建立此主干后，Veeva 的临床查询语言 (CQL)（针对临床试验进行定制）便可用于构建或克隆各种类型的列表，甚至可以创建仅在 CDB 中起作用的检查，这些检查类似于 EDC 中的编辑检查，因此可针对所有研究数据（包括非 EDC 来源）采取行动。CQL 检查可从标准库克隆并立即部署到新研究中。
因此当出现意外数据值时，数据源几乎不可能加载失败。这一点，加上可配置的数据加载过程，为 CDB 中的数据聚合提供了持久性。当发生故障时，可能是因为错误地捕获了受试者 ID，系统会自动识别不良记录，并在处理数据后立即报告给第三方数据提供商和赞助商或 CRO 数据管理团队以寻求解决方案。
使用产品化解决方案和轻触式数据转换方法，可以在几 白俄罗斯赌博数据 分钟内（而不是几小时）对大型试验数据进行数据清理，并在流中生成自动数据协调结果。
在测试中，CDB 检查和自动化使手动识别和处理查询的需求减少了 30% 以上。同时，CQL 允许对所有研究数据进行批量操作。
这种新方法可以汇总来自任何第三方数据提供商的数据，并允许第三方数据提供商以对他们最方便的方式提供患者数据，从而消除数据清理延迟，并加快跨源数据清理和协调。此过程还消除了通常用于跟踪这些活动的电子表格。
临床数据管理从来都不是一件容易的事，但 Veeva CDB 提供了一种更简单的方法，让数据管理团队摆脱不必要的手动流程，并为研究团队提供他们所需的完整和并发数据，使数据清理尽可能快速和简单。