Správa výzkumných dat = Research Data Management

Správa výzkumných dat (RDM) popisuje organizaci, ukládání, uchovávání a sdílení výzkumných dat shromážděných a používaných ve výzkumném projektu. Mezi klíčové prvky RDM patří:

vyzkumna-data

Výhody Research Data Managementu

Data jsou základním výzkumným kapitálem, který umožňuje získávat odpovědi na výzkumné otázky, ale také slouží jako zdroj informací pro ověření výsledků vaší vědecké práce. Výzkumná data jsou velmi hodnotným zdrojem, který může být opakovaně využíván ve vašem vlastním výzkumu, i ve výzkumu širší vědecké komunity. Navíc pokud jsou vaše výzkumná data takto znovu použita, mohou být citována ve váš prospěch.

Aktivní správa výzkumných dat:

  • usnadňuje práci a šetří čas: dobře organizovaná správa dat zvýší vaši efektivitu a z dlouhodobého hlediska ušetří čas a úsilí při práci s daty;
  • chrání vás i ostatní výzkumníky: snížení rizika nepříjemných nehod, jako jsou ztráta dat nebo úniky důvěrných údajů;
  • zachovává integritu vašeho výzkumu: dobře zdokumentovaná data prokazují autenticitu výzkumu a spolehlivost zjištění;
  • zdůrazňuje hodnotu výzkumných dat: data, která jsou dlouhodobě uchovávána a přístupná, mohou být znovu použita ve váš prospěch i ve prospěch ostatních.

RDM začíná plánováním správy dat. Řada poskytovatelů finančních prostředků zahrnuje tuto podmínku do svých požadavků pro získání finanční podpory. Proto je vhodné pro každý výzkumný projekt, který zahrnuje sběr primárních dat, vytvořit Data management plán (DMP).

Životní cyklus dat

Při tvorbě Data managment plánu při vašem výzkumném projektu, je vhodné se na výzkumná data dívat z pohledu životního cyklu dat, tak aby bylo zohledněno, že při plánování výzkumu jsou potřeba jiné kroky než při analýze dat či při jejich sdílení.

vyzkumna-data
RDMkit by ELIXIR-CONVERGE, Creative Commons Attribution 4.0

Správa výzkumných dat v projektu podle životního cyklu dat

1. Plánování

V této části určíte data, které budou shromážděna nebo použita k zodpovězení vaší výzkumné otázky, a naplánujete správu dat v průběhu jejich celého životního cyklu. V této fázi by měl být vytvořen Plán správy dat. Zvyšuje se počet veřejných poskytovatelů finančních prostředků na výzkum požaduje, aby byl plán správy dat předložen jako součást průběžných zpráv v projektech. Dále je potřeba nastavit:

2. Sběr dat

V této fázi se provádějí experimenty, pozorování, průzkumy, získávají se další sekundární data, materiály atd. To zahrnuje aktivní dokumentaci nástrojů a metod sběru dat, zaznamenávání informací nezbytných pro interpretaci a další využití dat. Je tedy nutné pravidelně aktualizovat váš vytvořený Data management plán.

3. Proces

Aby bylo možné výzkumná data použít, je třeba je po shromáždění analyzovat. To může zahrnovat čištění dat, kombinování dat z více zdrojů, transformaci dat (např. převodem formátu) a použití postupů pro validaci nebo kontrolu kvality dat. Jakékoli zpracování je nutné zdokumentovat tak, aby bylo možné konečný výsledek replikovat a ověřit.

4. Analýza dat

Nástroje a metody použité pro analýzu by měly být zdokumentovány a také konkrétně popsány v data management plánu. Nebojte se popisovat formáty jednotlivých souborů, jejich velikosti, nebo třeba uvádět i názvy softwaru, který jste pro analýzu výzkumných dat použili.

5. Uchování dat

Po dokončení výzkumu uchováte pro dlouhodobé použití výzkumná data, která dokládají výsledky vašeho výzkumu a mají dlouhodobou hodnotu. Data bude třeba připravit k uchování a archivovat na vhodném místě. V mnoha případech půjde o uložení digitálních dat ve vhodném datovém repozitáři. Činnosti spojené s uchováváním mohou zahrnovat zajištění kvality dat, konverzi formátu souborů na otevřené formy, vytvoření metadatových záznamů s přiřazením identifikátorů digitálních objektů (DOI) datovým sadám, licencování datových sad pro opakované použití a zavedení všech požadovaných kontrol přístupu.

Velmi cenná nedigitální data mohou být uchovávána lokálně, v takovém případě by je měla spravovat odpovědná osoba nebo skupina, která může zajistit jejich řádné uložení a uchování.

6. Sdílení dat

Publikace založené na datech by měly obsahovat citaci dat, odkaz, perzistentní identifikátor DOI, či prohlášení o tom, kde a za jakých podmínek k podkladovým výzkumným datům získáte přístup. Datový repozitář zajistí otevřené zveřejnění metadat online, a umožní přístup k datům za podmínek zvolené licence. Data mohou být zpřístupněna veřejnosti nebo může být přístup omezen (embargo), například do doby, než bude publikován váš článek.

7. Opakované použití dat

Otevřená data zveřejněná v datovém repozitáři, mohou být znovu použita jinými výzkumnými pracovníky, a to buď ke kontrole výsledků vašeho výzkumu, nebo k získání nových poznatků prostřednictvím dalšího zkoumání a analýzy. Výzkumná data mohou mít i další cenné využití, např. při tvorbě politik, vývoji komerčních produktů a služeb a při výuce.

Jsou vaše data FAIR?

Principy FAIR odkazují na dobrou praxi práce s výzkumnými daty. Jejich cílem je zvýšit znovu využitelnost výzkumných dat, tak aby výzkumná data byla:

vyzkumna-data
St. Lawrence Global Observatory. 2024. FAIR Principles. [cit. 24-02-28]. https://ogsl.ca/en/fair-principles vyzkumna-data vyzkumna-data vyzkumna-data vyzkumna-data
  • FAIR data neznamená otevřená data, platí zásada: As Open as Possible, as Closed as Necessary.
  • Zkontrolujte si, jak jsou Vaše data FAIR. Některé projekty vyžadují informace o tom, jak budou vaše data v souladu s FAIR principy.
Doplňující materiály:

Zdroje

Navigace