数据要素在实验室管理和效率提升中的价值

　　百检网资讯：近年来，随着大数据、云计算、人工智能等数字技术的广泛应用，实验室中的数据呈现爆炸式增长，数据已经发展成为信息化时代下新的生产要素，数据作为实验室无形资产的潜在价值逐渐得到提升。
　　然而，数据只有在不断流动使用中才会产生巨大的价值，数据流转通常经过数据传输、数据存储、数据处理、数据交换等过程，需在保障数据安全的前提下开展上述活动过程，为此，我国出台了一系列法律规范数据流转使用过程中的安全性：
　　《数据安全法》
　　**条
　　提出“规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益”的立法目的。”
　　第三条
　　提出“本法所称数据，是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。
　　数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。
　　数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。”
　　第七条
　　提出“国家保护个人、组织与数据有关的权益，鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字经济发展。”
　　检验检测行业数字化转型发展存在的问题：
　　01 数字化程度低
　　目前检验检测行业数字化系统的普及程度比较低，在上海市市场监督管理局2019年上海市检验检测行业统计数据显示，上海市全市1045家检验检测机构中，462家不同程度地应用了信息化、数字化管理手段，但其中相当一部分仅有简单的OA或文件管理功能，27.9%已经建立实验室信息管理系统（LIMS），但大部分功能仍然停留在业务留痕等比较基础的层面。能够通过系统完成结果报告自动生成的仅占17.2%。
　　02 数据采集质量差
　　检验检测行业的特点是数据采集量大，来源众多、关系复杂。实际上，有些检验检测机构在数据采集、存储、处理等环节存在不科学、不规范等问题，相当一部分机构仍然依靠手工录入采集数据，导致数据结构化程度低，错误数据、异常数据、缺失数据等“脏数据”频频产生，无法确保数据的完整性和准确性。
　　03 数据对接难度大
　　由于机构间、仪器间、系统间、地域等不兼容，导致数据接口不统一，不同机构的数据技术上难以互联互通。不同部门间往往数据采集标准不一、统计口径各异，同一数据源在不同部门的表述可能完全不同，看似相同的数据实际含义也可能大相径庭，数据一致性难以保障。
　　04 数据利用能力弱
　　当前数据与场景融合不够，导致数据之“沙”难以汇聚成“塔”，海量数据资源无法盘活，数据潜力得不到充分释放。由于检验检测认证行业的特殊性和专业性，在实际工作中，同一测量数据，每个人的解释可能不同，给原本可控的测试结果带来了不可控的人为因素。