El documento describe el ciclo de vida de la gestión de datos de investigación, incluyendo etapas como la selección, preservación, descripción y representación de la información. También discute la integración requerida de políticas, protocolos, planes de gestión de datos y servicios especializados. Finalmente, identifica barreras clave como la falta de armonización de políticas y normas, brechas entre financiadores e investigadores, y necesidad de más capacitación.
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DataLifeCicleDCC_ColumbusOS_31052018
1. Ciclo de vida del documento
Gráfica del Digital Curation Center, DCC
PROGRAMA SOBRE CIENCIA ABIERTAY
GESTIÓN DE DATOS DE INVESTIGACIÓN
http://www.dcc.ac.uk/resources/curation-lifecycle-model
Descricion y
represención de la
Información
Planeación de
la Preservación
Community Watch and
Participation
Seleccionar o curar
Preservar
2. Gráfica Datasea
PROGRAMA SOBRE CIENCIA ABIERTAY
GESTIÓN DE DATOS DE INVESTIGACIÓN
http://www.datasea.es/en/research-data/academic-authority/research-life-cycle
Las etapas del proceso de gestión del dato implican diferentes
responsabilidades, habilidades y recursos. En cada una de ellas, según
su nivel, los participantes del proceso de transferencia: las instituciones
investigativas, investigadores, servicios de información y tecnológicos
integran sus prácticas y actividades.
La gestión de datos de investigación integra (y requiere):
- Políticas, principios y marcos comunes de acción, desde legislación
hasta programas o proyectos específicos.
- Protocolos de comunicación y plataformas tecnológicas compatibles.
- Planes de gestión de datos.
- Servicios y recursos especializados de organización,
almacenamiento, recuperación y análisis.
3. Principales Barreras identificadas
Por el Open Data Maturity Europe 2016
PROGRAMA SOBRE CIENCIA ABIERTAY
GESTIÓN DE DATOS DE INVESTIGACIÓN
Políticas
• Falta de integración entre los diferentes hacedores de políticas.
• En necesario conformar marcos legales para la gestión de datos abiertos.
• Armonización y efectividad de las licencias de datos abiertos.
Técnicas
• Falta cumplimiento de criterios FAIR de los datos.
• Armonización de normas y protocolos de comunicación de metadatos.
Financieras
• Los datos han sido un bien comercial para las instituciones.
• Pérdida de posibles ingresos por la disposición de datos.
Otras
• El reconocimiento de los beneficios del sistema de datos abiertos y sus prácticas.
• Brechas entre las condiciones de los financiadores y los beneficios e incentivos para el
investigador.
• Falta de formación y capacitación en los procesos y prácticas de la gestión de datos
abiertos.
https://www.europeandataportal.eu/en/highlights/open-data-maturity-europe-2017
Image CC 4.0 SangyaPundir
Principios FAIR