Gestione dei dati

La gestione dei dati di ricerca riguarda l'organizzazione, l'archiviazione, lo scambio e la conservazione dei dati raccolti o generati durante le attività di ricerca.

Tutto questo comporta lo sviluppo di metodi e protocolli per la raccolta, la documentazione, l'archiviazione, l'analisi e la condivisione dei dati, nonché la sicurezza e la conservazione dei dati nel tempo.

Processi efficaci di gestione dei dati della ricerca sono essenziali per garantire l'affidabilità e la qualità dei risultati della ricerca, per promuovere la collaborazione di ricercatrici/ricercatori e per consentire il riutilizzo dei dati per ricerche future. Inoltre tale gestione svolge un ruolo fondamentale nel soddisfare i requisiti etici e normativi legati alla privacy e alla riservatezza dei dati, nonché alla protezione dei dati stessi.

In sintesi, la gestione dei dati della ricerca mira a ottimizzare il valore dei dati di ricerca garantendo che siano ben documentati, sicuri e facilmente accessibili e consentendo una verifica affidabile dei risultati.

Molti enti finanziatori chiedono una gestione responsabile, trasparente e il più possibile aperta dei dati e dei risultati prodotti dalle ricerche che supportano.

Questo si traduce nella produzione di documenti che attestino la corretta gestione dei dati secondo i principi FAIR:

  • Findable
  • Accessible
  • Interoperable
  • Reusable

I principi FAIR stanno diventando degli standard. Il principale documento per la definizione delle strategie di gestione dei dati è il Data Management Plan (DMP).

Gestendo in maniera corretta e responsabile i tuoi dati sarai in grado di:

  • garantire l’integrità e la riproducibilità della tua ricerca
  • assicurare l’autenticità, la completezza e la credibilità dei tuoi dati della ricerca
  • minimizzare i rischi di perdere i tuoi dati
  • aumentare l’efficienza della ricerca
  • prevenire lo spreco di risorse e di energie permettendo ad altri di riutilizzare i tuoi dati
  • soddisfare le richieste degli enti finanziatori
  • migliorare la collaborazione con altri, rendendo i tuoi dati comprensibili
  • vedere riconosciuti, ai fini della valutazione della ricerca, anche altri risultati (es. software, dataset, protocollli…) oltre alle pubblicazioni