实验数据采集、存储、分析、共享和可视化的集成解决方案

霍岩

用于实验数据采集、存储、分析、共享和可视化的集成解决方案是旨在简化和增强研发 （R&D） 环境中科学数据管理的重要框架。这些解决方案提供了一种全面的方法来处理复杂的数据生命周期，从初始收集到最终可视化，确保数据完整性、可访问性和实用性。集成解决方案的意义在于它们能够将不同的数据流程统一到一个有凝聚力的系统中，从而促进更高效、更准确的科学调查。 这些集成解决方案的一个关键组成部分是采用混合方法，将基于模型和基于实验的技术相结合。这种方法通过结合模型不足的真实世界实验数据来解决仅依赖模型的局限性，从而提供了一个更强大、适应性更强的框架[1]。这种方法的核心是使用数据集成技术，如提取、转换和加载（ETL），将来自不同来源的数据标准化和整合为单一的可用格式[2][3]。来源模型通过重建数据依赖图，确保科学工作流程的透明度和可重复性，进一步增强了分析能力[4]。 这些集成系统的核心组件包括将物理现象转换为数字信号的数据采集设备、确保安全和可访问数据保留的强大数据存储解决方案，以及保持数据质量并便于检索的复杂数据管理工具[5][6][7]。此外，先进的数据分析软件支持从海量数据集中提取有意义的见解，而数据共享平台则促进了研究人员之间的无缝协作[8][9][10]。可视化工具在将复杂数据转换为直观的可视化格式方面发挥着至关重要的作用，有助于研究结果的解释和交流[10]。 集成解决方案的实施带来了挑战，例如处理数据的数量和种类、确保数据安全以及保持高效的存储容量 [11]。然而，诸如数据处理的“分而治之”方法、虚拟数据集成和高级加密技术等战略方法为这些挑战提供了有效的解决方案[8][12][13]。未来的趋势表明，传感器技术、人工智能集成和数据可视化工具将取得重大进步，有望进一步简化实验工作流程，并提高数据管理系统在科学研究中的整体效率[14][15][16]。

理论框架

用于实验数据采集、存储、分析、共享和可视化的集成解决方案的理论框架涉及多种方法和途径，每种方法和途径都有助于提高研发 （R&D） 中数据管理的整体有效性。 该框架中的关键组成部分之一是区分基于模型和基于实验的技术。虽然基于模型的技术可能很高效，但它们往往缺乏可靠的模型、知识和数据，这使得基于实验的技术在实践中更普遍地应用。一种更实用的方法是混合方法，它将适用的模型和模型不合适的实验结合起来。这种混合方法需要开发一种系统方法，该方法基于将整体设计问题分解为任务和子任务的层次结构[1]。 跨不同格式和来源的数据整合是理论框架的另一个基石。一种广泛使用的数据集成技术是提取、转换和加载 （ETL）。ETL 从源系统中提取数据，将其转换为一致的格式，然后将集成数据加载到数据仓库或其他目标系统中。这种架构一直是数据集成产品的支柱，多年来，这些产品已经发展成为全面的数据集成套件[2][3]。 起源模型在理论框架中也发挥着重要作用。这些模型通过将复杂的计算模型简化为对事件日志的数据库查询，支持广泛的科学用例。这允许重建工作流运行的完整数据和调用依赖关系图，从而有助于整个分析过程 [4]。 管理各种数据类型（无论是创建的还是捕获的）是框架的基础。数据类型可能包括实验测量、观测或定性数据、模型模拟和处理数据。新数据与现有数据之间的关系需要仔细考虑，以确保无缝集成和合理化的分析管道[17]。 可视化和实时监控是长时间实验中实时进度跟踪不可或缺的一部分。这使用户能够根据需要更改实验条件并干扰实验。连续记录的系统参数以及特定的测量值对于自动化、监控和发生故障时的即时警报的实施至关重要[18]。 此外，利用现代软件工具的深思熟虑的数据管理策略对于实现有效的信息审查和分析至关重要。这种软件包的基本组成部分包括易于数据输入、严格控制数据质量、自动识别和报告阈值超额以及空间和时间趋势的可视化。地图、图像、文本和钻孔日志等集成数据格式进一步优化了从技术人员到经理级别的资源使用[19]。 这些元素共同构成了支持实验数据采集、存储、分析、共享和可视化的集成解决方案的理论框架，确保有效解决实验环境中日益增长的数据管理挑战。

集成解决方案的核心组件

用于实验数据采集、存储、分析、共享和可视化的集成解决方案对于优化实验室效率和数据完整性至关重要。这些系统包含各种核心组件，这些组件协同工作以简化研究过程。

数据采集

数据采集系统（DAQ）是集成解决方案的基础，涉及从各种传感器和传感器收集数据。这些设备将物理现象（如光、温度或压力）转换为可以进行数字处理的电信号[5][6]。DAQ系统的关键元件包括测量设备、信号调理硬件、模数转换器和DAQ软件，它们共同促进了实验数据的捕获、可视化和存储[7]。

数据存储

数据存储是指利用各种介质（如电磁或光学系统）对信息进行数字保留以备将来使用[20]。流行的数据存储形式包括文件存储、块存储和对象存储，每种形式都适用于不同的应用程序。文件存储简单且常用，非常适合存储文档和图像[21]。有效的数据存储系统可确保数据得到安全保存，并根据需要保持可访问性，为数据管理提供必要的支柱[22]。

数据管理

高效的数据管理系统对于处理实验环境中生成的数据量和复杂性至关重要。此类系统强调数据输入的便利性、数据质量的控制以及阈值超额的自动识别和报告[19]。此外，它们还提供可视化工具来识别空间和时间趋势，集成了地图、图像、文本和日志等多种数据格式[19]。战略数据管理最大限度地减少了信息过载，促进了全面的数据分析，优化了实验室操作各个层面的资源使用[23]。

数据分析

集成解决方案中的数据分析涉及处理和解释收集的数据，以获得有意义的见解。为数据分析量身定制的工具和软件的范围从简单的可视化工具到复杂的统计和推理模型。通过链接各种数据点的集成软件解决方案，增强了有效分析大型数据集的能力，确保了结果的一致性和准确性[8]。

数据共享

在实验室环境内外共享数据是集成解决方案的一个关键特征。有效的数据共享工具使研究人员能够无缝协作，确保相关利益相关者可以在不影响安全性的情况下访问和利用数据。实验室仪器、应用程序和数据库之间的互操作性等功能增强了有效共享数据的能力，促进了协作研究环境[9][10]。

数据可视化

数据可视化将复杂的数据集转换为图形、图表和地图等可视化格式，从而更容易解释和交流结果[10]。集成解决方案通常包括强大的数据可视化工具，这些工具支持自定义和与其他数据管理系统的集成。这些工具可帮助研究人员和管理人员快速掌握数据趋势，并根据可视化信息做出明智的决策。 用于实验数据采集、存储、分析、共享和可视化的集成解决方案代表了管理实验室数据的整体方法。通过利用这些核心组件，实验室可以在其研究工作中实现更高的效率、准确性和协作潜力。

基础结构要求

实施用于实验数据采集、存储、分析、共享和可视化的集成解决方案需要能够满足各种技术需求的强大基础设施。基础设施要求包括硬件、软件和网络组件，每个组件对于确保无缝操作和最佳性能都至关重要。

硬件要求

为了进行有效的数据管理，Oracle DataLens Server 具有必须遵守的特定硬件要求。其中包括经过 Oracle 认证和支持的配置，以确保兼容性和性能可靠性[24]。存储容量规划也是一个关键方面;管理员需要跨系统、文件和数据库分配存储资源[25]。总存储容量应侧重于可用容量而不是原始容量，因为可用容量可能要低得多[26]。 此外，高吞吐量和响应迅速的服务器也是必不可少的。例如，从 Windows Server 2016 开始，对快速响应时间的需求显着增加，因此需要在电源计划分析和优化中使用最新的生产服务器[27]。此外，英特尔®服务器管理工具提供智能监控和管理功能，包括虚拟键盘、视频和鼠标 （KVM），以及虚拟媒体重定向，从而增强了服务器控制和可靠性[28]。

软件要求

用于数据管理的软件解决方案必须提供易于的数据输入、严格的数据质量控制、自动阈值报告和可视化功能。集成的数据格式，如地图、图像和文本日志，对于全面的数据分析至关重要[19]。可视化前端必须允许直接监控采集的数据，从而能够根据实时数据对实验条件进行实时调整[18]。此外，科学数据管理系统（SDMS）应提供版本控制、用户权限以及数据处理和分析工具，以提高工作流程效率[9]。

网络和安全要求

安全高效的网络基础设施对于成功实施集成解决方案至关重要。在获取数据后立即将数据移动到安全存储中，可以最大限度地降低因存储故障而丢失数据的风险，并减少数据重建所需的额外工作[29]。安全存储实践不仅对于在不使用时保护数据至关重要，而且对于在分析过程中保持数据完整性也至关重要[30]。 基础设施还应该足够灵活，以处理网络内的动态和移动设备，从而能够即时重新配置以适应设备状态和数据流的变化[31]。

集成系统工作流程

用于实验数据采集、存储、分析、共享和可视化的集成系统工作流程包括多个阶段，旨在简化实验室流程并增强数据完整性。

数据采集

初始阶段涉及数据采集，其中各种传感器和执行器从实验中收集原始数据。此过程需要专用的DAQ硬件和信号调理设备，以确保准确的数据采集。运行专用DAQ软件的计算机负责监督这一阶段，当需要精确定时时，可能会集成一个单独的补偿分布式定时系统[7]。在大数据处理管道中集成采集涉及从不同的数据源中检索内容并将其存储在可扩展的解决方案中，如NoSQL数据库或Hadoop分布式文件系统（HDFS）[11]。

数据处理和集成

采集后，数据处理阶段涉及将原始数据转换为可用格式。最广泛使用的技术是提取、转换和加载 （ETL） 过程，该过程从源系统中提取数据，将其转换为一致的格式，并将其加载到数据仓库或其他目标系统中[2]。实验室管理系统进一步自动化了这些例程，通过定制的工作流程减少了人为错误[32]。在此阶段使用API可以允许研究人员访问和操作大量数据集，从而提高数据的准确性和可重复性，从而促进创新[33]。

数据存储

数据存储是处理后的数据安全地存储在集成数据库中的关键组件。MySQL数据库等系统用于实时场景，通过在数据输入之前将时钟与网络时间协议（NTP）服务器同步来确保数据一致性[3]。适当的存储解决方案不仅可以增强可访问性，还可以通过维护数据来源和创建审计跟踪来支持法规要求的合规性[34]。

数据分析

分析阶段涉及利用集成的信息学解决方案，如工作流编辑器和数据集模块，允许用户处理累积的数据以获得见解[33]。可视化工具，如数据流图（DFD），以图形方式表示系统内的数据流，帮助技术和非技术受众理解复杂的数据过程[35][36]。这些可视化工具的范围可以从简单的概述到详细的多级图表，更深入地研究数据处理机制。

数据共享和可视化

最后阶段集成了数据共享和可视化。平台通过提供安全可靠的方式在各种系统之间共享数据来确保数据的完整性和可重复性。可视化技术，如流程图和DFD，有助于清晰地表示数据输入、输出、存储点和路径[36]。这些工具通过提供数据收集和分析方法的可视化审计跟踪，可以显着提高研究的透明度和可复制性，这对于同行评审和发表至关重要[37]。

应用领域和案例研究

用于实验数据采集、存储、分析、共享和可视化的集成解决方案具有广泛的应用领域和众多案例研究，证明了它们在不同领域的实用性。

环境监测

在环境监测领域，集成数据解决方案用于跟踪空气质量、水位和土壤条件等关键因素。这些系统通过提供连续和远程监测功能，为有效的环境管理和及时的灾害预测做出了重大贡献。在过去五年中，监管压力推动了环境监测和报告的数量和复杂性的大幅增长，需要对测量系统进行创新改进[6][19]。

医疗保健和生物医学研究

医疗保健部门利用医疗设备中的数据采集系统来监测生命体征并获取生理数据，从而提高诊断准确性并推动生物医学研究向前发展[6]。例如，实时数据采集系统对于确保结果的公正和良好控制的实验设计、方法、分析、解释和报告至关重要，正如美国国立卫生研究院（NIH）努力提高科学研究的严谨性和可重复性所强调的那样[38]。

农业研究

在农业研究中，实验平台用于实验室规模环境中的储存谷物曝气等研究。这些平台设计具有多功能功能，可满足各种曝气实验的要求，并结合了实时数据采集和控制系统[39]。这样可以根据采集的数据调整实验条件，提高实验的可靠性和有效性。

科学工作流程和来源

集成解决方案在科学工作流程中也是必不可少的，它们支持广泛的用例，包括复杂的计算模型，如过程网络。这些系统将用例简化为对事件日志的数据库查询，能够重建完整的数据和工作流运行的调用依赖关系图。这种方法对于通过提供透明和可追溯的数据处理来确保科学的严谨性和可重复性至关重要[4]。

自定义实验模板和方案集成

对于政府、工业、中小企业和学术实验室的研究人员，集成解决方案提供自定义实验模板和协议集成。这些功能可提高数据质量、加快操作速度并节省开支。像SciNote这样的平台致力于保存研究数据，并为各个领域的专家提供支持[40]。

全球发展计划

在全球发展计划中，项目管理人员和研究人员使用专为数据收集、管理和传播而设计的集成平台。这些系统利用智能手机、基于蜂窝的传感器以及云存储和计算来降低影响评估的门槛，即使在资源有限的环境中也有助于数据的收集和分析[41]。 这些不同的应用领域和案例研究说明了集成解决方案在多个领域的实验数据采集、存储、分析、共享和可视化方面的重大影响和实用性。

挑战与解决方案

管理、建模和分析大数据带来了重大挑战，这导致了几种创新方法的发展。数据管理的主要障碍之一是处理海量、种类和速度的数据，这需要复杂的收集、过滤和清理算法，以确保只处理高价值的数据片段[11]。这些挑战因需要估计存储量需求而进一步复杂化，这些需求因数据集大小而异，并且需要对较大的数据集进行细致的规划[42]。

数据管理策略

为了解决这些问题，已经采取了若干战略。一种流行的方法是“分而治之”或“分而治之”方法，它有助于更有效地管理大型数据集[8]。这种方法允许在多个服务器或处理器之间分配数据处理任务，从而减少整体计算负载并提高效率。 经过深思熟虑的数据管理策略对于实现全面的信息审查和分析至关重要。有效的数据管理软件包的关键组成部分包括数据输入的便利性、数据质量的严格控制、阈值超额的自动识别和报告以及数据趋势的可视化[19]。这些功能确保了数据不仅组织良好，而且随时可用于有意义的分析。

数据集成解决方案

由于传入数据的不同性质，数据集成仍然是一个重大挑战。虚拟数据集成已成为一种可行的解决方案，其中外部资源被视为虚拟中介模式上的物化视图。此方法允许应用程序开发人员构建一个虚拟架构，该虚拟架构可以最好地为用户提供所需的答案。通过为每个数据源设计“包装器”或适配器，可以很容易地将新源集成到系统中，而无需像传统ETL系统那样手动集成[12]。

安全和存储解决方案

安全风险和管理麻烦（例如许可证获取和维护）是其他关键挑战。加密是保护数据免遭未经授权的访问、修改或泄露的关键解决方案。可以使用软件工具、硬件设备或云服务对数据进行加密，确保数据在存储和分析过程中保持安全[30][13]。此外，适当的存储容量规划对于确保存储资源在需要时可用至关重要，从而可以在各种系统、文件和数据库之间有效地分配和管理存储 [25][26]。

集成解决方案

这些挑战的复杂性导致了支持多模态数据采集、实时数据分析和可视化的集成解决方案的开发。例如，综合医疗环境（tIME）和INSMA系统旨在从患者监护仪获取数据，存储和审查多模态数据，并促进实时分析[43]。这些系统举例说明了集成方法如何简化数据处理并提高整体效率。

未来趋势与发展

用于实验数据采集、存储、分析、共享和可视化的集成解决方案的未来将取得重大进展。较小的实验室，尤其是大学和政府研究机构的实验室，处于独特的位置，可以更容易地采用新的集成解决方案。这是因为他们没有将这些新工具与传统的电子实验室笔记本 （ELN） 和实验室信息管理系统 （LIMS） 集成的负担。因此，这些实验室可以通过采用新一代工具对样品和实验数据进行综合管理，从而超越资源更好的商业实验室[44]。 在数据管理方面，当前流行的方法涉及“分而治之”或“分而治之”等技术。这些方法在合并结果之前由不同的处理器并行分析数据子集，如习等人（2010）和Guhaa等人（2012）[8]所证明的那样。预计这种方法将进一步发展，实现更高效的数据处理和管理。 数据可视化工具也在快速发展。未来的工具可能会包含对流数据的增强支持、人工智能 （AI） 集成和改进的协作功能。这些工具旨在促进交互式探索和自助服务功能，使数据的可视化表示更加动态和可访问[14]。 数据集成技术正在超越传统的提取、转换和加载 （ETL） 流程。虽然 ETL 仍然被广泛使用，但现代数据集成平台开始支持各种其他方法。这些平台旨在提高数据质量，并为人工智能开发提供坚实的基础，这从成熟的分析供应商的最新功能中可以看出[2]。 数据采集领域也在不断创新，特别是在使用的组件方面。传感器和传感器在将物理现象转换为数据采集系统可以处理的电信号方面至关重要。未来的数据采集系统可能会采用更复杂的传感器和先进的信号调理电路，以及高性能模数转换器。C++、Java和LabVIEW等语言软件程序的开发将继续推动数据采集应用的发展[6][7]。 此外，集成软件解决方案的进步在优化资源使用和引入重要的数据管理规则方面被证明是无价的。这些解决方案简化了数据采集和实证实验的过程，使其更快、更高效[19][15]。 随着数据分析变得越来越复杂，对高质量训练数据和复杂分析软件的需求将会增加。分析师和数据专业人员将需要能够执行算法、准备数据、生成预测和自动化流程的工具，以确保在各种分析任务中获得最佳结果[16][45]。自助式业务分析解决方案（如Lavastorm分析引擎）的出现使分析师能够独立探索和可视化企业数据，创建可信的分析模型，并发现隐藏的见解[11]，从而体现了这一趋势。