Elektronische Laborbücher (ELNs) lassen sich in einer Tabelle leicht vergleichen, sind aber im Laboralltag nur schwer zu etablieren. Sie können Tools anhand von Funktionsumfang, Preisen, Bewertungen oder Implementierungsschätzungen in die engere Wahl ziehen. Doch der eigentliche Test ist, ob Wissenschaftler, Laborleiter, IT, Qualitätssicherung und Führungskräfte ihre tägliche Arbeit in das System verlagern können, ohne an Schwung zu verlieren.

Dieser Leitfaden betrachtet ELNs und damit verbundene Laborplattformen aus zwei praktischen Blickwinkeln, die Hand in Hand gehen: Benutzerfreundlichkeit und Zeit bis zum Return on Investment (ROI). Öffentliche Bewertungen sind wichtig, aber die Benutzerfreundlichkeit hängt auch davon ab:

• Ob die Plattform zu den Arbeitsabläufen Ihres Labors passt,  

• Ob die Implementierung das Vertrauen der Nutzer stärkt,  

• und ob das System einen Mehrwert schafft , bevor die Einführung zu einem weiteren langwierigen internen Projekt wird.

Dieselben Faktoren bestimmen den ROI, weshalb wir beide Aspekte gemeinsam und nicht getrennt betrachten.

Von den fünf hier verglichenen Plattformen SciSure weist die kürzeste Zeit bis zum ROI auf (8 Monate), obwohl es bei der Einrichtungszeit im Mittelfeld liegt (3 Monate). Eine schnellere Implementierung bedeutet nicht immer eine schnellere Amortisation, und eine etwas längere Einrichtungsphase kann einem Labor manchmal schneller zum Erfolg verhelfen. Warum das so ist, erläutern wir im Folgenden.

Für wen dieser ELN-Vergleichsleitfaden gedacht ist

Dieser Leitfaden richtet sich an Forschungs-, Biotech-, Pharma-, akademische und Unternehmenslaborteams beim Vergleich von ELN-Plattformen, bei denen das Akzeptanzrisiko oft den Unterschied zwischen einem nützlichen System und einer teuren, ungenutzten Software ausmacht. Eine niedrige oder fehlgeschlagene Akzeptanzrate kann zudem darauf hindeuten, dass ein Unternehmen seine ursprünglichen Ziele nicht erreicht hat, was sowohl Datenverlust als auch Compliance-Risiken zur Folge haben kann.

Wie schnell sich ein Tool amortisiert, hängt stark davon ab, ob es tatsächlich genutzt wird. Daher sind Akzeptanz und ROI eng miteinander verknüpft.

Wenn Ihr Team von Papiernotizbüchern, OneNote, Tabellenkalkulationen, freigegebenen Laufwerken oder einem veralteten ELN umsteigt, verändert die Anschaffung die Art und Weise, wie Experimente dokumentiert, Proben gefunden, Protokollvorlagen verwendet, Dateien angehängt, Aufzeichnungen überprüft, abgeschlossene Arbeiten signiert und Daten teamübergreifend geteilt werden.

Ist die Implementierungszeit gleichbedeutend mit der Zeit bis zur Wertschöpfung?

Nein, und die öffentlichen G2-Daten zeigen, warum es sinnvoll ist, nach beidem zu fragen.

Die Implementierungszeit gibt an, wie lange die Einrichtung des Systems dauert: Konfiguration, Datenmigration, Benutzerschulung und Inbetriebnahme. Die Zeit bis zur Wertschöpfung, oft als Zeit bis zum ROI bezeichnet, gibt an, wie lange es dauert, bis sich die Investitionskosten amortisiert haben. Ein Labor kann die Implementierung schnell abschließen und dennoch viele Monate warten, bis sich das System bezahlt macht. Ein anderes Labor investiert vielleicht ein paar Wochen mehr in die Einrichtung und erreicht die Amortisation früher.

Eine kürzere Implementierung ist nicht automatisch besser oder schlechter.

Entscheidend ist, was genau eingerichtet wird. Ein schlüsselfertiges Tool mit einer zweimonatigen Einrichtungszeit kann im Laufe des folgenden Jahres immer mehr Wert liefern, während die Akzeptanz wächst, was sich oft in einem längeren ROI-Zeitraum widerspiegelt. Eine Plattform, die etwas mehr Zeit in die anfängliche Konfiguration und Schulung investiert, kann die Benutzer schneller in echte Arbeitsabläufe integrieren, was die Amortisationszeit verkürzen kann. Beide Zahlen sind selbst gemeldete Aggregate; betrachten Sie sie daher als öffentliche Momentaufnahme und nicht als Garantie für Ihr spezifisches Labor.

Bei SciSure spiegelt der Abstand zwischen einer 3-monatigen Einrichtung und einer 8-monatigen Amortisation wider, wo die Arbeit investiert wird. Das Onboarding beginnt in der ersten Woche mit einem Gespräch zur Implementierungsbereitschaft. Anschließend sorgt ein „Train-the-Trainer“-Modell dafür, dass Ihre eigenen Schlüsselanwender zu den Personen werden, die das System einführen und interne Fragen beantworten. Eine sechswöchige Akzeptanzprüfung stellt sicher, dass die Einführung erfolgreich war, und „Value Realization Calls“ überprüfen Akzeptanz, Ergebnisse und ROI anhand gemeinsamer Kennzahlen wie Benutzeraktivierung, Workflow-Effizienz und Compliance-Verbesserungen. Der Amortisationszeitraum ist etwas, das der Prozess messen soll, nicht voraussetzen.

Das praktische Fazit für Käufer: Stellen Sie jedem Anbieter zwei separate Fragen.  

• Wie lange dauert es bis zur Inbetriebnahme?

• Und wie lange dauert es, bis sich das amortisiert hat?

Fragen Sie dann an jedem Kontrollpunkt, was „Wert“ bedeutet, damit die Antwort an etwas Messbares geknüpft ist und nicht nur auf einem Gefühl basiert.

Warum ist ein ELN mit einem soliden Implementierungsprozess so wichtig?

Ein fundierter Implementierungsprozess bietet den Nutzern einen klaren Pfad von ihrem aktuellen Arbeitsablauf zum neuen System. Er schützt zudem die Investition, denn ein System, dem die Menschen vertrauen und das sie nutzen, zahlt sich aus. Und im Jahr 2026 steigen die Anforderungen an Forschungsaufzeichnungen stetig. Zum Beispiel:

• Die NIH Data Management and Sharing Policy verlangt von Forschern und Einrichtungen, die durch die National Institutes of Health (NIH) finanziert werden, einen Plan für die Verwaltung und den Austausch wissenschaftlicher Daten.

• Die FAIR-Prinzipien drängen Teams dazu, Aufzeichnungen auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar zu gestalten.

• Teams, die der Aufsicht der Food and Drug Administration (FDA) unterliegen, müssen zudem die Anforderungen an vertrauenswürdige elektronische Aufzeichnungen und Signaturen gemäß 21 CFR Part 11sowie die Leitlinien der FDA vom Oktober 2024 zu elektronischen Systemen, Aufzeichnungen und Signaturen bei klinischen Prüfungen berücksichtigen.

• Teams für klinische Studien sollten zudem die Entwicklungen des International Council for Harmonization (ICH) im Auge behalten E6(R3) Leitlinie zur Guten Klinischen Praxis, finalisiert in Schritt 4 im Januar 2025.

Einfach ausgedrückt betreffen diese Standards die Audit-Bereitschaft, Datenintegrität, Reproduzierbarkeit, elektronische Archivierung, Förderanforderungen sowie Ihre Fähigkeit, Arbeitsabläufe im Nachhinein nachvollziehbar zu machen. Ein benutzerfreundliches ELN unterstützt Ihr Team dabei, Nachweise direkt während der Arbeit zu erfassen, anstatt sie mühsam vor einem Förderbericht, einer Qualitätsprüfung, einer Inspektion, einem Technologietransfer oder einer Due-Diligence-Anfrage rekonstruieren zu müssen.

So haben wir diese ELN-Tools bewertet

Wir haben diese ELN- und ELN-integrierten Laborplattformen auf Basis öffentlicher G2-Bewertungsdaten, öffentlich zugänglicher Anbieterdokumentationen, Kundenberichten sowie Implementierungshinweisen bewertet, die Käufer selbst überprüfen können.  

• Öffentliche G2-Bewertungsdaten.  
  Gesamtbewertung, Anzahl der Bewertungen, Präsenz in G2-Kategorien sowie die Anzahl der G2-Bewertungsthemen unter „Benutzerfreundlichkeit“ in den Vor- und Nachteilen jedes Produkts, sofern G2 diese Themen ausweist.

• Öffentliche Implementierungsdaten.  
  Der G2-Wert für die „Implementierungsdauer“, sofern veröffentlicht und öffentlich zugänglich. Falls G2 auf der jeweiligen Produktseite keine Kennzahl zur Implementierungsdauer angibt, weisen wir explizit darauf hin.

• Öffentliche Produktdokumentation.  
  ELN, Labor-Informations-Management-System (LIMS), Inventar, Programmierschnittstelle (API), Compliance und Workflow-Funktionen basierend auf Anbieterseiten oder öffentlichen G2-Produktbeschreibungen. Unsere Empfehlungen basieren auf den jeweiligen Stärken der Plattformen und stellen kein allgemeines Ranking von „besten“ zu „schlechtesten“ Lösungen dar.

• Öffentliche Kundennachweise mit konkreten Ergebnissen.

Bitte beachten Sie beim Vergleich der Lösungen, dass Nutzerbewertungen sind subjektiv. Ein Tool, das für ein Team intuitiv wirkt, kann für ein anderes zu starr, für eine kleine Gruppe zu umfangreich oder für ein standortübergreifendes Programm zu eingeschränkt sein. G2-Zahlen ändern sich zudem im Laufe der Zeit und Bewertungsthemen werden aus den verfügbaren Rezensionen generiert. Betrachten Sie die Daten daher als öffentliche Momentaufnahme und nicht als endgültige Bewertung.

So haben wir die Vergleichsgruppe ausgewählt: Produkte mit öffentlichen G2-Bewertungsseiten, die eine klare Relevanz für ELN oder LIMS aufweisen und über öffentliche Kennzahlen zum Thema „Benutzerfreundlichkeit“ verfügen. G2 veröffentlicht zudem Kennzahlen zur Implementierungsdauer für SciSure, SciNote und Labguru. IDBS E-WorkBook und Benchling sind als Vergleichsmaßstäbe in der engeren Auswahl enthalten, da viele ELN-Käufer diese vergleichen, ihre G2-Implementierungszeiten jedoch auf den geprüften Seiten nicht veröffentlicht wurden.

SciSure ist eine der in der Tabelle aufgeführten Plattformen. Wir haben die Auswahl auf öffentlich zugänglichen Daten und echten Nutzerbewertungen basiert, damit Sie entscheiden können, was zu Ihrem Labor passt.

Das beste ELN für Labore im Jahr 2026, bewertet nach Benutzerfreundlichkeit und Zeit bis zum ROI

Die folgende Tabelle basiert auf öffentlich zugänglichen G2-Daten zur Anzahl der Bewertungen für das Kriterium „Benutzerfreundlichkeit“ sowie auf dem von G2 im Preisbereich der jeweiligen Plattform angegebenen „Return on Investment“, sofern verfügbar. Ein Unterschied ist vorab erwähnenswert: Von den fünf hier aufgeführten Plattformen ist SciSure die einzige, die auch Funktionen für Umwelt, Gesundheit und Sicherheit (EHS) bietet, was für F&E-Teams wichtig ist, die jederzeit auf Audits vorbereitet sein müssen.

Das richtige ELN hängt von Ihrem Labortyp, Ihren Implementierungsanforderungen und der Komplexität Ihrer Arbeitsabläufe ab. Hier sind 5 davon, basierend auf ihren Stärken und darauf, warum ein solider Implementierungsprozess das Rückgrat Ihrer Beschaffungsbemühungen bilden sollte.

SciSure ELN: Am besten geeignet für F&E-Teams in Unternehmen, die eine geführte Implementierung und konfigurierbare ELN-Workflows benötigen

SciSure ist ideal für Labore, die möchten, dass Benutzerfreundlichkeit durch Passgenauigkeit entsteht: konfigurierbare Workflows, ELN- und Inventarkontext, Erweiterbarkeit durch Programmierschnittstellen (API) und Software Development Kits (SDK) sowie ein praxisorientierter Implementierungsprozess, der Teams hilft, in wenigen Wochen einen Mehrwert zu erzielen. Auf G2 hat SciSure eine Gesamtbewertung von 4,2/5 bei 194 Rezensionen, mit 43 Erwähnungen zur „Benutzerfreundlichkeit“ im Bereich Vor- und Nachteile. G2 listet eine durchschnittliche Implementierungsdauer von 3 Monaten und einen ROI innerhalb von 8 Monaten, das kürzeste Zeitfenster für die Amortisation unter den fünf hier aufgeführten Plattformen.

Mit SciSure können Sie Forschungsunterlagen nach Projekten, Studien, Experimenten, Proben, Protokollen, Anhängen, Berechtigungen, Signaturen und Integrationen organisieren. Das ist für Unternehmensteams wichtig, weil Der tägliche Laboralltag folgt selten einer vom Anbieter vorgegebenen Vorlage. Eine Gruppe benötigt vielleicht Assay-Vorlagen und Protokoll-Versionierung. Eine andere braucht Probenrückverfolgbarkeit, Barcoding, Bestandsverknüpfungen sowie Instrumenten- oder Datenbankintegrationen. Die IT benötigt möglicherweise Single Sign-On (SSO) und rollenbasierte Zugriffsrechte, während die Qualitätssicherung (QS) Audit-Trails, Signaturen und kontrollierte Aufzeichnungen fordert.

Der entscheidende Faktor für die Benutzerfreundlichkeit ist die Konfigurierbarkeit.  

Die Stärke von SciSure liegt darin, dass Sie Arbeitsabläufe, Vorlagen, Probenstrukturen und Integrationen an die Arbeitsweise Ihres Teams anpassen können. Genau diese Passgenauigkeit verkürzt auch den Weg zum ROI: Wenn das System reale Arbeitsabläufe abbildet, wird es schneller angenommen – und erst durch diese Akzeptanz wird aus einer Anschaffung ein echter Mehrwert. Ein starres ELN mag in einer Demo einfach erscheinen, wird aber schwierig, sobald Ihr Labor einen Arbeitsablauf benötigt, den der Anbieter nicht vorgesehen hat.

Der Implementierungsprozess ist Teil des Versprechens für Benutzerfreundlichkeit.

Bei SciSure beginnt das Onboarding etwa eine Woche nach Vertragsunterzeichnung mit einem Gespräch zur Implementierungsbereitschaft. Danach folgen die Abstimmung der Arbeitsabläufe, die Konfiguration, Schulungen und Unterstützung bei der Einführung. Bei On-Premise- und Private-Cloud-Bereitstellungen wird dieser Prozess zu einem maßgeschneiderten Implementierungsplan , der gemeinsam mit unseren Kundenteams erstellt wird. Dieser Plan berücksichtigt, wie Ihre Organisation tatsächlich arbeitet: Anforderungen an die Landessprache, regionale Kultur, interne Präferenzen, standortspezifische Prozesse, Benutzergruppen und das Tempo, in dem das Team Veränderungen umsetzen möchte.

Diese internationale und mehrsprachige Unterstützung ist wichtig, da Benutzerfreundlichkeit zumindest teilweise eine kulturelle Frage ist. Ein Forschungsablauf, der sich in einem Land, einer Abteilung oder einem Betriebsmodell natürlich anfühlt, erfordert an anderer Stelle möglicherweise eine andere Terminologie, Schulung oder Rollout-Sequenzierung. Insbesondere bei Implementierungen in der EU können die Landessprache und lokale Arbeitsweisen darüber entscheiden, ob sich Wissenschaftler von Anfang an unterstützt fühlen. Ein erfolgreicher Rollout bietet den Benutzern genügend Kontext, um echte Laboraufgaben zu erledigen, Datensätze zu finden, Berechtigungen zu verstehen, Proben zu verknüpfen, Vorlagen wiederzuverwenden und zu wissen, an wen sie sich bei Fragen wenden können.

Software läuft nicht von allein

Der gesamte Zweck unseres detaillierten Implementierungsprozesses ist simpel: Vor dem Rollout müssen Sie die Akzeptanz der Benutzer sicherstellen. Das bedeutet, es ihnen so einfach wie möglich zu machen, die Nutzung zur Gewohnheit werden zu lassen. Bei einer schlüsselfertigen Plattform ist eine durchdachte Implementierung oft besser als eine überstürzte. Der Mehrwert entsteht dadurch, dass Wissenschaftler und Manager Vertrauen in den neuen Arbeitsablauf gewinnen. Das Ziel ist, dass Benutzer echte Laboraufgaben erledigen, Datensätze finden, Berechtigungen verstehen, Proben verknüpfen, Vorlagen wiederverwenden und wissen, an wen sie sich bei Fragen wenden können.

Hier ist ein weiteres Beispiel: Die Boston University entschied sich für das ELN und LIMS von SciSure sowie die zugehörige API, um ein internes COVID-19-Testlabor zu unterstützen. Die APIs von SciSure halfen dabei, Testroboter mit dem ELN zu integrieren, und das Labor war bereits zwei Monate nach der Implementierung betriebsbereit. In der Spitze wurden mehr als 9.000 Proben pro Tag verarbeitet.

Der breitere Funktionsumfang von SciSure bedeutet, dass Ihr Team den ersten Rollout-Bereich klar definieren sollte. Entscheiden Sie, ob der erste Meilenstein die ELN-Dokumentation, die Standardisierung von Protokollen, die Probenrückverfolgbarkeit, die Inventarverknüpfung, Prüf- und Freigabeworkflows oder Integrationen sein soll. SciSure kann einen umfassenderen Unternehmenspfad unterstützen, aber die Einführung beginnt mit einem konkreten Workflow.

Die Funktionen für Umwelt, Gesundheit und Sicherheit (EHS) von SciSure

Es gibt zudem eine Funktion im Portfolio von SciSure, die keines der anderen hier genannten Tools bietet: Umwelt, Gesundheit und Sicherheit (EHS). Die meisten Labore führen ihre wissenschaftliche Arbeit in einem System und ihre Sicherheits- und Compliance-Prozesse in einem anderen durch. SciSure stammt von einem Unternehmen, das beides abdeckt. Der Anbieter Ihres elektronischen Laborbuchs kann Sie also auch bei der Sicherheit des Chemikalieninventars, der Einhaltung von Schulungsvorgaben und der Bereitstellung der von Inspektoren geforderten Dokumentation unterstützen. Wenn Sie schon einmal kurz vor einem Audit hektisch Sicherheitsunterlagen zusammenstellen mussten, wissen Sie, wie wichtig das ist.

SciNote: Am besten für unkomplizierte ELN-Dokumentation und aufgabenbasierte Laborarbeit

SciNote eignet sich am besten für Teams, die ein strukturiertes, zugängliches ELN für die Experimentdokumentation, Protokolle, Inventarverwaltung und die tägliche Labororganisation suchen, ohne dabei eine umfassende Unternehmensplattform-Strategie zu verfolgen.

Auf G2 hat SciNote zum Zeitpunkt der Überprüfung eine Bewertung von 4,2/5 bei 303 Rezensionen und 35 Erwähnungen von „Benutzerfreundlichkeit“ im Bereich „Pro & Contra“. G2 gibt eine durchschnittliche Implementierungszeit von 2 Monaten und einen ROI innerhalb von 18 Monaten an. Die öffentliche Produktbeschreibung von SciNote hebt ELN, LIMS, Labordatenmanagement, Inventar- und Probenverfolgung, Verwaltung von Standardarbeitsanweisungen (SOPs) und Protokollen, Rollen- und Berechtigungskonzepte, Audit-Trails sowie die Verfügbarkeit einer API hervor.

SciNote kann eine gute Wahl sein, wenn das unmittelbare Ziel darin besteht, verstreute Notizbücher, Dateien und informelle Aufgabenlisten durch ein übersichtlicheres digitales System zu ersetzen. Wenn Ihr Team hauptsächlich strukturierte Dokumentation, Protokollorganisation, Projekttransparenz sowie Kontext zu Proben oder Inventar benötigt, kann das Workflow-Modell von SciNote helfen, die erste Hürde bei der Einführung zu senken.

Ein Punkt, den Sie während einer Pilotphase testen sollten: Struktur kann je nach Team als hilfreich oder einschränkend empfunden werden. Wenn Ihre Wissenschaftler sehr flexible Notizmöglichkeiten erwarten oder wenn Ihr Unternehmen eine unternehmensweite Governance über viele Labore, Standorte, Integrationen und Stakeholder hinweg benötigt, sollten Sie echte Experimentvorlagen, Probenverknüpfungen, Suchfunktionen, Berechtigungen und Freigabeschritte testen, bevor Sie eine Entscheidung treffen. Genau diese Tests zeigen Ihnen auch, wie schnell die Akzeptanz im Team sein wird – und das ist letztlich entscheidend für den Return on Investment.

Labguru ELN/LIMS: Am besten für wachsende Teams, die eine zugängliche Struktur suchen

Labguru ist ideal für kleinere Biotech-Teams, die Experimentdokumentation, Projekttransparenz, Inventarverwaltung und Probenverfolgung in einen besser organisierten Arbeitsalltag integrieren möchten.

Auf G2 hat Labguru ELN LIMS eine Bewertung von 4,6/5 bei 165 Rezensionen, wobei im Bereich „Pro & Contra“ 18-mal die „Benutzerfreundlichkeit“ erwähnt wird. G2 gibt eine durchschnittliche Implementierungszeit von 2 Monaten und einen ROI innerhalb von 13 Monaten an. Die Produktbeschreibung auf G2 beschreibt Labguru als cloudbasierte ELN-, LIMS- und Informatikplattform für die Life-Science-Forschung und -Industrie, die Experimente, Arbeitsabläufe, Projektmanagement, Zusammenarbeit und Bestandsverwaltung unterstützt.

Labguru kann eine gute Wahl sein, wenn ein Team aus Tabellenkalkulationen herausgewachsen ist und einen zentralen Ort für Experimente, Materialien, Projekte und Proben benötigt. Dies ist besonders relevant, wenn wenige Personen gleichzeitig Dokumentation, Inventar, Bestellungen, Probenverfolgung und Projektkoordination übernehmen.

Ein Punkt, den Sie bei der Evaluierung prüfen sollten: Wenn Ihre Arbeitsabläufe spezialisierter werden, prüfen Sie, wie viel Ihr Team direkt konfigurieren kann, in welchem Umfang Sie auf kostenpflichtige Unterstützung durch den Anbieter angewiesen sind und wie die Plattform mit neuen Gruppen, Standorten, Compliance-Anforderungen und Integrationen skaliert. Diese Antworten bestimmen sowohl die tägliche Benutzerfreundlichkeit als auch die Amortisationszeit des Systems.

IDBS E-WorkBook: Am besten für Teams, die strukturierte, vorlagenbasierte Funktionen benötigen

IDBS E-WorkBook eignet sich am besten für Teams, die eine sichere Datenerfassung, strukturierte Zusammenarbeit, konfigurierbare Vorlagen sowie Arbeitsabläufe im Bereich Laboratory Execution System (LES) oder LIMS zusätzlich zur ELN-Funktionalität benötigen.

Auf G2 hat IDBS E-WorkBook eine Bewertung von 4,4/5 bei 25 Rezensionen, wobei zum Zeitpunkt der Überprüfung 6-mal die „Benutzerfreundlichkeit“ im Bereich „Pro & Contra“ erwähnt wurde. G2 veröffentlichte auf der von uns geprüften Seite weder eine Kennzahl zur Implementierungszeit noch ROI-Zahlen. Die öffentliche Produktbeschreibung positioniert E-WorkBook als ELN-, LES- und LIMS-Plattform für Forschung, Entwicklung und Fertigung mit konfigurierbaren Vorlagen, sicherer Datenerfassung, kollaborativen Arbeitsabläufen und Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

IDBS kann eine starke Lösung sein, wenn ein Labor mehr Struktur als ein einfaches Notizbuch benötigt und ELN-Aufzeichnungen enger mit der Laborausführung, Prozessentwicklung oder regulierten Datenerfassung verknüpfen möchte. Dies macht es relevant für Teams, die standardisierte Methoden, kontrollierte Vorlagen und eine dokumentierte Zusammenarbeit bei Forschungs- und fertigungsnahen Arbeiten benötigen.

Da es keine öffentlichen G2-Daten zur Implementierungszeit oder zum ROI gibt, fragen Sie den Anbieter direkt: Wie viel kann Ihr Team selbst konfigurieren, welche Dienstleistungen sind erforderlich, wie unterstützt die Plattform Ihre erste Rollout-Gruppe und wie schnell können Benutzer einen echten Arbeitsablauf abschließen? Diese Antworten helfen Ihnen dabei, sowohl die Benutzerfreundlichkeit als auch die Zeit bis zur Wertschöpfung einzuschätzen, wenn die öffentlichen Daten spärlich sind.

Benchling: Am besten für sequenzlastige molekularbiologische Forschung

Benchling ist ideal für Teams, die sequenzlastige molekularbiologische Forschung betreiben und Notizbuch, Register, molekularbiologische Werkzeuge, Inventar, Anfragen, Arbeitsabläufe und Erkenntnisse in einer einzigen F&E-Cloud vereinen möchten.

Auf G2 hat Benchling eine Bewertung von 4,5/5 bei 65 Rezensionen und ist sowohl in der LIMS- als auch in der ELN-Kategorie gelistet. Der Bereich „Pro & Contra“ enthielt auf der von uns geprüften Seite 1 Erwähnung zum Thema „Benutzerfreundlichkeit“, während die KI-generierte Zusammenfassung der Rezensionen auf der Seite berichtet, dass Benutzer die Benutzerfreundlichkeit und den Funktionsumfang durchweg loben. G2 hat auf der von uns geprüften Seite keine Kennzahlen zur Implementierungsdauer oder zum ROI veröffentlicht, klären Sie daher Implementierungszeitplan, Leistungsumfang, Migrationsaufwand und Time-to-Value direkt während der Evaluierung.

Benchling kann eine gute Wahl sein, wenn Ihre Forschung sequenzlastig ist und Ihr Team vernetzte Funktionen für Molekularbiologie, Register, Notizbuch, Inventar und Arbeitsabläufe benötigt. Wenn Ihre Wissenschaftler mit Konstrukten, Plasmiden, Zelllinien und Assays arbeiten, ist die umfassendere R&D-Cloud oft relevanter als ein reines ELN.

Ein Punkt, den es zu bedenken gilt: umfassende Plattformen können einen höheren Implementierungs- und Governance-Aufwand mit sich bringen, was sich sowohl auf die Akzeptanz des Systems als auch auf die Amortisationszeit auswirkt. Fragen Sie während der Evaluierung, wie viel Ihr internes Team selbst konfigurieren kann, welcher Support enthalten ist, wie die Datenmigration abläuft und wann die erste Gruppe das System produktiv nutzen kann.

Wenn Benchling auf Ihrer Auswahlliste steht, Ihre Anforderungen jedoch über sequenzlastige Biologie hinausgehen, vergleichen Sie die besten Benchling-Alternativen nach Käuferbedürfnissen, darunter multidisziplinäre ELN/LIMS-Systeme, herkömmliche LIMS-Systeme und schlankere ELN-Lösungen.

So wählen Sie ein ELN anhand von Benutzerfreundlichkeit und konkreten ROI-Zahlen aus

Für Unternehmen ist das wichtigste Kaufkriterium ein Anbieter, der sich an Ihrem Zeitplan orientiert, den Vorbereitungsprozess zügig startet, das System an Ihre tatsächlichen Arbeitsabläufe anpasst, Benutzer kontextbezogen schult und messbaren Mehrwert liefert, noch bevor die gesamte Roadmap abgeschlossen ist. Die Implementierungsgeschwindigkeit ist ein Faktor, aber selten der entscheidende.

Nutzen Sie diese Checkliste, um ELN-Anbieter hinsichtlich Akzeptanz, Workflow-Passung, Implementierungsqualität und Funktionsumfang zu vergleichen.

Benutzerfreundlichkeit

Können Ihre Wissenschaftler während der Evaluierung einen echten Versuchsablauf im System durchführen, einschließlich Protokollauswahl, Dateneingabe, Anhängen, Probenverknüpfung, Überprüfung und Suche?

Konfiguration

Können Sie Vorlagen, Felder, Berechtigungen und Arbeitsabläufe an die Terminologie Ihres Labors anpassen, ohne auf kundenspezifische Entwicklungen des Anbieters warten zu müssen? Kann die Plattform zudem Ihre nächste Phase unterstützen, ohne dass ein kompletter Neuaufbau erforderlich ist – etwa durch das Hinzufügen neuer Assay-Typen, Standorte, Integrationen, automatisierter Proben-Workflows oder regulierter Prüfschritte?

Ein solider Plan

Kann der Anbieter aufzeigen, wie die Implementierung beginnt, wer daran beteiligt ist und was in der ersten Woche nach Vertragsunterzeichnung passiert?

Implementierungsdauer vs. Time-to-Value

Kann der Anbieter zwischen der Implementierungsdauer und der Time-to-Value unterscheiden und innerhalb weniger Wochen einen ersten messbaren Workflow-Meilenstein erreichen?

Auffindbarkeit

Kann Ihr Team ELN-Datensätze mit Proben, Inventar, Protokollen, Dateien, Geräten oder Instrumenten verknüpfen, wo immer diese Verbindungen relevant sind? Können IT und Qualitätssicherung nachvollziehen, wie SSO, Benutzerrollen, Audit-Trails, Signaturen, Aufbewahrungsfristen und Validierungsunterstützung in Ihrer Umgebung funktionieren?

Konnektivität

Kann ein einziger Anbieter die Funktionen abdecken, die Sie heute und in Zukunft benötigen – einschließlich ELN, Inventar sowie Sicherheit und Compliance –, damit Sie nicht verschiedene Tools mühsam miteinander verknüpfen müssen? Kann die Plattform zudem sowohl sofort einsatzbereite Workflows als auch zukünftige Anforderungen durch APIs, SDKs, Marketplace-Add-ons oder Integrationen bewältigen?

Schulung

Kann der Anbieter erläutern, wie die Schulung für Wissenschaftler, Laborleiter, Administratoren, IT-Mitarbeiter und Compliance-Anwender gestaltet ist?

Auswirkung

Kann der Anbieter Sie dabei unterstützen, Kennzahlen zur Akzeptanz zu definieren, wie etwa die Zeit bis zum Auffinden einer Probe, die Anzahl der aktiven Benutzer, die Wiederverwendung von Vorlagen, die Anzahl signierter Datensätze oder die Reduzierung manueller Nachverfolgung?

Häufig gestellte Fragen

Welches ELN ist 2026 am einfachsten zu bedienen?

Das am einfachsten zu bedienende ELN ist dasjenige, das Ihr Team tatsächlich in seine Arbeitsabläufe integrieren kann, nicht das mit der simpelsten Demo-Oberfläche. Öffentliche G2-Daten können Ihnen helfen, die Benutzerzufriedenheit zu vergleichen. Hier ist ein Überblick über die Ergebnisse der entsprechenden G2-Seiten zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels:

• SciSure hat 43 Erwähnungen zur „Benutzerfreundlichkeit“, 3 Monate bis zur Implementierung, 8 Monate bis zum ROI

• SciNote hat 35 Erwähnungen zur „Benutzerfreundlichkeit“, 2 Monate bis zur Implementierung, 13 Monate bis zum ROI

• Labguru hat 18 Erwähnungen zur „Benutzerfreundlichkeit“, 2 Monate bis zur Implementierung, 18 Monate bis zum ROI

• IDBS E-WorkBook hat 6 Erwähnungen zur „Benutzerfreundlichkeit“, wobei sowohl die Implementierungszeit als auch der ROI nicht offengelegt wurden.

• Benchling hat 1 Erwähnung zur „Benutzerfreundlichkeit“, wobei sowohl die Implementierungszeit als auch der ROI nicht offengelegt wurden.

Diese Zahlen sind ein nützlicher Hinweis, aber kein endgültiges Urteil. Das Tool, das am einfachsten einzuführen ist, führt in der Regel auch schneller zum Return on Investment, da erst die tatsächliche Nutzung eine Anschaffung in einen Mehrwert verwandelt. Testen Sie die Aufgaben, die Ihre Wissenschaftler wöchentlich erledigen: ein Experiment erstellen, ein Protokoll wiederverwenden, Dateien anhängen, eine Probe finden, einen alten Datensatz suchen, Arbeit prüfen und bei Bedarf signieren.

Ist eine kürzere ELN-Implementierungsphase immer besser?

Nein, nicht unbedingt. Eine kürzere Implementierungsdauer für ein ELN ist nur dann sinnvoll, wenn die Anwender schnell einen Mehrwert erzielen und bei der Einführung die notwendige Akzeptanzarbeit nicht vernachlässigt wird.

Bei schlüsselfertigen Plattformen können Schulungen, Vorbereitungsgespräche, Workflow-Anpassungen und ein phasenweises Onboarding die ersten Monate deutlich produktiver gestalten. Bei stark angepassten Plattformen kann ein längerer Zeitrahmen durch Datenmodellierung, Migration, Integration, Validierung und die Entwicklungsarbeit des Anbieters bedingt sein.  

Fragen Sie jeden Anbieter unbedingt:

• Welche konkreten Schritte die Anwender nach 2 Wochen, 30 Tagen, 60 Tagen und 90 Tagen unternehmen können

• Wann sich das System voraussichtlich amortisiert

Wie sollten regulierte Labore die Benutzerfreundlichkeit eines ELN bewerten?

Regulierte Labore sollten die Benutzerfreundlichkeit danach beurteilen, ob das System die korrekte Durchführung kontrollierter Arbeitsabläufe erleichtert.

Anwender sollten in der Lage sein, genehmigte Vorlagen zu nutzen, aktuelle Protokollversionen zu verwenden, Proben und Dateien zu verknüpfen, Audit-Trails zu wahren, Berechtigungen zuzuweisen, abgeschlossene Datensätze zu prüfen sowie Aufzeichnungen bei Bedarf zu unterzeichnen oder zu beglaubigen. In FDA-regulierten Umgebungen müssen elektronische Aufzeichnungen und Signaturen im Kontext von Part 11, Validierung, SOPs, Schulungen und dem bestimmungsgemäßen Gebrauch betrachtet werden. Dies korrekt umzusetzen ist auch eine Kostenfrage, da kontrollierte Arbeiten, die einfach korrekt durchzuführen sind, spätere kostspielige Beanstandungen vermeiden.

Was sollten akademische Labore bei einem ELN priorisieren?

Akademische Labore sollten Suchbarkeit, schnelle Einarbeitung, unkomplizierte Dokumentation, Protokollwiederverwendung, Probenkontext, Zusammenarbeit und Datenverwaltung in den Vordergrund stellen. Akademische Einrichtungen in Unternehmensgröße sollten zudem Implementierungsunterstützung, Berechtigungen, Integrationen, Governance und die Skalierbarkeit über verschiedene Labore hinweg abwägen.

Fördermittel, Publikationen, der Wechsel von Studierenden, gemeinsam genutzte Geräte und laborübergreifende Kooperationen hängen davon ab, dass Aufzeichnungen auch für zukünftige Nutzer verständlich sind. Die Anforderungen der NIH zur Datenweitergabe und die FAIR-Datenprinzipien machen eine frühzeitige Strukturierung der Aufzeichnungen wichtiger, selbst wenn ein Labor nicht reguliert ist.  

Für große Forschungsuniversitäten hängt die Benutzerfreundlichkeit auch davon ab, ob das ELN viele Gruppen unterstützen kann, ohne dass Onboarding, Berechtigungen, Integrationen oder Support für jedes Labor zu einem eigenen Projekt werden – was zudem die Betriebskosten in einem vernünftigen Rahmen hält.

Vorsicht: manche Plattformen schränken den Funktionsumfang für akademische Einrichtungen ein. Seien Sie daher bei Ihren Gesprächen mit Anbietern besonders gründlich, um sicherzustellen, dass Sie alle Funktionen erhalten, die Ihr Labor benötigt. Informationen auf der Website beziehen sich oft nur auf kommerzielle Lösungen. Zudem übertragen manche Plattformen das Dateneigentum an den einzelnen Nutzer statt an die Institution, was Sie erheblichen IP-Risiken aussetzen kann.

Was sollten F&E-Teams in Unternehmen bei einem ELN priorisieren?

Enterprise-F&E-Teams sollten Konfigurierbarkeit, Implementierungsunterstützung, Berechtigungen, Integrationen, Flexibilität des Datenmodells, Erweiterbarkeit durch API und SDK sowie Kennzahlen zur Akzeptanz priorisieren.

Auf Unternehmensebene hängt die Benutzerfreundlichkeit davon ab, ob die Plattform verschiedene Gruppen unterstützen kann, ohne dass diese auf inoffizielle Umgehungslösungen ausweichen müssen. Ein System sollte für Wissenschaftler im Labor einfach zu bedienen, für Administratoren leicht zu verwalten, für IT und Qualitätssicherung vertrauenswürdig und bei sich ändernden Forschungsprioritäten anpassungsfähig sein. Genau diese Eigenschaften sichern den Return on Investment, denn Fragmentierung und Workarounds sind die Stellen, an denen der Wert verloren geht.

Worauf sollten kleine bis mittelständische Startups bei einem ELN achten?

Kleine bis mittelständische Startups sollten gleichzeitig auf sofortige Nutzbarkeit und langfristige Skalierbarkeit setzen.

Wenn Sie ein Team in der Frühphase leiten, ist es verlockend, das Tool zu wählen, das sich am einfachsten in Betrieb nehmen lässt. Das Risiko besteht darin, ein System zu wählen, das zwar für die ersten fünf Nutzer passt, aber bei wachsendem Unternehmen an seine Grenzen stößt. Das bedeutet: Was passiert, wenn Sie weitere Programme, Probentypen, Geräte, Kooperationspartner, regulatorische Anforderungen oder Standorte hinzufügen? Einfachere, aufgabenorientierte ELNs mögen für den anfänglichen Dokumentationsbedarf ausreichen, aber Startups sollten sich fragen, wie schnell sie aus dieser Struktur herauswachsen könnten.

Bedenken Sie immer, dass die Migration die versteckten Kosten verursacht. Das spätere Übertragen bestehender Experimente, Proben, Protokolle, Anhänge, Metadaten, Signaturen und Nutzergewohnheiten auf eine neue Plattform kann teurer und riskanter sein, als Sie vielleicht erwarten. Zudem müssen Sie Nutzer neu schulen, Vorlagen neu erstellen, Arbeitsabläufe bei Bedarf neu validieren und das Vertrauen von Wissenschaftlern zurückgewinnen, die bereits einmal das System gewechselt haben.

Für Startups lautet die praktische Frage: Kann dieses ELN das Unternehmen unterstützen, zu dem Sie werden wollen? Suchen Sie nach einer Plattform, die mit einem fokussierten Workflow beginnt und dann ohne Plattformwechsel zu Probenrückverfolgbarkeit, Inventarverknüpfungen, Berechtigungen, Integrationen, Automatisierung, Compliance-Kontrollen und teamübergreifender Governance heranwachsen kann.

Wie unterstützt SciSure einfach implementierbare ELN-Workflows?

Mit SciSure starten Sie mit einem geführten Implementierungsprozess, konfigurieren Workflows passend zur tatsächlichen Arbeit in Ihrem Labor und erweitern die Plattform bei Bedarf durch Integrationen sowie API- und SDK-gestützte Automatisierung. Für On-Premise- und Private-Cloud-Bereitstellungen kann SciSure einen maßgeschneiderten Implementierungspfad unterstützen, der gemeinsam mit dem Kundenteam erstellt wird. Dies kann Workflow-Anpassungen, Konfiguration, Schulung, Unterstützung bei der Einführung, Berücksichtigung lokaler Sprachen, regionaler Arbeitsweisen, standortspezifischer Prozesse sowie die Rollout-Geschwindigkeit für internationale oder mehrsprachige Teams umfassen.

Diese Kombination bietet Teams einen praktischen Weg von einem ersten schlüsselfertigen Workflow bis hin zur Nutzung auf Unternehmensebene. Food Brewer nutzte SciSure und das SDK zur Unterstützung der rückverfolgbaren F&E von kultiviertem Kakao und berichtete von 60 % Produktivitätssteigerung in der F&E und 40 % in der Upstream-Verarbeitung. Die Boston University nutzte SciSure für Forschung und API-Integrationen zur Unterstützung eines internen COVID-19-Testlabors, das bereits zwei Monate nach der Implementierung einsatzbereit war.

Wenn Benutzerfreundlichkeit ein Kaufkriterium für Ihr ELN ist, bewerten Sie den gesamten Einführungspfad

Das bedeutet, sich anzusehen, was die Nutzer zuerst tun, wie Workflows konfiguriert werden, wie die Implementierung beginnt, wie schnell Ihr Team einen Mehrwert erkennt und wie sich das System anpasst, während Ihr Labor wächst. Benutzerfreundlichkeit und ROI sind dieselbe Frage, nur auf zwei verschiedene Arten gestellt: Ein Tool, das sich auszahlt, ist ein Tool, das die Leute auch nutzen.

Erfahren Sie, wie SciSure die einfache Implementierung von ELN-Workflows unterstützt für F&E-Teams in Unternehmen, Biotech, Pharma, akademischen Einrichtungen und Laboren, die ein ELN benötigen, auf das sie sich wirklich verlassen können.

Quellen

G2-Bewertungsdaten geprüft am 16. Juli 2026 auf den öffentlichen Bewertungsseiten für SciSure, Labguru ELN LIMS, SciNote, IDBS E-WorkBook und Benchling. G2-Zahlen und -Themen ändern sich im Laufe der Zeit; betrachten Sie diese daher als öffentliche Momentaufnahme.

IDBS E-WorkBook und Benchling sind enthalten, da sie von Unternehmenskunden bei der ELN-Suche häufig zum Vergleich herangezogen werden. G2 hat jedoch keine Kennzahlen zur Implementierungsdauer auf den geprüften Seiten veröffentlicht. Bitte beachten Sie diesen Hinweis, sofern später keine öffentlichen Implementierungskennzahlen hinzugefügt werden.

Die Zahlen für Food Brewer und die Boston University stammen aus den öffentlichen Kundenberichten von SciSure.  

Relevante regulatorische und Forschungsstandards:

• NIH-Richtlinie für Datenmanagement und -austausch: https://grants.nih.gov/policy-and-compliance/policy-topics/sharing-policies/dms

• FAIR-Prinzipien: https://www.go-fair.org/fair-principles/

• 21 CFR Part 11 (Elektronische Aufzeichnungen; Elektronische Signaturen): https://www.ecfr.gov/current/title-21/chapter-I/subchapter-A/part-11

• FDA, Elektronische Systeme, elektronische Aufzeichnungen und elektronische Signaturen bei klinischen Untersuchungen (Oktober 2024): https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/electronic-systems-electronic-records-and-electronic-signatures-clinical-investigations-questions

• ICH E6(R3) Leitlinie für Gute Klinische Praxis (GCP), Stufe 4 (Januar 2025): https://database.ich.org/sites/default/files/ICH_E6(R3)_Step4_FinalGuideline_2025_0106.pdf