Los laboratorios de control de calidad están muy al tanto de la integridad de los datos y los conjuntos de pruebas; sin embargo, a menudo suelen surgir varias preguntas sobre cómo mantener y garantizar que las regulaciones se cumplan. A continuación, conocerá cinco consejos para ayudarlo a que sus datos cumplan con las regulaciones actuales.
1. Propiedad de los datos
La propiedad de los datos es crucial cuando se trata de comprender un proceso y lanzar productos, y requiere garantizar que los datos sean precisos y completos, incluida la documentación de un registro de cambio cuando se modifican o eliminan datos.
2. Riesgo y control
Las evaluaciones de riesgos deben realizarse con regularidad para determinar dónde pueden producirse lagunas o errores en los datos. Para determinar el nivel de riesgo, es necesario recopilar y revisar las siguientes áreas del procesamiento de datos:
- Riesgos de acciones de datos no deseadas (eliminación o alteración)
- Cómo se recopilan los datos (entrada de teclado, escaneados)
- Cómo y dónde se almacenan los datos (archivos planos, base de datos, local, remoto)
- El nivel de interacción que se permite (filtrar, ordenar, exportar)
- ¿Qué herramientas analíticas se utilizan para facilitar la detección de riesgos?
Si un propietario de datos no conoce los riesgos anteriores dentro de su proceso, podría considerarse una falta de control, lo que en última instancia podría conducir a incumplimientos y cuestionamientos normativos o multas. Comprender todo el proceso de datos aumentará inherentemente el control general de los datos.
3. Métodos de análisis de datos
Es importante comprender las diferencias en los tipos de análisis de datos y las formas en que se pueden utilizar los datos. Existen cuatro métodos estándar para analizar datos:
1. Descriptivo: Determine lo que sucedió mediante el uso de análisis y gráficos u otras herramientas visuales.
2. Diagnóstico: Determinar por qué sucedió algo.
3. Predictivo: Analiza los datos históricos para identificar tendencias y determinar si es probable que vuelvan a ocurrir.
4. Datos prescriptivos: Concéntrese en lo que se debe hacer extrayendo información de los datos predictivos.
4. Revisión de metadatos
Los metadatos son un conjunto de datos que describen y proporcionan información sobre otros datos. En el caso de la instrumentación analítica, los metadatos incluyen registros de auditoría y alarmas, información sobre la configuración del proceso, el comportamiento y la capacidad del operador, el rendimiento relativo de las entradas del proceso, el rendimiento general del proceso y las capacidades del instrumento, como las fechas de mantenimiento y calibración. La recopilación y revisión de metadatos puede revelar oportunidades para mejorar los procesos y los resultados por igual.
5. Capacitación de empleados
Si bien la automatización puede mejorar los procesos generales, las personas aún son necesarias para configurarlos y mantenerlos correctamente, y siempre lo serán. Proporcionar una formación inicial integral y un reciclaje periódico beneficiará tanto al empleador como al empleado. La capacitación conduce a la consistencia, la confianza y los resultados de calidad.