Wechsel von einem anderen ELN: Eine praxisorientierte Migrationsstrategie für Forschungslabore

Wenn Sie ein elektronisches Laborjournal ersetzen, liegt das größte Risiko darin, den Kontext zu bewahren, der einen Datensatz später wertvoll macht: die Probe, die Protokollversion, den Anhang, die Instrumentendaten, den Prüfer, die Signatur, den Zeitstempel, den Lagerort und den Entscheidungspfad.

Dieser Kontext ist entscheidend für die tägliche Laborarbeit sowie für umfassendere Anforderungen an Datenintegrität, Reproduzierbarkeit, Audit-Bereitschaft, Finanzierung und elektronische Archivierung. Zum Beispiel:

• Die NIH-Richtlinie zum Datenmanagement und zur Datenfreigabe verpflichtet geförderte Forschende dazu, einen Plan für die Verwaltung und Bereitstellung wissenschaftlicher Daten zu erstellen.
• Die FAIR-Prinzipien sorgen dafür, dass Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sind.
• Teams, die der FDA unterstehen, müssen elektronische Aufzeichnungen, elektronische Signaturen, Zugriffskontrollen und Audit-Trails gemäß 21 CFR Part 11, der FDA-Leitlinie zu elektronischen Systemen, elektronischen Aufzeichnungen und elektronischen Signaturen bei klinischen Prüfungensowie der FDA-Leitlinie zur Datenintegrität bei der Arzneimittelherstellung (CGMP)bewerten.
• Teams in Großbritannien und der EU sollten zudem die MHRA-Leitlinie zur GxP-Datenintegrität und EU GMP Annex 11 für computergestützte Systemeberücksichtigen, da diese entscheidend sind, wenn Inspektoren oder Qualitätssicherungsteams Nachweise darüber verlangen, dass Aufzeichnungen korrekt, vollständig, lesbar, sicher und abrufbar bleiben.

Sie müssen nicht alles auf einmal umstellen. Aber Sie benötigen einen strukturierten Übergangsplan, der bei den bereits genutzten Arbeitsabläufen ansetzt, das neue System anhand echter Datensätze validiert und den Wissenschaftlern einen Grund gibt, dem Wandel zu vertrauen.

Mehr erfahren: Die 5 besten elektronischen Laborjournale (ELN) im Jahr 2026, bewertet nach Benutzerfreundlichkeit und ROI: Basierend auf echten Nutzerbewertungen

Warum scheitern ELN-Umstellungen?

ELN-Umstellungen scheitern, wenn Teams Datensätze migrieren, bevor sie den zugrunde liegenden Kontext definiert haben – also die Workflows, Datenbeziehungen, Verantwortlichkeiten, Validierungsprüfungen und Schulungspläne, die mit diesen Datensätzen verbunden sind.

Ein oberflächlicher Migrationsplan klingt meist einfach: Daten aus dem alten ELN exportieren, in das neue importieren, Nutzer schulen und live gehen. In der Praxis bleiben Labore jedoch stecken, weil das alte System mehr als nur Journaleinträge enthält. Es umfasst teilweise dokumentierte Workarounds, Ordnerstrukturen, Benennungskonventionen, Excel-Tracker, Gefrierschrank-Pläne, Gerätedateien, PDF-Exporte, Berechtigungen und das lokale Wissen der Personen, die das System bisher am Laufen gehalten haben.

Der bessere Weg ist es, Ihre ELN-Umstellung als Projekt zur Optimierung von Labor-Workflows zu betrachten. Sie entscheiden dabei, wie Ihr Team künftig Experimente dokumentiert, Proben mit Ergebnissen verknüpft, Begleitdateien sichert, abgeschlossene Arbeiten prüft und Nachweise später wiederfindet.

Was sollten Sie prüfen, bevor Sie Ihr aktuelles ELN verlassen?

Bevor Sie Ihr aktuelles ELN verlassen, sollten Sie die Datensätze, Proben, Protokolle, Dateien, Benutzer, Berechtigungen, Integrationen, Papierarchive und Compliance-Anforderungen prüfen, die den Umzug überdauern müssen.

Beginnen Sie mit einer praktischen Bestandsaufnahme. Eine Tabelle reicht völlig aus, wenn dies der schnellste Weg ist, um Fakten zu sammeln. Es geht darum, versteckte Abhängigkeiten aufzudecken, bevor sie Sie mitten in der Migration überraschen.

Erfassen Sie diese Kategorien:

Fragen Sie auch Ihre Nutzer, wo sie außerhalb des aktuellen ELN arbeiten. Bei vielen Migrationen wird der eigentliche Arbeitsablauf übersehen, da der tägliche Workflow auf Excel-Tabellen, Notizbücher, OneNote-Seiten, PDFs, E-Mail-Freigaben, lokale Laborrechner und freigegebene Ordner verteilt ist.

Fügen Sie bei standortübergreifenden Migrationen Details auf Standortebene hinzu. Eine Forschungsorganisation mit drei Standorten sollte wissen, welcher Standort welche Journale besitzt, welche Namenskonventionen für Proben sich je nach Standort unterscheiden, welche Labore lokale Admin-Unterstützung benötigen und welche historischen Daten während der Umstellung verfügbar sein müssen.

Wie entscheiden Sie, was migriert, archiviert oder neu aufgebaut werden soll?

Entscheiden Sie für jeden Datensatz einzeln, ob er als strukturierte Daten migriert, als Archivdatensatz aufbewahrt oder im neuen ELN als verbesserte Workflow-Vorlage neu erstellt werden soll. Das hält die Umstellung praktikabel. Eine vollständige Migration jedes alten Feldes kann Monate dauern und führt oft nur dazu, dass ineffiziente Workflows übernommen werden. Eine selektive Migration ermöglicht es Ihnen, das Wesentliche zu bewahren, Veraltetes auszumustern und häufige Aufgaben in bessere Strukturen zu überführen.

Sie können drei Kategorien verwenden.

Für aktive Projektesollten Sie sicherstellen, dass die Datensätze und Datenobjekte priorisiert werden, die Wissenschaftler in den ersten 30 bis 90 Tagen benötigen: aktuelle Protokolle, aktive Probensätze, Gefrierfachstandorte, laufende Studien, aktuelle Experimente, wichtige Anhänge und Genehmigungsworkflows.

Für ältere Datensätzesollten Sie die Wiederauffindbarkeit sicherstellen. Ihr Team muss wissen, wo sich der Datensatz befindet, was er enthält, wer ihn verwaltet hat, wann er exportiert wurde, aus welchem System er stammt und wie er bei einem Audit, einer Manuskriptprüfung, einem Förderbericht, einer IP-Prüfung oder einer internen Untersuchung abgerufen werden kann.

Auf welche Migrationsdienste sollten Sie achten, wenn Sie von Papier, Tabellenkalkulationen oder einem alten ELN umsteigen?

Achten Sie auf Migrationsdienste, die Bestandsaufnahme, Digitalisierung von Papierunterlagen, Datenextraktion, Feldzuordnung, Probenbereinigung, Pilotimport, Validierung, Compliance-Dokumentation, Benutzerschulung und Planung kontrollierter Archive abdecken.

Wenn Sie 15 oder 20 Jahre an Papiernotizbüchern und Altdaten haben, ist der Migrationsdienst genauso wichtig wie das Ziel-ELN. Sie benötigen Unterstützung dabei, historisches Material in einen kontrollierten Datensatz umzuwandeln, ohne so zu tun, als könnte jede Seite in perfekt strukturierte Daten umgewandelt werden.

Nützliche Migrationsdienste umfassen:

• Migrationsanalyse.
  ‍Inventarsysteme, Papierarchive, Probenverfolgung, Anhänge, Signaturen, Aufbewahrungsanforderungen und standortspezifische Unterschiede, bevor die Konfiguration beginnt.
• Digitalisierung und Indexierung von Papierunterlagen.
  ‍Scannen von Notizbuchseiten, Erfassung von Metadaten wie Notizbuchinhaber, Projekt, Datumsbereich, Seitenbereich, Standort und Aufbewahrungskategorie sowie Erstellung eines Abrufindex.
• Datenextraktion und -zuordnung.
  ‍Zuordnung alter ELN-Felder, Tabellenspalten, Proben-IDs, Aliase, Protokollnamen und Dateireferenzen in die Struktur des neuen Systems.
• Bereinigung von Proben und Lagerbeständen.
  ‍Standardisieren Sie Probentypen, Gefriergerät-Standorte, Box-Positionen, Eigentumsverhältnisse, Materialstatus, Barcode-Werte und Abstammungslinien vor dem Import.
• Archivierung historischer Daten.
  ‍Bewahren Sie ältere Datensätze als schreibgeschützte Exporte auf, wenn eine strukturierte Migration mit höheren Kosten oder Risiken verbunden ist als der tägliche Nutzen rechtfertigt.
• Pilotmigration.
  ‍Importieren Sie zuerst einen repräsentativen Datensatz, einschließlich problematischer Einträge wie doppelter Probennamen, fehlender Lagerorte, großer Anhänge, inaktiver Benutzer und signierter Datensätze.
• Validierung und Abgleich.
  ‍Vergleichen Sie Datensätze zwischen Quelle und Ziel hinsichtlich Anzahl, Anhängen, Probenverknüpfungen, Metadaten, Zeitstempeln, Signaturen, Berechtigungen und Fehlerprotokollen.
• Unterstützung bei Compliance-Paketen.
  ‍Dokumentieren Sie Migrationsentscheidungen, Testnachweise, Abweichungen, Genehmigungen und Aufbewahrungsstrategien, damit QS, IT und Auditoren den Prozess überprüfen können.
• Schulung und Unterstützung bei der Einführung.
  ‍Schulen Sie Wissenschaftler arbeitsablaufbezogen, ernennen Sie Labor-Champions und etablieren Sie einen Support-Rhythmus nach dem Go-Live.

Für ein KI-gestütztes oder KI-fähiges ELN wird die Integrität historischer Daten noch wichtiger. KI-Ergebnisse sind nur dann nützlich, wenn die Quelldaten strukturiert, zuordenbar, zugriffsgeschützt und durch Menschen verifizierbar sind. Bevor Sie eine KI-Ebene für Suche, Zusammenfassungen, Protokollerstellung oder Analyseunterstützung einsetzen, stellen Sie sicher, dass Ihre Migration Herkunftsnachweise, kanonische Proben-IDs, Protokollversionen und Dateikontexte bewahrt. Der NIST AI Risk Management Framework kann Teams dabei helfen, über KI-Governance nachzudenken, aber regulierte Labore müssen dennoch sicherstellen, dass die zugrunde liegenden elektronischen Aufzeichnungen den Anforderungen von FDA, MHRA, EMA/EU oder internen Qualitätsvorgaben standhalten.

How do you protect data integrity during an ELN migration?

You can protect data integrity by proving that migrated records remain complete, accurate, attributable, legible, traceable, and retrievable after the move.

This is where standards become practical. 21 CFR Part 11 calls for secure, computer-generated, time-stamped audit trails for electronic records in scope, plus authority checks so only authorized people can access, alter, or sign records. FDA's guidance on electronic systems, electronic records, and electronic signatures in clinical investigations focuses on whether electronic records and signatures can be trusted as reliable equivalents to paper records and handwritten signatures. FDA's data integrity guidance for drug CGMP emphasizes reliable and accurate data, with risk-based strategies to prevent and detect integrity issues.

For UK GxP environments, the MHRA GxP data integrity guidance is useful because it frames data integrity around the complete lifecycle of the data.

For EU GMP environments, EU GMP Annex 11 is especially relevant during migration because it states that validation should include checks that data are not altered in value or meaning during transfer to another format or system.

For clinical research, ICH E6(R3) Good Clinical Practice is also relevant because it reinforces fit-for-purpose systems, proportionate quality management, and reliable trial records.

If your lab is outside Part 11, GLP, GMP, or GCP scope, these checks still matter. They help you avoid losing scientific context, using the wrong sample, citing an outdated protocol, or spending hours proving that a record is the one you think it is.

How do you build a sample and digital strategy before the move?

Build a sample and digital strategy by defining how samples, metadata, protocols, experiments, files, and system access should connect before you configure the new ELN. Ideally, you should plan these before software configuration. In a real lab, experiments rarely stand alone. They depend on samples, reagents, cell lines, antibodies, plasmids, mouse colonies, freezer boxes, instruments, file outputs, and people who know the history.

This is also where future AI readiness becomes concrete. If your ELN records use consistent sample identifiers, protocol versions, required metadata, and searchable attachments, your team will be in a stronger position to reuse data later. FAIR starts when you decide whether a future scientist can find and understand the record.

How can no-code configuration reduce migration risk?

No-code configuration reduces migration risk when your team can build templates, fields, roles, sample types, and approval workflows around real lab work without waiting for custom software development.

For drug discovery, translational research, and platform biology teams, the question is often practical: can scientists and admins configure complex workflows without heavy custom coding?

A configurable ELN still needs implementation discipline. If every lab group invents its own naming rules and templates, the new system can recreate the old mess in a cleaner interface. Use configuration to standardize the parts of the workflow that need traceability while leaving scientists enough flexibility to document real research.

How should implementation be planned so scientists can adopt the new ELN?

Plan implementation around named owners, phased milestones, real lab workflows, test migration, and role-based training instead of a single go-live date.

Any ELN vendor can show a demo. A successful transition depends on the implementation process behind the software. Your plan should define who owns each decision, what gets configured first, how migration will be tested, who signs off, and how scientists will get help once they begin using the system.

With SciSure, implementation support can include onboarding to assemble a project team, create a project plan, set milestones, appoint key users, and create a training schedule. Our onboarding team can support structured data migration from existing ELNs, spreadsheets, and paper-based records through the SciSure ELN. That matters because scientists are being asked to trust a new way of recording work.

What does implementation for research labs look like in practice?

In research environments, successful implementation looks like phased rollout, local champions, hands-on training, and enough configuration support for scientists to use the system in daily work.

Institut Pasteur, for example, evaluated more than 20 ELNs across 12 research departments, with scientists from around 50 units involved in the final choice. The rollout was organized in four deployment waves, with presentations, follow-up meetings, review meetings, workshops, and monthly training sessions to support onboarding across staff and facilities.

The implementation lesson is specific: a large research organization should expect deployment waves, role-based support, and local users who can translate the system into the way each lab records experiments, samples, protocols, and files.

How do you train users without slowing active experiments?

Train users with the exact tasks they need for active work: create a record, use a template, link a sample, attach a file, request review, sign or witness, and find the record later. On day one, your scientists need to know how to finish this week's work without losing time or creating compliance questions.

Keep training close to real work. A protein engineering team might practice documenting a construct design, linking plasmid samples, attaching sequencing results, and reviewing the completed record. A bioprocess team might practice linking cell culture samples to scale-up experiments and capturing bioreactor outputs. A core facility might practice sample intake, storage assignment, status updates, and report retrieval.

How should you test the new ELN before full rollout?

Test your new ELN with real workflows, representative migrated data, and the people who will use it every week.

A pilot should be small enough to manage and real enough to expose problems. Include clean sample data and the awkward cases: duplicate sample names, missing freezer positions, old file formats, signed records, external collaborators, inactive users, unusually large attachments, scanned paper notebooks, and experiments with many linked materials.

For regulated teams, document the test cases, expected results, actual results, deviations, fixes, and approval. For research teams outside regulated scope, the same habit gives you a useful project record and reduces uncertainty after launch.

What are some success metrics for an ELN migration?

These metrics help your team see whether adoption is happening in daily work after kickoff.

What can SciSure add to an ELN transition?

SciSure can be a strong option when you need implementation support plus connected ELN, LIMS, sample, inventory, permission, signature, and audit-ready workflows in one platform. You should still evaluate every platform against your lab's workflows, regulatory scope, IT needs, migration risk, and user adoption requirements. The strongest option is the one whose platform and implementation team can help you move from scattered records to usable, trusted workflows.

With SciSure, you can use verified ELN capabilities such as experiment documentation, real-time collaboration, experiment templates, advanced search, instrument integration, approval workflows, version control, variable parameters, mobile access, support and training, and regulatory support for GxP and FDA 21 CFR Part 11 through SciSure ELN. You can also link experiments to samples and inventory, attach files, images, and datasets, and manage configurable roles and permissions.

With SciSure LIMS, you can manage samples, inventory, equipment, storage units, order workflows, barcode labels, custom sample fields, sample history, batch updates, and links between samples and experiments. For transition planning, that matters when your old ELN pain is connected to sample traceability, freezer lookup, inventory status, or manual spreadsheets.

For transition planning, SciSure's practical advantage is the implementation process around the platform. The combination of onboarding, technical implementation, migration support, key-user training, and end-user training can help labs move from "we exported records" to "scientists can use the new workflow."

The lesson for an ELN transition is specific: start with the bottleneck your team already feels. If scientists waste time finding samples, start with sample cleanup and traceability. If protocols vary by person, start with templates and versioned methods. If QA struggles to review completed records, start with signatures, approvals, and audit trails. Implementation succeeds when the first workflow proves value at the bench.

What should happen to the old ELN after go-live?

After go-live, preserve the old ELN as a controlled source of historical records until retention, audit, IP, and retrieval requirements are satisfied. Keep the old system controlled after users begin working in the new one. Decide how long it remains accessible, who can access it, whether users can edit it, and how records will be exported or archived. Your retention plan should account for grant records, publication support, patent evidence, regulated studies, employment changes, institutional policy, and site-level requirements.

If you keep both systems active for too long, users may split their work and create a new traceability problem. If you shut the old system down without a retrieval plan, you may lose context you need later. Aim for a clear transition window and a documented archive.

How do you know your ELN transition is working?

Your ELN transition is working when scientists can complete active work in the new system, find old context when needed, and trust the record during review, reuse, or audit. Look for these signs in daily workflows:

The end state should feel concrete. A scientist can repeat a workflow. A lab manager can locate a sample. A reviewer can trust the record. An admin can control access. A future teammate can understand what happened without tracking down the person who did the work.

FAQ: what should labs know before migrating ELNs?

Use these answers to align lab users, IT, QA, and leadership before you commit to a migration timeline.

Should you migrate every record from your old ELN?

You should prioritize migrating active records and structured data that need to stay searchable, linked, editable, or reportable. Archive older completed records in a controlled, retrievable format when full structured migration does not add value.

How do you migrate 15 or 20 years of paper lab notebooks?

Start by inventorying notebook owners, date ranges, projects, sites, retention needs, and scan priority. Then digitize the highest-value notebooks, index them with searchable metadata, preserve page-level integrity, and connect the archive to active projects or sample records where needed. Do not promise that every historical page will become clean structured data. For many labs, the safer approach is a controlled digital archive plus structured migration for active records, samples, protocols, and high-value datasets.

What migration services help with FDA, MHRA, and EMA expectations?

Look for services that include migration planning, source-data inventory, data mapping, validated test imports, reconciliation logs, exception handling, access-control design, signature and audit-trail review, archive planning, and documented sign-off. FDA, MHRA, and EMA/EU expectations all come back to the same practical question: can your lab prove that records are trustworthy, complete, traceable, secure, and retrievable after the move?

How long does an ELN transition take?

The timeline depends on data volume, data quality, paper archive size, regulatory scope, integrations, validation needs, and how many teams or sites are included. A contained pilot can start faster than an all-lab migration because you only need the first workflow, first template set, first sample dataset, and first user group to prove the approach.

What is the biggest data migration risk?

The biggest risk is losing relationships between records. A notebook entry may still exist after migration, but it loses value if the linked sample, protocol version, attachment, signature, reviewer, instrument output, or storage location is missing.

What should you consider before moving to an AI-powered ELN?

Before you adopt an AI-powered or AI-enabled ELN, make sure your source records are structured, permissioned, traceable, and human-verifiable. AI can only help if the underlying data has reliable sample IDs, protocol versions, metadata, attachments, and provenance. For regulated or audit-sensitive labs, AI outputs should not replace controlled source records, human review, or validated recordkeeping processes.

What no-code ELN options matter for pharmaceutical workflows?

For pharmaceutical workflows, prioritize configurable experiment templates, custom fields, sample types, storage maps, approval workflows, permissions, signatures, barcode workflows, imports, and audit trails. These no-code or low-code controls help admins support complex workflows such as assay execution, sample intake, synthesis, stability testing, formulation, review, and sign-off without creating custom software for every process.

What standards should you consider before changing ELNs?

• ‍NIH's Data Management and Sharing Policy für die Planung geförderter Forschung
• ‍FAIR-Prinzipien für Nachnutzbarkeit und Metadatenqualität
• ‍21 CFR Part 11 und die FDA-Leitlinie zu elektronischen Aufzeichnungen und Signaturen für regulierte elektronische Aufzeichnungen
• FDA-Leitlinie zur Datenintegrität für zuverlässige und präzise CGMP-Aufzeichnungen
• ‍MHRA-Leitlinie zur GxP-Datenintegrität für die Erwartungen an den GxP-Datenlebenszyklus im Vereinigten Königreich
• EU-GMP-Anhang 11 für computergestützte Systeme im GMP-regulierten Umfeld
• ‍ICH E6(R3) für Aufzeichnungen in der klinischen Forschung,
• und NIST Cybersecurity Framework 2.0 zur Verwaltung von Cybersicherheitsrisiken in Bezug auf Systeme, Zugriff und Resilienz.

Wann sollten Sie ELN plus LIMS anstelle eines reinen ELN in Betracht ziehen?

Ziehen Sie ELN plus LIMS in Betracht, wenn die Experimentdokumentation stark von Probenverfolgung, Inventar, Lagerung, Ausrüstung, Bestellstatus, Barcode-Erfassung oder Chargen-Workflows abhängt. Wenn Ihre größte Herausforderung darin besteht, die richtige Probe zu finden, die Herkunft nachzuweisen, Gefrierlagerplätze zu verwalten oder Materialien mit Ergebnissen zu verknüpfen, kann ein vernetzter ELN- und LIMS-Workflow den manuellen Abgleich reduzieren.

Was sollten Sie einen ELN-Anbieter vor Vertragsabschluss fragen?

Fragen Sie, wie der Anbieter mit Datenmigration, Papierunterlagen, Probenverknüpfungen, Dateianhängen, Vorlagen, Berechtigungen, Audit-Trails, Signaturen, Schulungen, Support, Validierungsnachweisen, Integrationen, Backups, historischen Archiven und der Benutzerakzeptanz nach dem Go-Live umgeht. Bitten Sie um Beispiele anhand Ihrer Workflows und Ihrer Datenstruktur.

Wenn es mit Ihrem aktuellen ELN schwierig ist, Datensätze zu finden, Proben nachzuverfolgen, Protokolle zu standardisieren, abgeschlossene Arbeiten zu überprüfen oder sich auf Audits vorzubereiten, zeigen sich die Kosten des Verbleibs bereits in kleinen Details. Ein sorgfältiger Umstieg bietet Ihnen die Möglichkeit, diese Probleme Workflow für Workflow zu beheben.

Wenn Sie den Wechsel von einem anderen ELN, Papiernotizbüchern oder veralteten Forschungssystemen planen, buchen Sie eine SciSure-Demo um den Migrationsumfang, die Implementierungsunterstützung, die Probenrückverfolgbarkeit und die Akzeptanzplanung für Ihr Labor zu besprechen.

Mehr lesen:

• So implementieren Sie ein elektronisches Laborjournal (ELN) in einem bestehenden Labor, ohne die Forschung zu verlangsamen
• Implementierung eines elektronischen Laborjournals (ELN) in einem neuen Labor: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
• 6 Hindernisse bei der Einführung eines elektronischen Laborjournals (ELN) und wie Sie Ihr Forschungsteam dabei unterstützen, diese zu überwinden‍
• GxP-Regulierungsrichtlinien: GLP- und GMP-Konformität für elektronische Laborjournale (ELNs)
• Best Practices für elektronische Laborjournale: Was Sie nach der Implementierung eines ELN tun sollten
• So wählen Sie ein datensicheres ELN aus und schützen Ihr geistiges Eigentum‍
• Warum die Einführung von ELN/LIMS auf Unternehmensebene scheitert – und was das Management ändern muss
• Papier vs. elektronische Laborjournale: Ein Leitfaden für Unternehmenslabore

Falls Sie Benchling ersetzen oder als Vergleich heranziehen, nutzen Sie unseren Vergleich potenzieller Benchling-Alternativen bevor Sie die Migration planen.