几乎每个行业都会产生大量的数据，且随着时间呈快速增长趋势。实验室数据也不例外，近年来，高通量分析成为实验室分析方法的大趋势，从而产生了相较于以前几倍甚至几十倍的数据，但大量的数据并非就是所谓的大数据。

成熟的高通量分析与互联网技术的融合，已经成为实验室数字化的趋势。

研究机构、药品生产企业以及小型实验室之间越来越多的合作都使数据量大幅增加。不断增长的数据量不仅对实验室的IT系统提出了挑战，也给数据的处理分析提供了更多新的可能性，同时与此有关的价值增值过程，都可以归到大数据这一概念中去。

大量的数据本身并非就是大数据，只有当这些数据能够按照一定的格式保存，能被有效的查询，进行综合分析后，可以获取某种新的相互关系，并从中得到更有用的信息时，这样的"大量数据"才能被称之为大数据。

把积累的大量数据变成大数据还有很多工作要做。许多实验室数据和信息都被存储在本地的数据库中，更多的是记录在纸张报告、记录表中，被分散在一个个文件夹中而很难用于大数据分析。

实验室中大数据的应用

大数据的应用条件首先是要把实验室中所有的数据都保存在统一的数字化平台。这种平台允许对所有数据进行分类，而且有统一、结构化的数据采集过程，从而能够在过程层面对数据进行比较。为了能够处理越来越大的数据量，从长期发展来看，把用于分析和生产的仪器设备与IT系统直接连接起来是必不可少的，这样可以确保在任何时间都能连续跟踪数据，根据这些数据可以看出很多被隐藏的影响因素，对这些影响因素进行仔细分析后，可以搞清楚它们对过程的影响从而做出调整。

数据化实验室的挑战

多年来，实验室数据的数字化是实验室日常工作中一个严峻挑战。目前已经有许多不同类型的电子实验室记录(ELNs)和实验室信息管理系统(LIMS)可供使用，但不是所有的实验室都使用统一的系统管理数字化文件。某些移动输入设备，例如，平板电脑和智能手机的发展都有利于数字化系统的应用和推广。许多实验室都会使用数据格式完全不同的数据，例如，Word、Excel、PDF和图像格式的通用数据格式，也常常要用到一些特殊格式的数据。

仪器设备与IT系统的联网

实验设备和检测仪器都算是实验室的数据采集设备，它们可以记录、生成大量数据。这些数据常常都被保存在联网的计算机中，没有联网接口的话，可以保存在网络驱动器中。因不同工作组之间面临分散式的设备配置带来的问题，因此限制了数据畅通无阻的传输，即使使用U盘也很难自动把仪器的结果数据与实验室报告文档数据建立起一一对应的联系。 为了填补实验室仪器设备与IT系统间的空白，仪器设备制造商、实验室用品生产厂、科研机构和制药企业合作成立了一个名为"SiLA快速集成"的国际性组织，制定了实验室仪器设备控制的统一标准。这一标准的目的是不同生产厂家生产的设备有着统一的接口，即所谓的PMS过程管理系统接口。这一PMS过程管理系统接口可以通过网络服务器或者经互联网的安全连接来登录、访问。

数据设备连接标准的建立

很多成功的案例都表明可以实现实验室各仪器设备间的连接，然而，数字化试验记录、实验室管理系统LIMS之间的连接，但这种连接常常是复杂的，且成本高。在未来，或许实验室仪器设备可以实现即开即用的连接。把数字化实验记录集成到与实验室自动化标准SiLA兼容的过程管理系统中，正如弗劳恩霍夫研究所协会与Labfolder公司合作开发的方案那样，可以极大地简化大量实验室仪器设备的常规连接。