Os laboratórios de controle de qualidade estão bem informados sobre a integridade dos dados e o compêndio. No entanto, várias questões surgem relacionadas a como manter e assegurar que as normas são respeitadas. Aqui estão cinco dicas de como assegurar que seus dados respeitam as normas atuais.
1. Propriedade dos dados
A propriedade de dados é crucial quando se trata de entender um processo e liberar produtos, e requer a assegurar que os dados sejam precisos e completos — incluindo a documentação de um registro de alteração quando os dados são modificados ou excluídos.
2. Risco e controle
As avaliações de risco devem ser realizadas regularmente para determinar onde podem ocorrer lacunas ou erros de dados. Para determinar o nível de risco, as seguintes áreas do processamento de dados precisam ser coletadas e revisadas:
- Riscos de ações indesejadas sobre os dados (exclusão ou alterações)
- Como os dados são coletados (entrada de teclado, digitalizados)
- Como/onde os dados são armazenados (arquivos simples, banco de dados, local, remoto)
- O nível de interação permitido (filtragem, classificação, exportação)
- Quais ferramentas analíticas são usadas para facilitar a detecção de riscos
Se um titular de dados não estiver ciente dos riscos acima em seu processo, isso pode ser considerado uma falta de controle, o que pode levar a não conformidade e questionamentos regulatórios ou multas. Compreender todo o processo de dados aumentará intrinsecamente o controle geral dos dados.
3. Métodos de análise de dados
É importante entender as diferenças nos tipos de análise de dados e as maneiras pelas quais os dados podem ser usados. Há quatro métodos padrão para analisar dados:
1. Descritivo: determine o que aconteceu ao usar análise e gráficos ou outras ferramentas visuais.
2. Diagnóstico: determine por que algo aconteceu.
3. Preditivo: analisa os dados históricos para identificar tendências e determinar se elas provavelmente ocorrerão novamente.
4. Dados prescritivos: concentre-se no que deve ser feito ao extrair insights de dados preditivos.
4. Revisão de metadados
Metadados são um conjunto de dados que descreve e fornece informações sobre outros dados. Para instrumentação analítica, os metadados incluem trilhas de auditoria e alarmes, informações sobre a configuração do processo, o comportamento e a capacidade do operador, o desempenho relativo das entradas do processo, o desempenho geral do processo e os recursos do instrumento, como datas de manutenção e calibração. Coletar e analisar metadados pode revelar oportunidades para melhorar processos e resultados.
5. Treinamento de funcionários
Embora a automação possa melhorar os processos gerais, ainda são — e sempre serão — necessárias pessoas para configurá-los e mantê-los adequadamente. A oferta de formação inicial abrangente e de reciclagem periódica beneficiará tanto o empregador quanto o trabalhador. O treinamento leva a resultados uniformes, confiáveis e de qualidade.