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【关键词】实验室管理;应用研究;大数据技术
【中图分类号】TP311.52;G647【文献标识码】A【文章编号】1674-0688（2021）06-0102-03
1 大数据应用到实验室管理中的必要性
随着信息时代的到来及大数据的出现，许多行业标准和工作习惯正在发生改变，这种改变也在影响着实验室管理质量。随着技术的创新及人们意识的进步，现今的社会宛如“信息工厂”，每天都会有大量的信息集中产生，人们几乎每天都在和数据打交道，基于这样的时代背景，无论是生活模式还是思维方式都在不断更新，大数据的应用给实验室的管理指明了新的方向，开发和更新实验室管理系统已经成为一种新的思路，也是一种必然趋势。通过大数据和实验室管理的融合，可以大幅度提高实验室运行效率与质量，确保实验室安全、稳定运转，增强实验室的管理能力，作用十分显著。
2 大数据的基本介绍
2.1 大数据的定义
想要灵活使用大数据，让大数据和实验室管理深度融合，就要首先搞清楚大数据的含义，明确大数据的特征及优越性，掌握大数据的核心技术，只有这样，才能提高实验室管理效率。大数据，顾名思义，其涉及的数据量是相对庞杂的，数据量非常大，并且要求有较高的数据传播能力及信息处理速度，这是大数据的主要特征，也是核心要求，信息的处理能力要强，既要保障信息处理的可靠性与真实性，又要保证信息处理效率，只有在处理速度较快的情况下，才能获取高质量的数据集群，从而满足数据类型多样化的需求。数据的密度虽然很低，但是可以保持很高的价值。相关学者经过一系列的科学研究指出，大数据的出现加快了社会前进步伐，可以更加从容地面对现今被信息充斥的复杂环境，让信息处理的效果更理想，可以从众多信息中快速搜索到有应用价值的信息。抽象来讲，大数据更像是信息处理工具，是一种能够实现信息智能转换的先进理念。
2.2 大数据的特点
大数据之所以一经推出就能够在较短时间内大范围应用，主要是因為大数据的优越性，目前随着信息需求量的增加，人们对信息数据的渴望越来越强烈，想最大限度地满足这种需求，就要借助大数据来实现。大数据的特点具体可以用“4V”进行总结和概括。首先是Variety。大数据中的数据来源相对复杂，并且种类十分繁杂，多样化特征明显。其次是Value。在大数据的现实使用中，虽然存在海量数据，但是真正对使用者有价值的数据其实屈指可数，因此大数据具有价值密度低的显著特征[1]。再次是Volume。结合相关的研究表明，现实生活中产生的大量数据主要来源于网络，这些数据的基数非常庞大，而且在二次利用中，这些数据还会继续衍生，从而得到更加庞大的数据量。最后是Velocity。这是大数据的一种潜在特征，对海量的数据进行高质量的实时分析和快速处理，最终得到有应用价值的信息，在此基础上对结果进行科学的解释，同时可以对发展趋势做好提前预判。
2.3 大数据的基本架构
（1）商业智能系统架构。商业系统简称BI，是大数据的核心构架，其重要性在使用中被逐渐呈现出来，商业系统架构的搭建需要数据源，并且要保证数据源的质量，确保数据的真实、可靠，大多数数据都是来自历史业务数据，所以可以成为企业运行状态的一种记录。传统关系型数据库，发挥关键作用的是数据转换服务，其功能性非常强大，可以从多种数据源中准确、快速地提取出所需数据，并完成数据的转化。
（2）Lambda架构。Lambda架构从本质上来说，更像是一种分布式的信息处理平台，可以同时完成多种信息的处理，其最大的优势在于可以完成高效率的处理计算，并且还能够具备读写分离等功能，满足复杂性隔离要求，容错率比较高，同时兼具低时延和可扩展性。其架构示意图如图1所示。
3 基于大数据时代的实验室管理
现今，随着实验需求的增多，许多高规格实验室的建设正在有条不紊地进行，为了提升实验室的管理水平，将实验室的最大优势发挥出来，需要通过大数据来实现，打造更加智能的实验室管理平台，以此优化管理成果，确保各项实验可以高质量完成。以高校实验室为例，作为学校的重要场地，需要进行严格的控制管理，将教学和实训结合起来，为高校教学质量的提升做好保障。因此，高校实验室作为一个综合体，应该将其自身价值发挥出来，结合新技术（特别是大数据技术），将实验室管理系统和大数据完全融合，以提升实验室管理能力。这项工作任重道远，需要高层领导的重视，将实验室建设与管理作为高校核心任务，提高实验室的现代化建设标准，打造智能化管理系统，将实验室管理推向更高的层次，实现科学、高效和规范管理，提升实验室利用效率，并且最大限度地延长实验设备的使用寿命，将实验室最大价值体现出来。现实表明，借助大数据可以实现高质量的实验室管理，将先进的网络技术和教学资源数据库结合起来，从而提高实验室的信息化管理能力与水平，确保信息技术得到高效利用。同时，管理者可以借助大数据平台，对结果进行分析，将分析出的数据作为合理决策的依据。信息数据平台的建立，可以保证数据的流通和共享。基于大数据，实验室管理系统的优化升级已经势在必行。大数据的应用主要体现在以下几个方面。
3.1 实验室的采集系统
实验室信息管理是一项十分全面和复杂的工作，涉及众多环节，在管理系统中，数据采集的地位十分突出。因此将大数据和信息采集系统融合，可以大幅度提高实验室信息的利用率，效果十分显著。实验室主要使用对象除了管理员之外，剩余的就是实验人员，实验室采集数据的构成相对复杂，是由多种预约信息和登记信息组成[2]。除了这些内容，还包括一些设备基本信息，以及相关的实验材料和采购药剂信息等。基于这样的前提，数据的采集要做到没有遗漏，确保全面和完整，可以最直观反映真实性，确保实验室采集系统的可靠。想要实现这一目标，可以借助大数据的核心技术，对数据的结构合理设计，并且不断优化系统内容，通过大数据的应用，实验室采集系统可以更加权威，采集的信息将会更加真实，有利于后续信息的查找和再次利用。 3.1.1 Python语言
Python语言是目前较为流行的一种数据分析语言，因为其功能的优越性已经发展演变成为一种主流技术，属于大数据技术的典型代表，其具有代码量小的显著特征，并且还具备较为丰富的类库，可以同时储备大量信息。此外，其便捷性也比较显著。Python语言系统中，Numpy、Pandas及Seaborn都是应用范围较广的，并且广为人知。在应用过程中，工作人员可以通过收集信息的方式，清晰、直观地了解实验室的使用频率，实际应用中，只要给pie函数提供一些参数，就可以得到人们所需的真实信息。
3.1.2 数据挖掘技术
数据挖掘是一项大数据的核心技术，可以将有效信息合理利用，从大量可能残缺不全的数据中找到可以利用的信息，或者从随机的数据中将有价值的信息和重要的知识提取出来。由此可见信息挖掘技术的重要性。随着大数据在实验室管理中应用程度的加深，对其研究逐渐增多，以Fayyad等人为代表的设计团队，搭建出高质量的多阶段模型，这一模型的提出受到大家的关注和认可。主要是从原始较为混乱的数据中完成数据的初步选择，将选择出的数据作为任务数据，在此技术上，通过一系列技术手段，完成数据的处理与转化，系统可以自动将处理完的数据标记出来，最终将其转换成有用数据，这是提取关键数据的前提条件。在完成这一项内容后，就可以从众多数据中，快速且精准找到需要的模式，对信息进行分析评估，筛选出具有价值的内容。
利用Fayyad多阶段分析模型，就可以充分掌握实验室的应用情况，分析实验人员在做实验时是否存在错误行为和不规范的操作，以此约束试验对象，严格按照试验流程完成相关操作，确保试验的安全性，并且可以最大限度地提高实验数据的可靠性，效果十分显著。在实验过程中，学生，难免会遇到一些无法解决的问题，当出现这些错误操作时，系统都会将学生的行为记录下来。在今后的实验室管理中，老师只需要查看系统，就可以纠正学生的行为，开展针对性指导，这样的实验效果将会更加理想。通过教师端，全面掌握学生的个人实验能力，更加便于观察学生的实验行为，帮助学生查找问题所在，促使学生养成良好的实验习惯，从而提升实操能力。真正掌握实验的方法，激发出对实验的兴趣，避免因操作失误对实验物品的损坏，大大提高了实验室的管理质量。这种先进的实验室管理模式和传统相比，管理效果更加理想，管理流程更加清晰、透明，值得大范围推广。基于数据挖掘技術，每学期结束后，老师可以将重要信息进行汇总，将难题分布表公布出来，这样的方式将会提醒教师在今后的教学中要进行针对性指导，帮助学生攻克实验的难度，从而提升教学质量。除此之外，因为实验室使用过程中，每天都会有大量数据形成，除了学生的操作行为外，还包括实验室流通情况、实验时间等重要信息，借助大数据技术，可以将实验数据合理、有效分类，并完成实体之间的关联，进而全面掌握设备使用的真实情况及学生的任务完成情况等，确保实验室管理的实际效果。
3.2 实验室的储存和整理系统
除了采集系统，储存和整理系统也是实验室管理的核心内容，无论是采集数据还是存储数据，内容的真实性都是一项重要指标，是不容忽视的。必须保障系统中的信息准确、无误，否则便失去了实验室管理的意义。信息完整性通常是指除了基本数据需要统计，还需加附加一些图片、视频资料，这样可以更加直观分析数据。信息实效性就是要求在信息统计和存储时，需要及时更新数据。例如：实验室设备损耗情况及库存情况等信息要及时更新，追踪实验仪器设备的报废与真实使用情况，以提高管理水平。针对上述问题，想要大幅度提高实验室管理效率，就要采用大数据的核心技术，改善实验室传统管理模式，提高智能化管理水平。结合现实情况可以发现，实验室的日常管理多采用“以人为主”的管理模式，难免在实验室管理中会出现人为失误情况，导致管理效果不理想。目前，随着科技进步，现代化的管理理念已经渗透到实验室管理中，借助大数据平台，建立资源共享机制，可以全面提升实验室的管理能力。
4 结语
综上所述，基于大数据，实验室管理的效益大幅度提升，通过大数据技术的运用，实验室管理系统得到进一步的优化，在提升信息共享能力的同时，信息的准确性也得到较好的保障。现阶段的实验室管理，为了应对较为复杂、多样的信息，需要转变管理思想，将先进的数据库技术应用到管理系统中，实现多角度、全方位的综合管控，强化实验室的作用，在提高实验室运行效率的同时，保证实验室数据安全、可靠。
参 考 文 献
[1]秦菁，梁洁仪，苏杜威，等.应用精益管理方法提升实验室管理水平[J].食品安全质量检测学报，2020，11（23）：8621-8626.
[2]吴晓冰.桌面云技术在高校实验室管理中的应用[J].电子测试，2020（22）：70-71，65.
【中图分类号】TP311.52;G647【文献标识码】A【文章编号】1674-0688（2021）06-0102-03
1 大数据应用到实验室管理中的必要性
随着信息时代的到来及大数据的出现，许多行业标准和工作习惯正在发生改变，这种改变也在影响着实验室管理质量。随着技术的创新及人们意识的进步，现今的社会宛如“信息工厂”，每天都会有大量的信息集中产生，人们几乎每天都在和数据打交道，基于这样的时代背景，无论是生活模式还是思维方式都在不断更新，大数据的应用给实验室的管理指明了新的方向，开发和更新实验室管理系统已经成为一种新的思路，也是一种必然趋势。通过大数据和实验室管理的融合，可以大幅度提高实验室运行效率与质量，确保实验室安全、稳定运转，增强实验室的管理能力，作用十分显著。
2 大数据的基本介绍
2.1 大数据的定义
想要灵活使用大数据，让大数据和实验室管理深度融合，就要首先搞清楚大数据的含义，明确大数据的特征及优越性，掌握大数据的核心技术，只有这样，才能提高实验室管理效率。大数据，顾名思义，其涉及的数据量是相对庞杂的，数据量非常大，并且要求有较高的数据传播能力及信息处理速度，这是大数据的主要特征，也是核心要求，信息的处理能力要强，既要保障信息处理的可靠性与真实性，又要保证信息处理效率，只有在处理速度较快的情况下，才能获取高质量的数据集群，从而满足数据类型多样化的需求。数据的密度虽然很低，但是可以保持很高的价值。相关学者经过一系列的科学研究指出，大数据的出现加快了社会前进步伐，可以更加从容地面对现今被信息充斥的复杂环境，让信息处理的效果更理想，可以从众多信息中快速搜索到有应用价值的信息。抽象来讲，大数据更像是信息处理工具，是一种能够实现信息智能转换的先进理念。
2.2 大数据的特点
大数据之所以一经推出就能够在较短时间内大范围应用，主要是因為大数据的优越性，目前随着信息需求量的增加，人们对信息数据的渴望越来越强烈，想最大限度地满足这种需求，就要借助大数据来实现。大数据的特点具体可以用“4V”进行总结和概括。首先是Variety。大数据中的数据来源相对复杂，并且种类十分繁杂，多样化特征明显。其次是Value。在大数据的现实使用中，虽然存在海量数据，但是真正对使用者有价值的数据其实屈指可数，因此大数据具有价值密度低的显著特征[1]。再次是Volume。结合相关的研究表明，现实生活中产生的大量数据主要来源于网络，这些数据的基数非常庞大，而且在二次利用中，这些数据还会继续衍生，从而得到更加庞大的数据量。最后是Velocity。这是大数据的一种潜在特征，对海量的数据进行高质量的实时分析和快速处理，最终得到有应用价值的信息，在此基础上对结果进行科学的解释，同时可以对发展趋势做好提前预判。
2.3 大数据的基本架构
（1）商业智能系统架构。商业系统简称BI，是大数据的核心构架，其重要性在使用中被逐渐呈现出来，商业系统架构的搭建需要数据源，并且要保证数据源的质量，确保数据的真实、可靠，大多数数据都是来自历史业务数据，所以可以成为企业运行状态的一种记录。传统关系型数据库，发挥关键作用的是数据转换服务，其功能性非常强大，可以从多种数据源中准确、快速地提取出所需数据，并完成数据的转化。
（2）Lambda架构。Lambda架构从本质上来说，更像是一种分布式的信息处理平台，可以同时完成多种信息的处理，其最大的优势在于可以完成高效率的处理计算，并且还能够具备读写分离等功能，满足复杂性隔离要求，容错率比较高，同时兼具低时延和可扩展性。其架构示意图如图1所示。
3 基于大数据时代的实验室管理
现今，随着实验需求的增多，许多高规格实验室的建设正在有条不紊地进行，为了提升实验室的管理水平，将实验室的最大优势发挥出来，需要通过大数据来实现，打造更加智能的实验室管理平台，以此优化管理成果，确保各项实验可以高质量完成。以高校实验室为例，作为学校的重要场地，需要进行严格的控制管理，将教学和实训结合起来，为高校教学质量的提升做好保障。因此，高校实验室作为一个综合体，应该将其自身价值发挥出来，结合新技术（特别是大数据技术），将实验室管理系统和大数据完全融合，以提升实验室管理能力。这项工作任重道远，需要高层领导的重视，将实验室建设与管理作为高校核心任务，提高实验室的现代化建设标准，打造智能化管理系统，将实验室管理推向更高的层次，实现科学、高效和规范管理，提升实验室利用效率，并且最大限度地延长实验设备的使用寿命，将实验室最大价值体现出来。现实表明，借助大数据可以实现高质量的实验室管理，将先进的网络技术和教学资源数据库结合起来，从而提高实验室的信息化管理能力与水平，确保信息技术得到高效利用。同时，管理者可以借助大数据平台，对结果进行分析，将分析出的数据作为合理决策的依据。信息数据平台的建立，可以保证数据的流通和共享。基于大数据，实验室管理系统的优化升级已经势在必行。大数据的应用主要体现在以下几个方面。
3.1 实验室的采集系统
实验室信息管理是一项十分全面和复杂的工作，涉及众多环节，在管理系统中，数据采集的地位十分突出。因此将大数据和信息采集系统融合，可以大幅度提高实验室信息的利用率，效果十分显著。实验室主要使用对象除了管理员之外，剩余的就是实验人员，实验室采集数据的构成相对复杂，是由多种预约信息和登记信息组成[2]。除了这些内容，还包括一些设备基本信息，以及相关的实验材料和采购药剂信息等。基于这样的前提，数据的采集要做到没有遗漏，确保全面和完整，可以最直观反映真实性，确保实验室采集系统的可靠。想要实现这一目标，可以借助大数据的核心技术，对数据的结构合理设计，并且不断优化系统内容，通过大数据的应用，实验室采集系统可以更加权威，采集的信息将会更加真实，有利于后续信息的查找和再次利用。 3.1.1 Python语言
Python语言是目前较为流行的一种数据分析语言，因为其功能的优越性已经发展演变成为一种主流技术，属于大数据技术的典型代表，其具有代码量小的显著特征，并且还具备较为丰富的类库，可以同时储备大量信息。此外，其便捷性也比较显著。Python语言系统中，Numpy、Pandas及Seaborn都是应用范围较广的，并且广为人知。在应用过程中，工作人员可以通过收集信息的方式，清晰、直观地了解实验室的使用频率，实际应用中，只要给pie函数提供一些参数，就可以得到人们所需的真实信息。
3.1.2 数据挖掘技术
数据挖掘是一项大数据的核心技术，可以将有效信息合理利用，从大量可能残缺不全的数据中找到可以利用的信息，或者从随机的数据中将有价值的信息和重要的知识提取出来。由此可见信息挖掘技术的重要性。随着大数据在实验室管理中应用程度的加深，对其研究逐渐增多，以Fayyad等人为代表的设计团队，搭建出高质量的多阶段模型，这一模型的提出受到大家的关注和认可。主要是从原始较为混乱的数据中完成数据的初步选择，将选择出的数据作为任务数据，在此技术上，通过一系列技术手段，完成数据的处理与转化，系统可以自动将处理完的数据标记出来，最终将其转换成有用数据，这是提取关键数据的前提条件。在完成这一项内容后，就可以从众多数据中，快速且精准找到需要的模式，对信息进行分析评估，筛选出具有价值的内容。
利用Fayyad多阶段分析模型，就可以充分掌握实验室的应用情况，分析实验人员在做实验时是否存在错误行为和不规范的操作，以此约束试验对象，严格按照试验流程完成相关操作，确保试验的安全性，并且可以最大限度地提高实验数据的可靠性，效果十分显著。在实验过程中，学生，难免会遇到一些无法解决的问题，当出现这些错误操作时，系统都会将学生的行为记录下来。在今后的实验室管理中，老师只需要查看系统，就可以纠正学生的行为，开展针对性指导，这样的实验效果将会更加理想。通过教师端，全面掌握学生的个人实验能力，更加便于观察学生的实验行为，帮助学生查找问题所在，促使学生养成良好的实验习惯，从而提升实操能力。真正掌握实验的方法，激发出对实验的兴趣，避免因操作失误对实验物品的损坏，大大提高了实验室的管理质量。这种先进的实验室管理模式和传统相比，管理效果更加理想，管理流程更加清晰、透明，值得大范围推广。基于数据挖掘技術，每学期结束后，老师可以将重要信息进行汇总，将难题分布表公布出来，这样的方式将会提醒教师在今后的教学中要进行针对性指导，帮助学生攻克实验的难度，从而提升教学质量。除此之外，因为实验室使用过程中，每天都会有大量数据形成，除了学生的操作行为外，还包括实验室流通情况、实验时间等重要信息，借助大数据技术，可以将实验数据合理、有效分类，并完成实体之间的关联，进而全面掌握设备使用的真实情况及学生的任务完成情况等，确保实验室管理的实际效果。
3.2 实验室的储存和整理系统
除了采集系统，储存和整理系统也是实验室管理的核心内容，无论是采集数据还是存储数据，内容的真实性都是一项重要指标，是不容忽视的。必须保障系统中的信息准确、无误，否则便失去了实验室管理的意义。信息完整性通常是指除了基本数据需要统计，还需加附加一些图片、视频资料，这样可以更加直观分析数据。信息实效性就是要求在信息统计和存储时，需要及时更新数据。例如：实验室设备损耗情况及库存情况等信息要及时更新，追踪实验仪器设备的报废与真实使用情况，以提高管理水平。针对上述问题，想要大幅度提高实验室管理效率，就要采用大数据的核心技术，改善实验室传统管理模式，提高智能化管理水平。结合现实情况可以发现，实验室的日常管理多采用“以人为主”的管理模式，难免在实验室管理中会出现人为失误情况，导致管理效果不理想。目前，随着科技进步，现代化的管理理念已经渗透到实验室管理中，借助大数据平台，建立资源共享机制，可以全面提升实验室的管理能力。
4 结语
综上所述，基于大数据，实验室管理的效益大幅度提升，通过大数据技术的运用，实验室管理系统得到进一步的优化，在提升信息共享能力的同时，信息的准确性也得到较好的保障。现阶段的实验室管理，为了应对较为复杂、多样的信息，需要转变管理思想，将先进的数据库技术应用到管理系统中，实现多角度、全方位的综合管控，强化实验室的作用，在提高实验室运行效率的同时，保证实验室数据安全、可靠。
参 考 文 献
[1]秦菁，梁洁仪，苏杜威，等.应用精益管理方法提升实验室管理水平[J].食品安全质量检测学报，2020，11（23）：8621-8626.
[2]吴晓冰.桌面云技术在高校实验室管理中的应用[J].电子测试，2020（22）：70-71，65.