Neseniai žurnale "National Geographic" išspausdintas straipsnis, Kodėl mes meluojame: mokslas apie mūsų apgaulingus būdus Yudhijit Bhattacharjee tyrinėja, kaip ir kodėl intrigos ir nesąžiningumas yra dalis to, kas daro mus žmonėmis.

Meluojame dėl įvairiausių priežasčių - norėdami geriau jaustis dėl savo mitybos, sakome: "Šis jogurtas su laimučiais yra toks pat geras kaip pyrago gabalėlis." Meluojame, kad apsaugotume kitų jausmus: "Žinoma, kad nepriaugai svorio, juk puikiai atrodai!" Taip pat meluojame norėdami nuslėpti klaidą: "Aš su tuo nesusijęs."

Straipsnyje minima ir daug kitų melo rūšių - vengimas, altruistinis ir piktavališkas melas, ir tai tik kelios iš jų. Nuoširdžiai apmąstydami savo gyvenimą, nesunkiai pastebėsime daugybę melų, kuriuos dėl įvairių priežasčių sakome kitiems, bet taip pat, ir tai galbūt dar labiau stebina, daugybę netiesos, kurią sakome patys sau. Tai tapo refleksyvia, žmogiška technika, kaip susidoroti su savo tikrove, ką mes darome socialiniu, profesiniu ir asmeniniu požiūriu, dažnai net nesuvokdami, kad tai darome.

Gyvename duomenų kupiname pasaulyje. Televizijos laidų sėkmė arba nesėkmė priklauso nuo reitingų. Sporto gerbėjai ir žinovai renka statistinę informaciją, kad galėtų įvertinti žaidėjų ir komandų gebėjimus ir rezultatus. Lošėjai ir bukmekeriai nuolat skaičiuoja koeficientus. Kuponų pardavėjai skaičiuoja, kiek pinigų jie gali sutaupyti.

Mokslinių tyrimų ir technologinės plėtros pasaulyje duomenų kiekis yra stulbinantis. Taigi, kai kalbama apie duomenų valdymą ir kokybę, ar mes ir vėl kišame galvas į smėlį ir meluojame sau apie savo sistemos veiksmingumą? Ar duomenys, kurie lemia mūsų darbo eigą, tikrai yra tokie geri, kokie galėtų būti?

Ekonominis pranašumas: naudojimasis finansine nauda

"Taip, mieloji. Bagažinė pilna pirkinių maišų, bet visus šiuos daiktus įsigijau labai pigiai!"

Visiems mums patinka, kai sudaromos palankios sąlygos. Gerai jaučiamės radę daiktą, kuris kainuoja daug mažiau nei paprastai, bet kokia kaina? Ar sutikome su prastesne kokybe, kurią galiausiai reikės keisti? Ar pasirinkome modelį be varpelių ir švilpukų, kurių, mūsų manymu, mums tuo metu nereikia, tik vėliau paaiškėjo, kad tų komunalinių paslaugų iš tikrųjų reikia? Tai, ką tuo metu laikėme finansine nauda, vėliau dažnai gali lemti finansinius nuostolius - ne tik doleriais, bet ir laiku, kurio prireiks ieškant ir keičiant pasirinktą gaminį.

Kaip ir visur šiuolaikinėje visuomenėje, yra daugybė MTTP duomenų tvarkymo galimybių, o kai kurios iš jų gali būti net nemokamos. Jau girdite tą balsą savo galvoje, o gal tai jūsų viršininko ar buhalterijos skyriaus žodžiai: "Juk iš tikrųjų tam visai nereikia leisti pinigų, ar ne?" Nepamirškite tų mažų akimirkos melagysčių, visada yra priežastis, dėl kurios kai kurie dalykai yra nemokami...

Kai duomenys mano kompiuteryje įrašomi į man suprantamą aplankų struktūrą, niekas kitas negali žinoti, kad tie duomenys ten yra, jau nekalbant apie jų paiešką ir suradimą.

Ką daryti, jei tie patys mano kompiuteryje esantys duomenys yra labai svarbūs kitų atliekamai analizei? Ką daryti, jei mano kompiuteryje esantys duomenys visiškai pakeičia analizę? Arba dar blogiau, kas, jei analizė priklauso nuo tų duomenų, o neturėdami prieigos prie jų, kiti turi dubliuoti mano pastangas ir rinkti tuos duomenis patys?

Sugaištas laikas, dvigubai brangesnis siekiant to paties rezultato. Viso to būtų buvę galima išvengti, jei būčiau naudojęs įrankį, kuris mano komandai būtų leidęs sužinoti, kad duomenys jau egzistuoja ir kur juos rasti.

Įspūdis apie save: teigiamo įvaizdžio apie save formavimas

"Man nereikia "Fitbit", kad man pasakytų, jog esu kalorijų deginimo mašina!"

Visi esame buvę tokioje situacijoje, kai manome, kad kažką darome labai gerai, kol nesame išbandomi. Tik tada sužinome, kad arba kišome galvą į smėlį, arba atvirai sau melavome, kaip gerai dirbame.

Lengva daryti prielaidas, kad kiekvienas organizacijos darbuotojas įrašo visus reikiamus duomenis, kad kas nors kitas galėtų suprasti ir interpretuoti, ką jis ar ji padarė, kad gautų tą rezultatą. Taip pat lengva daryti prielaidą, kad kiekvienas iš jų naudojo tinkamus procesus ir laikėsi būtinų taisyklių, kad būtų įvykdytos užduotys. Tačiau visi žinome, kur aklos prielaidos veda darbo vietoje.

Svarbu ne tik žinoti, kad duomenys egzistuoja ir kur juos rasti. Ne mažiau svarbu žinoti, kad duomenys buvo užfiksuoti taip, kad kiti juos suprastų ir galėtų jais pasikliauti - niekada negalima abejoti jų teisingumu, o reguliavimo standartų negalima klastoti.

Jei laboratorijoje duomenys yra neteisingi arba sunkiai suprantami, gali tekti atlikti pakartotinį darbą, o tai organizacijai kainuoja ir laiko, ir pinigų. Tačiau naudojant tinkamą laboratorinių duomenų valdymo programinę įrangą galima įdiegti kontrolės ir atsvaros priemones, užtikrinančias, kad visa reikalinga informacija būtų tinkamai užfiksuota ir kad duomenys būtų rengiami pagal iš anksto nustatytas verslo taisykles.

Galite skaityti "Antroji dalis" mūsų "Duomenų valdymas: Ar jūs juokaujate?" tinklaraščio seriją čia.

Sužinokite, kaip "E-WorkBook Cloud" gali padėti jums vykdyti mokslinių tyrimų ir plėtros duomenų bei laboratorinių duomenų valdymo procesus, pasikalbėkite su vienu iš mūsų ekspertų šiandien.