IDBSブログ|2017年7月4日

データ管理:あなたは自分をからかっているのか?前編

1ナショナル・ジオグラフィック誌の最近の記事、 私たちはなぜ嘘をつくのか:私たちの欺瞞的なやり方の背後にある科学 ユディジット・バタカルジー著)は、謀略と不正直がいかにして、そしてなぜ人間らしさの一部なのかを探求している。

私たちはあらゆる理由で嘘をつく。"このキーライムヨーグルトはパイと同じくらいおいしいよ "と、ダイエットについて自分を良く見せたいのだ。他人の気持ちを守るために嘘をつく。"もちろん、あなたは太っていないわ。また、失敗をごまかすために嘘をつく。

回避的な嘘、利他的な嘘、悪意のある嘘など、この記事には他にも多くの種類の嘘が挙げられている。自分の人生を正直に振り返ってみれば、さまざまな理由で他人につく嘘の数々を見るのは簡単だ。嘘をつくことは、自分の現実に対処するための反射的で人間的なテクニックであり、私たちが社会的に、職業的に、個人的に行っていることである。

私たちはデータだらけの世界に生きている。テレビ番組は視聴率に基づいて成功したり失敗したりする。スポーツファンや評論家は、選手やチームの能力やパフォーマンスを判断するために統計的な情報を集める。ギャンブラーやノミ屋は常にオッズを計算している。クーポンカットは、どれだけ節約できるかを集計する。

研究開発の世界では、膨大な量のデータが存在する。では、データ管理と品質に関して言えば、私たちはまた砂の中に頭を埋めて、私たちのシステムの有効性について自分に嘘をついているのだろうか?私たちのワークフローを動かしているデータは、本当に良いものなのだろうか?

経済的メリット:経済的利益を享受する

「そうよ。トランクの中は買い物袋でいっぱいだけど、どれも安く買えたのよ!"

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私たちは皆、バーゲンのスリルを楽しんでいる。通常よりもずっと安い商品を見つけると気分がいいものだが、その代償は?最終的に買い替えが必要になるような質の悪さを受け入れてしまったのだろうか?その時点では必要ないと思ってベルやホイッスルのないモデルを選んだが、後になって本当にそれらのユーティリティが必要だとわかったのだろうか?その場では経済的な利益だと信じていたものが、後になって経済的な損失となることはよくある。

現代社会のあらゆるものと同様、研究開発データ管理にも多くの選択肢があり、その中には無料で利用できるものさえある。あなたの頭の中で、あるいは上司や経理部の声がすでに聞こえているかもしれない:"こんなことにお金を使う必要はまったくないでしょう?"。その時々の小さな嘘を思い出してほしい。あるものが無料なのには必ず理由があるのだから...。

私のコンピュータに、私にとって意味のあるフォルダ構造でデータが保存されている場合、他の人がそのデータがそこにあることを知ることはもちろん、検索して見つけることも不可能だ。

私のコンピューターにある同じデータが、他の人が行っている分析に不可欠だとしたら?私のコンピューター上のデータが、分析を完全に変えてしまうとしたら?あるいはもっと悪いことに、その分析がそのデータに依存しており、アクセスできなければ他の人が私の努力と重複して自分でそのデータを集めなければならなくなるとしたらどうだろう?

同じ結果を出すために、コストは2倍になり、時間は無駄になる。データがすでに存在し、どこにあるのかを正確に知ることができるツールを使っていれば、このような事態は避けられただろう。

自己印象:自分自身に対するポジティブなイメージを形成する

「Fitbitにカロリー消費マシーンだなんて言われたくない!」。

3私たちは皆、試練にさらされるまで、自分ではうまくいっていると思っている。そうして初めて、自分たちがいかに良い仕事をしていたかについて、砂の中に頭を埋めていたか、あからさまに嘘をついていたかに気づくのだ。

組織内の全員が、その結果を出すために何をしたかを他の誰かが理解し解釈するために必要なデータをすべて記録していると仮定するのは簡単だ。また、各自が正しいプロセスを使い、必要な規則に従って行動していると思い込むのも簡単だ。しかし、私たちは皆、盲目的な思い込みが職場でどこにつながるかを知っている。

データが存在し、どこにあるのかを知ることだけが重要なのではない。そのデータが、他者が理解し信頼できる方法で取得されたものであることを知ることも、同様に重要である。

研究室では、データが無効であったり、理解しにくかったりすると、作業を繰り返すことになり、時間とコストの両方がかかってしまいます。しかし、適切な検査室データ管理ソフトウェアがあれば、必要な情報がすべて適切に取り込まれ、あらかじめ設定されたビジネスルールに従ってデータが作成されるよう、チェックとバランスを行うことができる。

を読むことができる。 データ管理」の「パート2」:このブログシリーズはこちら.

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