良好生产规范

数据完整性问题在上升。由FDA定义为“数据的完整性，一致性和准确性...数据应归属，清晰，同时录制，原始或真正的副本，准确，”数据完整性流程要求有机制来防止意外和/或故意未经授权修改数据。

与产品标识、质量、纯度或效力相关的不正确或虚假数据会产生严重影响，包括患者伤害、药品短缺、对企业声誉的损害、利润损失以及民事和刑事责任。更难以量化的是失去客户、员工和监管机构信任的影响。

了解个人的质量体系对于评估整个公司的质量方法至关重要。质量管理体系的真正考验是在出现问题时它是如何工作的。基于风险的方法适合于发现数据完整性问题，该方法应基于感知到的紧迫性、领导对质量的承诺以及进行评估的个人的角色和权限。

IQVIA采用结构化方法来表征和优化质量系统，有五种领先的重新调解和防止数据完整性问题解决方案：

• 调查和纠正数据完整性问题。
• 创造质量文化。
• 发展可见的、敬业的领导，致力于持续改进。
• 招聘和保留策略支持健全的GMP和良好的文档实践(GDP)。
• 实用的平衡绩效管理。

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