Не знаете как управлять исследовательскими данными?
Предлагаем Вам в помощь десять лучших советов по управлению исследовательскими данными:
- Начните заранее: спланируйте свою стратегию управления данными с самого начала, подумайте о каждом аспекте вашего проекта, включая сбор данных, их организацию, хранение и даже то, где вы планируете публиковать результаты и делиться ими.
- План управления данными: сделайте один из них в самом начале, используйте его и улучшайте на протяжении всего жизненного цикла проекта.
- Организация имеет ключевое значение: используйте рациональные структуры папок/файлов, которые согласованы со всей командой.
- Контроль версий: решите, какие системы контроля версий вы собираетесь использовать, и реализуйте эти планы с самого начала.
- Стратегия хранения: подумайте о долгосрочном и краткосрочном хранении данных. Внедрите правило хранения данных 321: (3 копии данных на 2 типах носителей, 1 из которых хранится на отдельном сайте) и НИКОГДА не полагайтесь на USB-накопители.
- Помните о стандартах: подумайте о том, по каким стандартам вы собираетесь сделать свои данные доступными. Данные должны быть доступными для поиска, доступными, интероперабельными и пригодными для повторного использования.
- Подумайте об этике: если вы каким-либо образом взаимодействуете с персональными данными, вам понадобится этика! Написание и утверждение этих приложений может занять некоторое время, поэтому начните прямо сейчас!
- Фактор ресурсов: время и затраты должны быть учтены для всех необходимых ресурсов, включая управление данными!
- Защитите свои данные в будущем: метаданные сами по себе не защитят ваши данные в будущем, вы должны получить DOI для своих наборов данных и включить соответствующие файлы README и описания.
- Общение: если вы работаете над совместными исследовательскими проектами, общение играет ключевую роль как при разработке первоначальных организационных стратегий, так и на протяжении всего жизненного цикла проекта, чтобы гарантировать, что члены команды работают согласованно в отношении сбора, организации, хранения данных и т. д.
Эти советы представлены в статье: Kanza, S., Knight, N.J. Behind every great research project is great data management. BMC Res Notes 15, 20 (2022). https://doi.org/10.1186/s13104-022-05908-5
Дополнительную информацию об этих сериях, включая ссылки на видео, можно найти здесь: http://www.ai3sd.org/fi2ni и http://www.ai3sd.org/s4s, а также в Руководстве по управлению данными исследований.
