Datanoggrannhet inom FoU-industrin

Att samla in och registrera giltiga och korrekta data är viktigt för alla företag i alla branscher, men det är särskilt viktigt för företag som är verksamma inom forskning och utveckling (FoU).

Att registrera och arbeta med data som potentiellt kan bidra till livsförändrande upptäckter innebär att det verkligen inte finns något utrymme för opålitlig eller felaktig hantering av informatik.

I vår moderna tid genereras data i en förbluffande snabb takt. International Data Corporation (IDC) har förutspått att det digitala datauniversumet år 2020 kan uppgå till 44 zettabyte - det vill säga 44 biljoner gigabyte!

Ryggraden i varje forskningsstrategi är data - och det sätt på vilket vi får insikt och medvetenhet om ett visst ämne är genom att använda data.

Det finns överallt omkring oss, hela tiden - det samlas in, lagras och hanteras. Mångfalden av data är så stor att ett tillförlitligt och flexibelt hanteringssystem är avgörande för att undvika de potentiellt allvarliga konsekvenserna av fel.

Felets effekt

Konsekvenserna av felaktiga data inom ett område som är så beroende av slutgiltig säkerhet kan vara förödande. Det är inte bara skadligt för utvecklingen, utan ifrågasätter också giltigheten och effektiviteten hos det företag eller den forskningsanläggning som är ansvarig. Även om felet verkar litet kan resultatet likna en slags dominoeffekt, där andra faktorer äventyras i det långa loppet.

Om dina forskningsresultat till exempel skulle byggas på eller citeras av en annan forskningsspecialist, kommer ditt fel i praktiken att göra deras arbete, liksom ditt eget, ogiltigt. Detta kan påverka situationen negativt ytterligare genom att ifrågasätta den immateriella äganderätten till din anläggning och väcka frågor eller anklagelser om oredlighet i forskning.

Slutsatsen är att dessa problem kan förebyggas, det handlar bara om att reflektera över företagets nuvarande datahanteringsprocesser och sedan uppdatera och modernisera dem i enlighet med detta.

Hantering av data

Som med det mesta gäller att "förebygga är bättre än att bota". Genom att vidta de nödvändiga åtgärderna för att noggrant registrera kvalitetsdata minimerar du risken för fel. Några viktiga tips för att implementera och upprätthålla god praxis för datahantering inkluderar tekniker som t.ex:

• Säkerställa att dina registrerade data är väl strukturerade och organiserade
• Loggning av specifika tider, datum och platser
• Numrera dina sidor
• Korrekturläsning av din forskning/data

Att bara följa ovanstående bästa praxis är naturligtvis inte allt som krävs för att undvika datafel. Två andra viktiga faktorer att ta hänsyn till är tid och anpassning.

Det är rättvist att säga att anläggningar för vetenskaplig forskning och utveckling kan vara miljöer med högt tempo och beroende på resurserna kanske det inte alltid finns tillräckligt med tid för att säkerställa att viktiga uppgifter som korrekturläsning utförs så noggrant som det kan behövas.

På samma sätt kan en, två eller till och med fem forskare välja att vässa sina datahanteringstekniker, men strategier för att undvika fel fungerar bara effektivt när all personal och alla team är samordnade och följer samma rutiner.

Om du är orolig för effekterna av felaktiga data i din organisation kan du ladda ner vår senaste e-bok "A Guide to Achieving Better Insight with Accurate Data här.

Informatiklösning

Avsaknaden av kompetenta verktyg för datahantering i en så viktig och forskningsberoende sektor äventyrar inte bara den vetenskapliga utvecklingen, utan även integriteten och trovärdigheten hos dig, din forskningsanläggning och dina medarbetare.

Det är därför IDBS har utvecklat en banbrytande dataplattform som är speciellt utformad för att eliminera de många opålitliga variabler som är inblandade i datainsamling och lagring. Molnet E-WorkBook är en sofistikerad programvara som erbjuder en mängd olika verktyg för dataanalys och datahantering samt en överlägsen och lättillgänglig elektronisk laboratorieanteckningsbok (ELN).

Molnet E-WorkBook är den IT-lösning du har letat efter för att stödja och upprätthålla enhetlighet och konsekvens i en sektor som är beroende av användbara data.