неструктурированные данные, используемые в аналитике больших данных, могут не подходить для обычных хранилищ данных. Высокие требования к обработке больших данных также могут привести к тому, что традиционные хранилища данных окажутся непригодными. В результате появились новые, более крупные среды и технологии для анализа данных, включая базы данных Hadoop, MapReduce и NoSQL. Эти технологии составляют программную среду с открытым исходным кодом, которая используется для обработки огромных наборов данных в кластерных системах.