Research data life cycle

 

Johnsson, M. and J. Ahlfeldt (2015). [e-Book]  Research Libraries and Research Data Management within the Humanities and Social Sciences Lund, Lund University, 2015

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Cada vez se pone mayor énfasis en la apertura de datos, gestión de datos planos, y en la investigación en torno a  ”Big data”, lo que está impulsando a las instituciones académicas a desarrollar y desplegar nuevas iniciativas.  El análisis de las necesidades de datos de los investigadores a través de dominios institucionales puede requerir de la participación de la biblioteca para identificar y conectar a los investigadores en todas las unidades funcionales, tanto formales e informales para compartir, analizar, y reutilizar datos. La investigación sobre la gestión de datos de investigación es uno de los retos futuros que deberemos asumir las bibliotecas de investigación. Se trata de una nueva forma de organizar la información que exige esfuerzos importantes en el aprendizaje de nuevos sistemas, métodos de trabajo y colaboración con los agentes implicados. Aquí se presenta el proyecto sobre Research Data Management (RDM) de la Universidad de Lund en Suecia.

 

El aumento del volumen y orrganización de la información capturada por las empresas y organizaciones, el aumento de los multimedia, las redes sociales y la “Internet de las cosas” van a impulsar un crecimiento exponencial de los datos en el futuro.  Datos de registros de llamadas, transacciones de banca móvil, contenido generado por el usuario de internet, tales como blogs y tweets, búsquedas en línea, imágenes de satélite, etc. es información procesable que requiere el uso de técnicas computacionales para dar a conocer las tendencias y patrones dentro de y entre éstos extremadamente grandes conjuntos de datos socioeconómicos. Las bibliotecas de investigación juegan un papel vital en la gestión y curación de este tipo contenido, pero requieren de mecanismos de financiación adecuados.

La Ciencia Datos se refiere a un área emergente de trabajo se ocupa de la recogida, preparación, análisis, visualización, administración y conservación de grandes colecciones de información. Casi todos los analistas consideran “Big Data” como una de las tendencias de futuro que tendrán que tener en cuenta la mayoría de las empresas e instituciones. La sociedad TIC propicia y requiere un diluvio universal de datos, procesarlos, entenderlos y transformarlos en decisiones de valor es el reto del análisis big data. Vital para las empresas cuyo activo es la información.

Gestión de Datos de Investigación (RDM) es un proceso que está diseñado para gestionar y difundir conjuntos de datos de alta calidad, que cumplan con los requisitos académicos, legales y éticos. Hay dos salidas del proceso de RDM:

1. La preservación a largo plazo de los conjuntos de datos mediante sistemas de almacenamiento
2. Compartir y reutilización de los conjuntos de datos para la investigación y otros fines en la sociedad en general.

 

Esta propuesta hace hincapié en la creación de una organización coherente de gestión de datos de investigación en la Universidad de Lund, que utiliza los recursos existentes tanto dentro como fuera de la universidad y establece nuevas unidades de organización y sistemas de información específicos para esta nueva tarea. Se propone la creación de una nueva unidad para la Gestión de Datos de Investigación y Coordinación en la biblioteca de la universidad cuya responsabilidad sería la de coordinar la red de agentes existentes que apoyen las actividades de investigación desde los diferentes centros de manera ética, por parte de expertos en gestión de datos.

Además, se propone la creación de un nuevo sistema de información, “Lund University Dataset Directory”, un directorio de grupos de datos facilitaría la gestión de bases de datos y recuperación de la información en todo el ciclo de vida de los datos.

El objetivo es que los conjuntos de datos de investigación sean depositados en repositorios para compartir a nivel nacionales o disciplinarlo que requerirá – al igual que las tecnologías de la web semántica – de servicios de datos en línea no previstos aún por los agentes nacionales, por lo que para ello será necesario crear un laboratorio de datos dentro de la red RDM en la Universidad de Lund.

 

Ver además

Analytics: el uso de big data en el mundo real. Cómo las empresas más innovadoras extraen valor de datos inciertos [e-Book]  IBM Institute for Business Value, 2014 Texto completo

Whyte, A. (2015). ‘Where to keep research data: DCC checklist for evaluating data repositories’ v.1.1 Edinburgh: Digital Curation Centre, 2015 Texto completo

Wanner, Amanda. Data literacy instruction in academic libraries: best practices for librarians. Archival and Information Studies Student Journal 2015  Texto completo

Erway, R. and A. Rinehart (2016). [e-Book] If You Build It, Will They Fund? Making Research Data Management Sustainable OCLC, 2016.Texto completo