Vetenskapliga arbetsflöden används för att förbättra hur forskningen bedrivs. De vanligaste typerna fokuserar på laboratoriearbetsflöden, beräkningsarbetsflöden och arbetsflöden för dataanalys. Många institutioner utvecklar vetenskapliga arbetsflöden för att minska misstag, förbättra resultat och påskynda upptäckten. Arbetsflöden är ofta specialdesignade för att fungera för specifika studier och kan variera beroende på bransch och vilken typ av data som behöver samlas in och analyseras.
Vetenskapliga arbetsflöden för labbet kan täcka flera aspekter av verksamheten. På många institutioner finns specifika arbetsflöden för att förbereda ett prov som ska testas. Till exempel kan en sjukhusklinik ha väldefinierade rutiner för att skaffa ett patientprov, logga in det provet, spåra det med en skanner och streckkod, lagra det och förbereda det för undersökning. I det här fallet kan det vetenskapliga arbetsflödet vara en kombination av skriftliga procedurer att följa och datorprogram som spårar provet från samling till undersökning. Information om ett provs status görs ofta tillgänglig via en webbportal för enkel åtkomst. Laboratorieverksamheten använder också arbetsflöden för att garantera att nödvändiga material finns tillgängliga, såsom kemiska reagenser som behövs för att utföra ett test, finns i lager och tillgängliga när ett experiment körs.
En annan form av vetenskapligt arbetsflöde för laboratoriet handlar om att genomföra själva experimentet. En forskare kanske till exempel vill fotografera en viss del av himlen eller sekvensera DNA från en viss cell. I båda fallen skulle ett arbetsflöde diktera de steg en forskare skulle följa för att slutföra observationen. Till exempel skulle astronomer behöva få koordinaterna för den region de vill studera, mata in dessa data i teleskopets spårningssystem och placera en digitalkamera för att fånga en bild. Sådana arbetsflöden skulle kunna användas av en institution för att schemalägga tid på specialutrustning för att säkerställa optimal användning av den utrustningen också.
Mycket forskning görs idag genom datormodellering och simulering. Vetenskapliga arbetsflöden för denna typ av forskning kan innefatta procedurer för att skapa programmet, felsöka det och sedan skicka in och köra dessa beräkningsjobb. I många labb kan en forskare skicka in ett jobb online till ett datorcenter. Jobben schemaläggs sedan automatiskt baserat på olika faktorer inklusive prioritetsnivå, tillgängliga resurser och hur länge jobbet kommer att pågå. I de flesta fall finns information om jobbstatus tillgänglig online, så de som har skickat in ett jobb kan snabbt kontrollera dess status för att se om det är schemalagt att köras, köras eller slutföras.
När ett experiment väl är gjort, ett labbtest är genomfört eller en datorsimulering är det ofta behov av en annan typ av vetenskapligt arbetsflöde för att analysera insamlade data. Ofta är det första steget i ett sådant arbetsflöde för vetenskaplig analys att extrahera data från en specifik databas, fil eller webbplats. Uppgifterna måste sedan föras in i ett korrekt format. Detta kan vara något så enkelt som att konvertera en temperaturavläsning i Fahrenheit till Celsius eller en avståndsmätning från fot till miles. Data körs sedan genom en analysrutin och kan behöva jämföras med andra data. De slutliga resultaten presenteras sedan för forskaren, vanligtvis i form av en rapport, en fil eller en visuell display.
I alla dessa typer av vetenskapliga arbetsflöden är fördelen att forskare har standardiserade sätt att utföra sitt arbete. I vissa fall kan automatisering tillämpas på några av stegen i ett arbetsflöde. Automatisering hjälper till att ta bort arbete från forskaren och att påskynda processen.