质量控制实验室对于数据完整性与合规性有着充分的了解，但仍然会经常面对一些关于如何维持和确保遵守法规的问题。以下五个提示可帮助确保您的数据符合现行法规。
1. 数据所有权
在了解流程与发布产品时，数据所有权至关重要，而且还需要确保数据的准确性和完整性，包括在修改或删除数据时记录更改历史。
2. 风险与控制
应定期进行风险评估，以确定可能出现数据缺口或错误的方面。为了确定风险级别，需要收集和审查数据处理的以下方面：
- 不必要的数据操作（删除或更改）风险
- 数据的收集方式（键盘输入、扫描）
- 数据的存储方式/位置（平面文件、数据库、本地、远程）
- 允许的交互级别（筛选、排序、导出）
- 使用哪些分析工具进行风险检测
如果数据所有者没能意识到其流程当中的上述风险，则属于对流程缺乏控制，最终可能导致违规、监管质询或罚款。了解整个数据流程能够从本质上提高对数据的整体控制。
3. 数据分析方法
了解数据分析类型的差异以及数据的使用方式非常重要。分析数据的标准方法有四种：
1. 描述：通过使用分析和图表或其他可视化工具确定发生了什么。
2. 诊断：确定发生问题的原因。
3. 预测：查看历史数据，以识别趋势并确定问题是否可能再次发生。
4. 规范数据：通过从预测数据中提取见解，重点关注应有的改进。
4. 元数据审查
元数据是一组数据，用于描述和提供有关其他数据的信息。对于分析仪器，元数据包括审计跟踪和警报，有关流程设置、操作员行为和能力的信息，流程输入的相对性能，整体流程性能，以及维护和校准日期等仪器功能。收集和审查元数据有助于发现改进流程与结果的机会。
5. 员工培训
虽然自动化能够改善整体流程，但仍然需要人员为流程提供正确的设置与维护，这一点永远不会改变。提供全面的初始培训和定期再培训，雇主和雇员都能从中受益。培训将提升一致性、增强信心，并带来高质量的成果。
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