IDBS Blog | 4 juillet 2017

Gestion des données : Vous vous moquez de moi ? (première partie)

1Un article récent du National Geographic Magazine, Pourquoi nous mentons : la science derrière nos méthodes trompeuses de Yudhijit Bhattacharjee, explore comment et pourquoi l'intrigue et la malhonnêteté font partie de notre humanité.

Nous mentons pour toutes sortes de raisons - nous aimons nous sentir mieux dans notre alimentation : "Ce yaourt au citron vert est aussi bon qu'un morceau de tarte". Nous mentons pour protéger les sentiments des autres : "Bien sûr que tu n'as pas pris de poids, tu as l'air en pleine forme ! Nous mentons également pour dissimuler une erreur : "Je n'y suis pour rien".

L'article cite également de nombreux autres types de mensonges : les mensonges d'évitement, les mensonges altruistes et les mensonges malveillants, pour n'en citer que quelques-uns. En réfléchissant honnêtement à notre propre vie, il est facile de voir les nombreux mensonges que nous racontons aux autres pour un large éventail de raisons, mais aussi, et peut-être de façon plus frappante, la myriade de contre-vérités que nous nous racontons à nous-mêmes. C'est devenu une technique humaine réflexe pour faire face à notre réalité, quelque chose que nous faisons socialement, professionnellement et personnellement, et souvent sans même nous en rendre compte.

Nous vivons dans un monde rempli de données. Les émissions de télévision réussissent ou échouent en fonction de l'audimat. Les amateurs de sport et les experts rassemblent des informations statistiques pour juger des capacités et des performances des joueurs et des équipes. Les parieurs et les bookmakers calculent en permanence les cotes. Les adeptes des coupons de réduction calculent les économies qu'ils peuvent réaliser.

Dans le monde de la recherche et du développement, le volume de données en jeu est stupéfiant. Ainsi, lorsqu'il s'agit de la gestion et de la qualité des données, sommes-nous encore en train de faire l'autruche et de nous mentir à nous-mêmes quant à l'efficacité de notre système ? Les données qui alimentent notre flux de travail sont-elles vraiment aussi bonnes qu'elles pourraient l'être ?

Avantage économique : profiter des avantages financiers

"Oui, ma chérie. Le coffre est plein de sacs de courses, mais j'ai eu tous ces articles à un prix dérisoire !"

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Nous apprécions tous le plaisir des bonnes affaires. Nous sommes heureux de trouver un article qui coûte beaucoup moins cher que d'habitude, mais à quel prix ? Avons-nous accepté une qualité inférieure qui nous obligera à remplacer l'article ? Avons-nous choisi un modèle dépourvu de toutes les commodités dont nous pensions ne pas avoir besoin à ce moment-là, pour nous apercevoir plus tard que nous en avions vraiment besoin ? Ce que nous croyons être un gain financier sur le moment peut souvent se traduire par une perte financière plus tard, non seulement en dollars, mais aussi en temps nécessaire pour trouver et remplacer le produit que vous avez choisi en premier lieu.

Comme pour tout ce qui se passe dans la société moderne, il existe de nombreuses options pour la gestion des données de R&D - et certaines d'entre elles peuvent même être gratuites. Vous entendez déjà cette voix dans votre tête, ou peut-être est-ce celle de votre patron ou du service comptable : "Il n'est vraiment pas nécessaire de dépenser de l'argent pour cela, n'est-ce pas ?". N'oubliez pas ces petits mensonges du moment, il y a toujours une raison pour que certaines choses soient gratuites...

Lorsque des données sont enregistrées sur mon ordinateur dans une structure de dossiers qui a du sens pour moi, il est impossible pour quelqu'un d'autre de savoir que ces données s'y trouvent, et encore moins de les rechercher et de les trouver.

Que se passe-t-il si ces mêmes données sur mon ordinateur sont essentielles à l'analyse menée par d'autres ? Que se passe-t-il si les données de mon ordinateur modifient complètement l'analyse ? Ou, pire encore, si l'analyse dépend de ces données et que, faute d'accès, les autres doivent reproduire mes efforts et collecter ces données par leurs propres moyens ?

Le temps perdu double le coût pour produire le même résultat. Tout cela aurait pu être évité si j'avais utilisé un outil permettant à mon équipe de savoir que les données existent déjà et de savoir exactement où les trouver.

L'image de soi : façonner une image positive de soi

"Je n'ai pas besoin d'un Fitbit pour me dire que je suis une machine à brûler des calories !"

3Nous nous sommes tous retrouvés dans une situation où nous pensions faire quelque chose de très bien jusqu'à ce que nous soyons mis à l'épreuve. Ce n'est qu'à ce moment-là que nous découvrons que nous faisions l'autruche ou que nous nous mentirions ouvertement sur la qualité de notre travail.

Il est facile de supposer que chaque membre d'une organisation enregistre toutes les données nécessaires pour que quelqu'un d'autre puisse comprendre et interpréter ce qu'il a fait pour produire ce résultat. Il est également facile de supposer qu'ils ont tous utilisé les processus corrects et suivi les réglementations nécessaires à l'exaction. Mais nous savons tous où mènent les suppositions aveugles sur le lieu de travail.

Il n'est pas seulement important de savoir que les données existent et où les trouver. Il est tout aussi important de savoir que les données ont été saisies d'une manière que les autres peuvent comprendre et sur laquelle ils peuvent s'appuyer - la validité ne peut jamais être remise en question et les normes réglementaires ne peuvent jamais être falsifiées.

En laboratoire, si les données ne sont pas valides ou sont difficiles à comprendre, elles peuvent donner lieu à des travaux répétés, ce qui coûte du temps et de l'argent à l'organisation. Mais avec le bon logiciel de gestion des données de laboratoire, des contrôles et des équilibres peuvent être mis en place pour s'assurer que toutes les informations nécessaires sont capturées de manière appropriée et que les données sont produites conformément à des règles commerciales prédéfinies.

Vous pouvez lire Deuxième partie de notre série de blogs "Gestion des données : Vous vous moquez de moi ?" ici..

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