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递减的预算和紧凑的员工数，需要“聪明”的假设，以及采用“早发现、早治疗”的方式同时并行。研究与开发实验室需要自动化分析流程的系统和程序，以及有效地分享信息。当研究人员有了能力来作更多即时的决策，研究人员可以选出和产出更多可靠的研究成品，并能同时在研究初期，尽早消除不具价值的物料、样品或研究对象。
为了将从仪器获得的数据，与分析资料、生物信息关联起来，一套实验室信息管理解决方案必须在试验进行过程中，依据其试验背后的科学方法，与试验一同相辅相行。今天，在研究实验中所采用的许多复杂的方法，只是藉由对样品进行注解，来将问题更加复杂化。这样的方式常造成恶性循环，使原始样品最终产生了多重的注解。
一个研究型实验室的典型工作流，需要与很多不同格式的外部文件接口，而且其中的大部分都需要进行实时管理。实验室所使用的技术设备，又会生成更多的数据。不断增加的数据管理规范要求，让这个问题变得更难以解决。数据管理规范，要求实验室采用一个精确的系统，通过基于用户权限/角色，与具备适当的事件审计功能，来管理这些信息，同时保持科学家对这些数据的可访问性。 |
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