Gestión de datos en proyectos interinstitucionales

3 enero, 2020

Managing data in cross-institutionals projects

Zaza Nadja Lee Hansen, Filip Kruse, Jesper Boserup Thestrup

IASSIST Quarterly, ISSN 0739-1137, Vol. 43, n. 3, 2019

Los datos de investigación tienen un valor muy importante para la transferencia de conocimiento científico y empresarial, sin embargo todavía se dan problemas a la hora de compartirlos, especialmente  entre instituciones de diferente procedencia. De ahí que la Comisión Europea adoptara los Principios FAIR (acrónimo de Findable, Accessible, Interoperable y Reusable) exigibles para todos los datos de proyectos de investigación  financiados con fondos del Programa Horizonte 2020. Las directrices para los profesionales e investigadores de la gestión de datos sobre el uso de los datos FAIR puede ayudar a mejorar la planificación, la ejecución y el éxito general de un proyecto interinstitucional. Para ilustrar este punto se detallan cinco casos de proyectos daneses desarrollados en el marco del programa Data Management in Practice (DMiP). El objetivo del programa es establecer una infraestructura que cubra todos los aspectos del ciclo de vida de los datos de investigación, desde la planificación inicial hasta la difusión e intercambio de resultados y datos. Como resultado del programa se crearon algunos servicios que proporcionaran a los investigadores una infraestructura para acceder a los datos, una versión danesa de la herramienta de gestión de datos creada por el Digital Curation Centre de  (DMPOnline)  y un repositorio de acceso abierto (LOAR – Library Open Access Repository). Como conclusión de la experiencia se destaca que el uso de los principios FAIR en proyectos interinstitucionales  puede ayudar a gestionar los datos utilizados en el proyecto en términos de intercambio de conocimientos, derechos de acceso, uso de plantillas, metadatos y posterior intercambio de datos una vez finalizado el proyecto. Para sacar el máximo provecho de la utilización de los datos FAIR en un proyecto interinstitucional, éstos deben ser considerados y planificados en una etapa temprana del proceso para evitar la necesidad de conversion de formatos, la obtención de permisos y la asignación de metadatos. Es necesario que los investigadores y los proyectos de investigación cuenten con una infraestructura y otros servicios que apoyen el uso de los datos FAIR.

https://iassistquarterly.com/index.php/iassist/article/view/950

Resumen elaborado por María Osuna González

Comparte: Share on FacebookShare on Google+Tweet about this on TwitterShare on LinkedIn

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos necesarios están marcados *