National Geographic Dergisi'nde yeni çıkan bir makale, Neden Yalan Söyleriz: Aldatıcı Yöntemlerimizin Ardındaki Bilim Yudhijit Bhattacharjee, entrika ve sahtekârlığın nasıl ve neden bizi insan yapan şeylerin bir parçası olduğunu araştırıyor.

Her türlü nedenle yalan söyleriz - diyetimiz konusunda kendimizi daha iyi hissetmek isteriz, "Bu limonlu yoğurt bir dilim turta kadar güzel." Başkalarının duygularını korumak için yalan söyleriz: "Tabii ki kilo almadın; harika görünüyorsun!" Ayrıca bir hatayı örtbas etmek için de yalan söyleriz: "Benim bununla bir ilgim yok."

Makalede bahsedilen başka birçok yalan türü de vardır - kaçınma, özgeci ve kötü niyetli yalanlar bunlardan sadece birkaçıdır. Kendi yaşamlarımız üzerinde dürüstçe düşündüğümüzde, çok çeşitli nedenlerle başkalarına söylediğimiz pek çok yalanın yanı sıra ve belki de daha çarpıcı bir şekilde, kendimize söylediğimiz sayısız gerçek dışı yalanı da görmek kolaydır. Bu, gerçekliğimizle başa çıkmak için refleksif, insani bir teknik haline geldi; sosyal, profesyonel ve kişisel olarak yaptığımız ve çoğu zaman yaptığımızın farkında bile olmadığımız bir şey.

Verilerle dolu bir dünyada yaşıyoruz. Televizyon programları reytinglere göre başarılı ya da başarısız oluyor. Sporseverler ve uzmanlar, oyuncuların ve takımların yeteneklerini ve performanslarını değerlendirmek için istatistiksel bilgiler topluyor. Kumarbazlar ve bahisçiler her zaman bahis oranlarını hesaplıyor. Kupon kesenler ne kadar tasarruf edebileceklerini hesaplarlar.

Araştırma ve geliştirme dünyasında, söz konusu olan veri hacmi şaşırtıcı boyutlardadır. Peki, veri yönetimi ve kalitesi söz konusu olduğunda, yine başımızı kuma gömüyor ve sistemimizin etkinliği konusunda kendimize yalan mı söylüyoruz? İş akışımızı yönlendiren veriler gerçekten olabileceği kadar iyi mi?

Ekonomik avantaj: finansal avantajlardan yararlanma

"Evet, tatlım. Bagaj alışveriş torbalarıyla dolu ama bu eşyaların hepsini çok ucuza aldım!"

Hepimiz pazarlık yapmanın heyecanını yaşarız. Normalde olduğundan çok daha ucuza mal olan bir ürün bulduğumuzda kendimizi iyi hissederiz, ama bunun bedeli nedir? Daha düşük kaliteyi kabul ettik ve bu da sonunda değiştirme ihtiyacına mı yol açtı? O anda ihtiyacımız olmadığını düşündüğümüz zil ve düdükleri olmayan bir model seçtik, ancak ileride bu araçlara gerçekten ihtiyacımız olduğunu mu öğrendik? O anda finansal kazanç olarak düşündüğümüz şey, daha sonra genellikle finansal kayıpla sonuçlanabilir - sadece dolar olarak değil, aynı zamanda ilk başta seçtiğiniz ürünü bulmak ve değiştirmek için geçen süre olarak da.

Modern toplumdaki her şeyde olduğu gibi, Ar-Ge veri yönetimi için de birçok seçenek var ve bu seçeneklerden bazıları ücretsiz bile olabilir. Kafanızın içindeki o sesi şimdiden duyabilirsiniz, belki de patronunuzun ya da muhasebe departmanınızın sözleridir: "Bunun için para harcamaya gerçekten hiç gerek yok, değil mi?" O anki küçük yalanları hatırlayın, bazı şeylerin ücretsiz olmasının her zaman bir nedeni vardır...

Veriler bilgisayarımda benim için anlamlı olan bir klasör yapısında kaydedildiğinde, bırakın arayıp bulmayı, başka birinin verilerin orada olduğunu bilmesi bile imkansızdır.

Ya benim bilgisayarımdaki aynı veriler başkaları tarafından yürütülen analiz için önemliyse? Ya benim bilgisayarımdaki veriler analizi tamamen değiştirirse? Ya da daha kötüsü, analiz bu verilere bağlıysa ve erişim olmadan başkaları benim çabalarımı tekrarlamak ve bu verileri kendi başlarına toplamak zorunda kalırsa?

Aynı sonucu elde etmek için harcanan zaman, maliyeti ikiye katlıyor. Ekibimin verilerin zaten var olduğunu ve tam olarak nerede bulacağını bilmesini sağlayacak bir araç kullanmış olsaydım tüm bunlar önlenebilirdi.

Öz-imaj: kendimizle ilgili olumlu bir imaj şekillendirmek

"Bana kalori yakma makinesi olduğumu söylemesi için bir Fitbit'e ihtiyacım yok!"

Hepimiz bir şeyi çok iyi yaptığımızı düşündüğümüz bir durumda bulunmuşuzdur, ta ki teste tabi tutulana kadar. Ancak o zaman ya kafamızı kuma gömdüğümüzü ya da ne kadar iyi bir iş yaptığımız konusunda kendimize açıkça yalan söylediğimizi anlarız.

Bir kuruluştaki herkesin, bir başkasının bu sonucu üretmek için ne yaptığını anlaması ve yorumlaması için gerekli tüm verileri kaydettiğine dair varsayımlarda bulunmak kolaydır. Ayrıca her birinin doğru süreçleri kullandığını ve gerekli düzenlemeleri uyguladığını varsaymak da kolaydır. Ancak hepimiz kör varsayımların işyerinde nereye götürdüğünü biliyoruz.

Önemli olan sadece verinin var olduğunu ve nerede bulunacağını bilmek değildir. Verilerin başkalarının anlayabileceği ve güvenebileceği bir şekilde yakalandığını bilmek de aynı derecede önemlidir - geçerlilik asla söz konusu olamaz ve düzenleyici standartlarda asla hile yapılamaz.

Laboratuvarda, veriler geçersizse veya anlaşılması zorsa, bu durum tekrarlanan işlerle sonuçlanabilir ve bir kuruluşa hem zaman hem de para kaybettirebilir. Ancak doğru laboratuvar veri yönetimi yazılımıyla, gerekli tüm bilgilerin uygun şekilde yakalanmasını ve verilerin önceden belirlenmiş iş kurallarına göre üretilmesini sağlayan kontroller ve dengeler oluşturulabilir.

Okuyabilirsiniz 'Veri Yönetimi' blog serimizin 'İkinci Bölümü': Kendinizle Dalga mı Geçiyorsunuz?" blog serisinin ikinci bölümüne buradan ulaşabilirsiniz..

E-WorkBook Cloud'un Ar-Ge verileriniz ve laboratuvar veri yönetimi süreçlerinizde size nasıl yardımcı olabileceğini öğrenmek için, bugün uzmanlarımızdan biriyle konuşun.