Nedávný článek v časopise National Geographic, Proč lžeme: Věda o našich klamavých způsobech chování od Yudhijita Bhattacharjeeho zkoumá, jak a proč jsou intriky a nepoctivost součástí toho, co nás dělá lidmi.

Lžeme z nejrůznějších důvodů - rádi si zlepšujeme pocit ze stravy: "Tenhle jogurt s limetkou je stejně dobrý jako kousek koláče." Lžeme, abychom ochránili pocity druhých: "Samozřejmě, že jsi nepřibrala, vypadáš skvěle!". Lžeme také proto, abychom zakryli chybu: "Já s tím nemám nic společného."

V článku je zmíněna i řada dalších typů lží - vyhýbavé, altruistické a zlomyslné lži, abychom jmenovali jen některé. Při upřímném zamyšlení nad vlastním životem je snadné si všimnout mnoha lží, které z nejrůznějších důvodů říkáme druhým, ale také, a to je možná ještě pozoruhodnější, nesčetných nepravd, které říkáme sami sobě. Stala se z toho reflexivní, lidská technika, jak se vyrovnat s naší realitou, něco, co děláme společensky, profesně i osobně, a často si to ani neuvědomujeme.

Žijeme ve světě plném dat. Televizní pořady jsou úspěšné nebo neúspěšné na základě sledovanosti. Sportovní fanoušci a odborníci shromažďují statistické údaje, aby mohli posoudit schopnosti a výkony hráčů a týmů. Sázkaři a bookmakeři neustále počítají kurzy. Prodejci slevových kupónů počítají, kolik peněz mohou ušetřit.

Ve světě výzkumu a vývoje je objem dat ohromující. Takže pokud jde o správu a kvalitu dat, opět strkáme hlavu do písku a lžeme si o efektivitě našeho systému? Jsou data, která řídí naše pracovní postupy, skutečně tak kvalitní, jak by mohla být?

Ekonomická výhoda: využívání finančních výhod

"Ano, zlato. Kufr je plný nákupních tašek, ale všechny tyhle věci jsem sehnala levně!"

Všichni máme rádi vzrušení z výhodné koupě. Máme dobrý pocit, když najdeme zboží, které stojí mnohem méně než obvykle, ale za jakou cenu? Smířili jsme se s horší kvalitou, která vede k případné nutnosti výměny? Vybrali jsme si model bez zvonků a píšťalek, o kterém si myslíme, že ho v danou chvíli nepotřebujeme, abychom později zjistili, že tyto pomůcky opravdu potřebujeme? To, co jsme v danou chvíli považovali za finanční zisk, může později často vyústit ve finanční ztrátu - nejen v dolarech, ale také v čase, který zabere hledání a výměna výrobku, který jste si vybrali na prvním místě.

Stejně jako u všeho v moderní společnosti existuje mnoho možností správy dat z výzkumu a vývoje - a některé z nich mohou být dokonce zdarma. Možná už slyšíte ten hlas ve své hlavě, možná jsou to slova vašeho šéfa nebo účetního oddělení: "Za tohle přece vůbec není potřeba utrácet peníze, ne?". Pamatujte na tyto malé lži okamžiku, vždy existuje důvod, proč jsou některé věci zdarma...

Když jsou data uložena v mém počítači ve struktuře složek, která mi dává smysl, nikdo jiný nemůže vědět, že tam data jsou, natož aby je hledal a našel.

Co když jsou stejná data v mém počítači důležitá pro analýzu, kterou provádějí jiní? Co když data v mém počítači zcela změní analýzu? Nebo ještě hůř, co když analýza závisí na těchto datech a bez přístupu k nim budou ostatní nuceni duplikovat mé úsilí a shromažďovat tato data sami?

Čas promarněný zdvojnásobením nákladů na dosažení stejného výsledku. Tomu všemu jsem se mohl vyhnout, kdybych použil nástroj, který by mému týmu umožnil vědět, že data již existují a kde je přesně najít.

Sebepojetí: utváření pozitivního obrazu o sobě samém

"Nepotřebuji Fitbit, aby mi řekl, že jsem stroj na spalování kalorií!"

Všichni jsme byli v situaci, kdy jsme si mysleli, že něco děláme velmi dobře, dokud jsme nebyli vystaveni zkoušce. Teprve pak zjistíme, že jsme buď strkali hlavu do písku, nebo jsme si otevřeně lhali o tom, jak dobrou práci jsme odváděli.

Je snadné předpokládat, že každý v organizaci zaznamenává všechna potřebná data, aby někdo jiný mohl pochopit a interpretovat, co udělal pro dosažení daného výsledku. Je také snadné předpokládat, že každý z nich použil správné postupy a dodržel nezbytné předpisy k provedení. Všichni však víme, kam slepé předpoklady na pracovišti vedou.

Není důležité jen vědět, že data existují a kde je najít. Stejně důležité je vědět, že data byla zachycena způsobem, kterému ostatní rozumí a na který se mohou spolehnout - o jejich platnosti nelze pochybovat a regulační normy nelze falšovat.

Pokud jsou data v laboratoři neplatná nebo obtížně srozumitelná, může to vést k opakované práci, což organizaci stojí čas i peníze. Se správným softwarem pro správu laboratorních dat však lze zavést kontrolní mechanismy, které zajistí, že všechny potřebné informace budou řádně zachyceny a že data budou vytvářena podle předem nastavených obchodních pravidel.

Můžete si přečíst "Druhá část" našeho seriálu "Správa dat: Děláte si legraci?" zde.

Zjistěte, jak vám může E-WorkBook Cloud pomoci s procesy správy dat z výzkumu a vývoje a laboratorních dat, promluvte si s jedním z našich odborníků ještě dnes.