實驗室數據管理的核心難點集中在數據全鏈路可控性與合規效率平衡上，具體可歸納為4類：
 
1. 數據采集：“手動依賴”與“格式混亂”并存
 
- 部分老舊儀器無數據導出接口，需人工記錄，易出現抄錄錯誤、漏記關鍵環境參數（如室溫、濕度）的問題。
- 不同品牌、類型的儀器（如色譜儀、質譜儀）數據格式不統一（如.txt、.csv、專屬格式），無法直接整合，需額外手動轉換，增加工作量且易丟數據。
 
2. 數據溯源：“信息割裂”導致追溯困難
 
數據與關聯信息（操作員、試劑批次、儀器校準記錄、實驗方法版本）常分散在不同地方（如紙質記錄本、獨立儀器系統、Excel表），一旦需追溯問題數據（如檢測結果異常），需跨系統、跨載體查找，耗時且易遺漏關鍵信息。
 
3. 合規與安全：“剛性要求”下的管理壓力
 
- 醫藥、食品等行業需符合GLP、GMP等法規，要求數據“全程留痕、不可篡改”，但人工管理易出現數據涂改、刪除無記錄的情況，難以通過審計。
- 數據安全風險高，既需防止內部人員誤刪、泄露敏感數據（如科研核心數據），又要避免外部網絡攻擊導致數據丟失，平衡“便捷使用”與“嚴格管控”難度大。
 
4. 數據利用：“沉睡數據”難以轉化價值
 
大量歷史數據（如歷年檢測報告、實驗數據）僅作為合規存檔，未被有效分析。例如無法快速通過數據對比發現“某批次試劑合格率持續下降”“某儀器故障率與使用時長的關聯”，數據無法為優化實驗流程、降低成本提供支撐。