Accuratezza dei dati nel settore della R&S

L'acquisizione e la registrazione di dati validi e accurati è importante per qualsiasi azienda di qualsiasi settore, ma è essenziale per le imprese che operano nel settore della ricerca e sviluppo (R&S).

Registrare e lavorare con dati che possono potenzialmente contribuire a scoperte che cambiano la vita significa che non c'è spazio per una gestione inaffidabile o imprecisa dell'informatica.

Nell'era moderna, i dati vengono generati a una velocità sorprendente. L'International Data Corporation (IDC) ha previsto che entro il 2020 l'universo dei dati digitali potrebbe raggiungere i 44 zettabyte, ovvero 44 trilioni di gigabyte!

La spina dorsale di qualsiasi strategia di ricerca è costituita dai dati, e il modo in cui si acquisiscono conoscenze e consapevolezza su un determinato argomento è l'utilizzo dei dati.

I dati sono sempre intorno a noi: vengono acquisiti, archiviati e gestiti. La diversità dei dati è così vasta che un sistema di gestione affidabile e flessibile è essenziale per evitare le conseguenze potenzialmente gravi degli errori.

L'effetto dell'errore

Le conseguenze di dati imprecisi in un campo che dipende da certezze definitive possono essere devastanti. Non solo è dannoso per il progresso, ma mette anche in discussione la validità e l'efficacia dell'azienda o della struttura di ricerca responsabile. Anche se l'errore sembra piccolo, il risultato può assomigliare a una sorta di effetto domino, che a lungo andare compromette altri fattori.

Ad esempio, se i risultati della vostra ricerca dovessero essere basati o citati da un altro specialista della ricerca, il vostro errore renderà di fatto il loro lavoro, così come il vostro, non valido. Ciò può avere un ulteriore impatto negativo sulla situazione, mettendo in dubbio la proprietà intellettuale della vostra struttura e sollevando domande o accuse di cattiva condotta della ricerca.

Il punto è che questi problemi possono essere evitati, basta riflettere sugli attuali processi di gestione dei dati della vostra azienda e aggiornarli e modernizzarli di conseguenza.

Gestione dei dati

Come per la maggior parte delle cose, "prevenire è meglio che curare". Adottando le misure necessarie per registrare meticolosamente i dati di qualità, si riduce significativamente il rischio di errore. Alcuni suggerimenti chiave per implementare e mantenere una buona gestione dei dati includono tecniche quali:

• Assicurarsi che i dati registrati siano ben strutturati e organizzati
• Registrazione di orari, date e luoghi specifici
• Numerazione delle pagine
• Correzione della ricerca/dati

Naturalmente, per evitare errori nei dati non è sufficiente attenersi alle best practice di cui sopra. Altri due fattori principali da considerare sono il tempo e l'allineamento.

È giusto dire che le strutture di ricerca e sviluppo scientifico possono essere ambienti dal ritmo incalzante e, a seconda delle risorse, non sempre c'è abbastanza tempo per assicurarsi che compiti importanti come la correzione delle bozze siano svolti con la meticolosità necessaria.

Allo stesso modo, solo perché uno, due o anche cinque ricercatori possono scegliere di affinare le loro tecniche di gestione dei dati, le strategie di prevenzione degli errori funzionano davvero solo quando tutto il personale e i team sono allineati, aderendo alle stesse procedure.

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Soluzione informatica

La mancanza di strumenti di gestione dei dati competenti in un settore così importante e dipendente dalla ricerca non solo compromette il progresso scientifico, ma anche l'integrità e la credibilità vostra, della vostra struttura di ricerca e dei vostri collaboratori.

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