12、数据导入：方法、挑战与质量保障

数据导入：方法、挑战与质量保障

1. 数据导入的重要性

数据是任何数据管理系统的核心。手动和自动录入、导入以及仔细检查是确保系统中数据可信度的关键环节。在许多数据管理项目中，大量工作集中在寻找、整理和输入数据，以及持续导入新数据。相比之下，存储数据的技术实施成本应处于次要地位。一个高效的数据管理系统（EDMS）不仅能节省时间，还能通过有序的数据库系统提高数据质量。若 EDMS 能促进高效的数据导入和检查，那么时间节省和质量提升将更为显著。

2. 手动录入数据

2.1 必要性与挑战

有时，将数据从纸质文档转录到系统中是唯一的方法，通常通过手动输入完成。这个过程缓慢且容易出错，但如果数据足够重要，就必须进行。挑战在于在保证数据质量的同时，实现成本效益的最大化。

2.2 历史数据录入

手动录入的大部分工作通常是针对历史数据，这些数据可能存在于旧的实验室报告、提交给监管机构的报告等纸质文件中。

2.3 数据选择

在开始手动录入项目之前，评估待录入数据的价值至关重要。需要平衡数据的重要性和录入成本。对于大型项目，全面录入设施生命周期内的数据可能需要花费数万甚至数十万美元，因此决策应谨慎。

2.4 数据定位与整理

找到数据往往是最困难的步骤。由于时间推移，可能有不同的人或组织参与项目，数据可能分散在多个位置，甚至难以找到了解过去情况的人。因此，应尽可能定位更多的历史数据，然后对选定的数据进行编目和录入。
- 对于小型项目，可以使用文字处理软件或电子表格文件进行编目。
- 对于大型项目，可构建专门的数据库来跟踪包含数