IDBS 블로그 | 2017년 7월 4일

데이터 관리: 데이터 관리, 어떻게 해야 할까요? (1부)

1내셔널 지오그래픽 매거진의 최근 기사, 우리가 거짓말을 하는 이유: 기만적인 방법의 과학적 근거 는 유디짓 바타차르지의 작품으로, 계략과 부정직이 우리를 인간으로 만드는 방법과 이유를 탐구합니다.

"이 키라임 요거트는 파이 한 조각만큼이나 맛있어요."라고 스스로 기분을 좋게 하기 위해 거짓말을 하는 등 다양한 이유로 거짓말을 합니다. 다른 사람의 감정을 보호하기 위해 "당연히 살이 안 쪘지, 넌 멋져 보여!"라고 거짓말을 하기도 합니다. 또한 실수를 은폐하기 위해 "나는 그 일과 아무 관련이 없어요."라고 거짓말을 하기도 합니다.

이 기사에는 회피, 이타적, 악의적인 거짓말 등 다양한 유형의 거짓말이 언급되어 있습니다. 우리 자신의 삶을 솔직하게 성찰해 보면 다양한 이유로 다른 사람에게 하는 거짓말도 많지만, 더 놀랍게도 스스로에게 하는 무수히 많은 비진실도 쉽게 알 수 있습니다. 거짓말은 우리가 사회적으로, 직업적으로, 개인적으로, 그리고 종종 스스로도 깨닫지 못하는 사이에 우리의 현실을 다루는 반사적이고 인간적인 기술이 되었습니다.

우리는 데이터로 가득한 세상에 살고 있습니다. 텔레비전 프로그램은 시청률에 따라 성공과 실패가 결정됩니다. 스포츠 팬과 전문가들은 선수와 팀의 능력과 성과를 판단하기 위해 통계 정보를 수집합니다. 도박꾼과 마권업자는 항상 배당률을 계산합니다. 쿠폰 커터들은 얼마나 많은 돈을 절약할 수 있는지 표로 정리합니다.

연구 개발의 세계에서 사용되는 데이터의 양은 엄청나게 많습니다. 그렇다면 데이터 관리 및 품질과 관련하여 우리는 또다시 모래 속에 머리를 묻고 시스템의 효율성에 대해 스스로에게 거짓말을 하고 있는 것은 아닐까요? 워크플로우를 이끄는 데이터는 정말 제대로 관리되고 있을까요?

경제적 이점: 재정적 혜택 누리기

"그래, 여보. 트렁크에 쇼핑백이 가득하지만 이 모든 물건을 아주 싸게 샀어요!"

2

우리 모두는 세일의 짜릿함을 즐깁니다. 평소보다 훨씬 저렴한 제품을 발견하면 기분이 좋지만, 그 대가는 무엇일까요? 결국 교체가 필요한 품질 저하를 감수한 것은 아닌가요? 당시에는 필요 없다고 생각한 기능이 없는 모델을 선택했다가 나중에 해당 기능이 꼭 필요하다는 사실을 알게 된 적은 없나요? 당장은 금전적 이득이라고 생각했던 것이 나중에 금전적 손실로 이어질 수 있으며, 이는 단순히 금액뿐만 아니라 처음에 선택한 제품을 찾아 교체하는 데 걸리는 시간까지 포함할 수 있습니다.

현대 사회의 모든 것이 그렇듯이 R&D 데이터 관리를 위한 다양한 옵션이 있으며, 그 중 일부는 무료일 수도 있습니다. 머릿속에서 이미 그 목소리가 들리거나 상사나 회계 부서의 말일 수도 있습니다: "굳이 이런 데 돈을 쓸 필요는 없지 않나요?" 그 순간의 작은 거짓말을 기억하세요. 어떤 것이 무료인 데에는 항상 이유가 있습니다...

내 컴퓨터에 데이터가 나만 알 수 있는 폴더 구조로 저장되어 있으면 다른 사람이 그 데이터를 검색하여 찾는 것은 물론이고 그 데이터가 있다는 사실조차 알 수 없습니다.

내 컴퓨터의 동일한 데이터가 다른 사람이 수행하는 분석에 필수적인 데이터라면 어떻게 해야 하나요? 내 컴퓨터의 데이터로 인해 분석이 완전히 달라진다면 어떻게 해야 할까요? 또는 더 나쁜 경우, 분석이 해당 데이터에 의존하는데 액세스 권한이 없는 다른 사람이 내 노력을 복제하여 스스로 데이터를 수집해야 한다면 어떻게 해야 할까요?

같은 결과를 얻기 위해 두 배의 비용을 들여 시간을 낭비했습니다. 팀이 데이터가 이미 존재하고 정확히 어디에서 찾을 수 있는지 알 수 있는 도구만 사용했다면 이 모든 것을 피할 수 있었을 것입니다.

자기 인상: 자신에 대한 긍정적인 이미지 형성하기

"저는 칼로리 소모 기계라고 말해주기 위해 핏비트가 필요하지 않습니다!"

3우리 모두는 시험에 들기 전까지는 자신이 무언가를 아주 잘하고 있다고 생각하는 위치에 있었던 적이 있습니다. 그러고 나서야 자신이 얼마나 잘하고 있는지 스스로에게 거짓말을 하고 있었다는 사실을 알게 됩니다.

조직 내의 모든 사람이 다른 사람이 그 결과를 도출하기 위해 수행한 작업을 이해하고 해석하는 데 필요한 모든 데이터를 기록하고 있다고 가정하기 쉽습니다. 또한 각자가 올바른 프로세스를 사용하고 필요한 규정을 따랐다고 가정하기 쉽습니다. 하지만 우리 모두는 직장에서 맹목적인 가정이 어디로 이어지는지 알고 있습니다.

데이터가 존재하고 어디에서 찾을 수 있는지 아는 것만 중요한 것이 아닙니다. 다른 사람들이 이해하고 신뢰할 수 있는 방식으로 데이터가 수집되었는지, 즉 유효성에 의문을 제기할 수 없고 규제 표준을 위조할 수 없는지 아는 것도 마찬가지로 중요합니다.

실험실에서 데이터가 유효하지 않거나 이해하기 어려운 경우, 반복적인 작업으로 이어져 조직에 시간과 비용이 낭비될 수 있습니다. 하지만 올바른 실험실 데이터 관리 소프트웨어를 사용하면 필요한 모든 정보가 적절하게 캡처되고 사전 설정된 비즈니스 규칙에 따라 데이터가 생성되도록 견제와 균형을 맞출 수 있습니다.

다음을 읽을 수 있습니다. '데이터 관리' 블로그 시리즈의 '2부: 데이터 관리, 어떻게 해야 할까요?' 블로그 시리즈를 여기에서 확인하세요..

어떻게 작동하는지 알아보려면 E-WorkBook Cloud는 R&D 데이터 및 실험실 데이터 관리 프로세스에 도움을 줄 수 있습니다, 지금 바로 전문가와 상담하세요.

IDBS 소개문의하기

더 많은 뉴스