一、实验室数据的实现
对于实验室的反馈，必须基于数据。为了能够在更大的范围内中使用这些数据，有必要根据数据生成的过程来管理和组织这些数据。将图像数据与其他格式的数据进行比较，不需要将所有的图集并排进行比较，而是对谱图文件进行可比性比较，使用大数据首先要解决小数据的问题，但是大多数实验室都存在小数据太多的问题，但是关联很难。在使用大数据的过程中，第一步是建立一个标准，使用该标准，可以方便地对实验过程中的数据进行汇总、整理和分类，实现相互比较。由于技术原因，跨学科实验室数据的格式至今尚未统一。
二、设备联网问题
众所周知，在实验室中，仪器设备被视为实验室数据采集设备，可以记录和生成大量的数据。这些数据通常存储在联网计算机中，如果没有联网接口可以保存在网络驱动器中。由于不同工作组之间的分布式设备配置问题，数据的平滑传输受到限制，即使使用U盘，也很难自动建立仪器结果与实验室报告文件数据之间的一一对应关系。
许多实验室数据和信息存储在本地数据库中，更多的记录在纸质报告、记录表中，分散在一个文件夹中，无法用于大数据分析。大数据在实验室的应用是基于大数据的应用条件，实验室中的所有数据保存在一个统一的数字平台上。所有的数据都可以在平台上进行分类，并且有一个统一的结构化的数据收集流程，这样就可以在流程级别上对数据进行比较。
为了能够处理越来越多的数据，从长远发展的角度来看，有必要将分析生产的仪器设备直接与联网系统连接起来，保证数据随时可以连续跟踪，根据这些数据，可以看出许多被忽视的影响因素，通过对这些影响因素的仔细分析，我们可以了解他们对过程的影响并做出调整。
三、建立标准设备数据连接
之前，已经有很多案例表明，实验室仪器设备之间的连接是可以实现的。然而这种连接将更加复杂和昂贵。在未来，实验室设备可能会将是开箱即用的。将数字化实验记录集成到符合自动化标准的过程管理系统中，可以大大简化实验室仪器设备的日常连接。
必要的解决方案是建立一个统一的连接协议标准，在仪器上检测到的数据和填写的数字实验记录之间建立相互的关联。本标准的目的是建立一个基础平台，并能够最大限度查看存储在基础平台中的数据。当过去的数据自动应用到新工艺优化中时，集成灵活的实验室在使用过程中成为易如反掌，可以说是大数据应用的真正实现。
