Datu pārvaldības plāns

Datu pārvaldības plānošana ir savlaicīga stratēģijas sagatavošana, kas palīdz izvairīties no iespējamiem riskiem un liekām izmaksām pētniecības datu pārvaldībā un sekmēt pētījuma datu vērtību un ietekmi pēc projekta noslēguma. Praktisks instruments šim mērķim ir datu pārvaldības plāns (DPP) - dokuments, kurā aptvertas ar datu pārvaldību saistītās darbības visā projekta gaitā. Rīgas Stradiņa universitātē datu pārvaldības plānu nepieciešams izstrādāt viena mēneša laikā no projekta apstiprināšanas brīža.

DPP jāaptver plašs datu pārvaldības aspektu klāsts, tostarp:

• vispārīga informācija par projektu;
• izmantoto un/vai ģenerēto datu kopu apraksts;
• metadatu, ontoloģiju un datu dokumentācijas apraksts;
• izvēlēties glabāšanas risinājumi, datu drošība un saglabāšanas stratēģija projekta laikā un pēc tā;
• datu kopīgošanas un publicēšanas veids, laiks un vieta;
• datu pārvaldībai nepieciešamās izmaksas un resursi;
• ētiskie un juridiskie jautājumi, piemēram, privātums, intelektuālais īpašums un licences.

DPP izstrāde sniedz virkni priekšrocību, kas padara pētniecības procesu pārskatāmāku, efektīvāku un ilgtspējīgāku:

• atbilstība pētniecības organizāciju un finansētāju prasībām;
• skaidrs resursu un aprīkojuma plānojums budžeta ietvaros;
• precīzi definētas lomas un pienākumi projekta komandā;
• agrīna risku identificēšana un risinājumu noteikšana.

Izstrādājot DPP svarīgi ievērot dažus pamatprincipus, kas palīdz nodrošināt tā kvalitāti:

• finansētāja noteiktās vadlīnijas, politikas un rīki;
• piemērojamie standarti un labā prakse izmantotajām iekārtām un infrastruktūrai;
• institūcijas atbalsta struktūrvienību (IT, bibliotēkas, datu kuratoru, juridiskās u.c.) sniegtie resursi un konsultācijas;
• nacionālās un starptautiskās vadlīnijas, rīki un resursi.

Datu pārvaldības plāns ir dzīvs dokuments, ko iespējams aktualizēt projekta attīstības gaitā atbilstoši infrastruktūras izmaiņām, programmatūru atjauninājumiem vai jaunām sadarbībām.
Rīgas Stradiņa universitāte saviem pētniekiem iesaka izmantot datu pārvaldības plāna izstrādes tiešsaistes platformu Argos.

Galvenie aspekti pētniecības datu pārvaldības plānā

Izstrādājot DPP, nepieciešams ievērot gan pētniecības institūcijas un finansētāja, gan vispārpieņemtās pamatnostādnes plānā norādāmajai informācijai - tai jābūt atbilstošai FAIR principiem, kā arī pakārtotai pieejamiem resursiem un datu aizsardzības nodrošināšanai. DPP nepieciešams ietver un aprakstīt visus ar datu dzīves ciklu saistītos posmus - no datu iegūšanas un apstrādes līdz to kopīgošanai un ilgtermiņa saglabāšanai.

Vispārīga informācija

• Kāds ir izpētes mērķis? Formulējiet īsu datu vākšanas un ģenerēšanas mērķi - kāpēc dati tiek ievākti un kāda ir to saistība ar projekta mērķiem.
• Kādi ir dati? Kā un kādā formātā tiks vākti dati? Vai tie ir skaitliski dati, attēlu dati, teksta secības vai modelēšanas dati? Cik daudz datu tiks ģenerēts šim pētījumam? Norādiet datu galvenās īpašības (tips, formāts, apjoms) un vākšanas, ģenerēšanas metodes.
• Vai izmantojat datus, ko sagatavojis kāds cits? Kur tie iegūti? Svarīgi precizēt, vai izmantosiet jau esošu datu kopu; tādā gadījumā nepieciešams sniegt informāciju par tās avotiem un prasībām atkārtotai izmantošanai (piekļuves nosacījumi, licence). Aprakstiet datu izmantošanu - kam tas noderēs.
• Kādi dati tiks kopīgoti, kad un kā? Kam tie būs noderīgi? Aprakstiet datu paredzamo mērķauditoriju, koplietošanas laiku un veidu, piemēram, repozitoriju. Precizējiet vai pieejami būs visi dati, daļa datu vai tikai metadati, kā arī norādiet jebkādus piekļuves ierobežojumus.

Atrodamība

• Vai izmantojat metadatus, kas atbilst nozares standartiem? Kā tiks pārvaldīti un saglabāti metadati? Paskaidrojiet, kā dati un ar tiem saistītie metadati tiks padarīti atrodami un identificējami, piemēram, izmantojot atbilstošus metadatu standartus un pastāvīgus identifikatorus. (Ja nozarē nav standartu, aprakstiet, kāda tipa metadati tiks izveidoti un kā.)
• Kādu mapju un datņu nosaukumu veidošanas pieeju izmantosiet? Norādiet, vai un kādas datņu un mapju nosaukumu konvencijas tiks izmantotas, kā arī versiju pārvaldību izmantošanu.
• Vai šis pētījums tiks publicēts žurnālā, kas pieprasa norādīt pētījuma pamatā izstrādātos datus? Nepieciešamības gadījumā precizējiet, kā šīs prasības tiks izpildītas.

Pieejamība

• Vai ir pieejams ar nozari saistīts repozitorijs? Norādiet izvēlēto repozitoriju vai alternatīvu glabāšanas vietu un tās piekļuves nosacījumus.
• Kādu dokumentāciju izstrādāsiet, lai dati būtu saprotami citiem pētniekiem? Aprakstiet plānoto dokumentāciju (metadati, kodu grāmata, ReadMe u.c.)
• Kādi rīki vai programmatūras ir nepieciešamas, lai skatītu, lasītu vai izmantotu datus? Vai tie tiks arhivēti? Uzskaitiet minimālās programmatūras prasības datu skatīšanai un, ja nepieciešams, norādiet pieejamības iespējas (licences, atvērtā koda rīki).
• Vai tiks noteikti kādi ierobežojumi attiecībā uz datu pieejamību? Precizējiet ierobežojumus un to pamatojumu (konfidencialitāte, komerciālās intereses, drošība). Pieejamības ierobežošanas gadījumā, izskaidrojiet piekļuves nodrošināšanas veidu.

Sadarbspēja

• Kādi datņu formāti tiks izmantoti? Vai šie formāti atbilst atvērtiem standartiem un vai tie ir komerciāli pieejami? Vai izmantosiet datņu formātus, kas atbilst nozares standartiem? Ja nē, kā tie tiks dokumentēti? Atbildot uz šiem jautājumiem, izvērtējiet datu pieejamību un izmantošanas iespējas ilgtermiņā.
• Kā sagatavosiet datus saglabāšanai un koplietošanai? Aprakstiet, kā nodrošināties datu uzticamību un atkārtotu izmantošanu, piemēram, izmantojot kontrolētas vārdnīcas, taksonomijas u.c. nozares standartus.

Atkārtota izmantojamība

• Cik ilgi tiks apkopoti dati un cik bieži tie mainīsies? Norādiet plānoto datu ievākšanas un saglabāšanas periodu, kā arī versiju atjaunināšanas biežumu.
• Vai pastāv ar projektu saistīti patentu vai tehnoloģiju licencēšanas ierobežojumi datu koplietošanai? Aprakstiet jebkādus juridiskus ierobežojumus un to ietekmi uz datu pieejamību, pamatojiet to nepieciešamību.
• Vai ļausiet atkārtoti izmantot vai radīt jaunus rīkus, pakalpojumus, datu kopas vai produktus? Vai tiks atļauta izmantošana komerciāliem nolūkiem? Norādiet, kā dati tiks licencēti, lai nodrošinātu pēc iespējas plašāku atkārtotu izmantošanu. Precizējiet, vai tos varēs izmantot trešās personas, jo īpaši pēc projekta noslēguma.
• Kā arhivēsiet datus? Vai glabāsiet to arhīvā vai repozitorijā ilgtermiņa piekļuvei? Ja nē, kā saglabāsiet piekļuvi datiem? Sniedziet informāciju par izvēlēto ilgtermiņa glabāšanas vietu un tās piekļuves iespējām, kā arī vajadzības gadījumā norādiet embargo perioda nepieciešamību un termiņu.
• Cik ilgi dati būs jāsaglabā? 3–5 gadus, 10 gadus vai uz mūžu? Norādiet un pamatojiet datu saglabāšanas termiņu.

Resursi un drošība

• Kādi budžeta un resursu apsvērumi jāņem vērā, īstenojot projektu? Norādiet izdevumus, kas saistīti ar datu pārvaldību - datu uzglabāšanas, dublēšanas risinājumu, programmatūru un personāla izmaksas. Precizējiet, kā šīs izmaksas tiks segtas. Atzīmējiet arī resursus/datu pārvaldības aspektus, kas tiek nodrošināti institucionāli.
• Kas ir atbildīgs par datu pārvaldību? Kas nodrošinās datu pārvaldības plāna izpildi? Kam ir tiesības pārvaldīt šos datus? Vai tā ir projekta vadītāja, studenta, laboratorijas vai finansējošās institūcijas atbildība? Kam būs piekļuve šiem datiem? Skaidri norādiet lomu sadali projektā, tostarp par plāna ievērošanu atbildīgo personu, kā arī pētniekus u.c. personas, kurām ir piekļuves iespējas pētījuma datiem un to piešķiršanas kārtību.
• Kādas ir lokālās uzglabāšanas un dublēšanas procedūras? Vai šiem datiem būs nepieciešama droša glabāšana? Kur plānojiet datus saglabāt? Kā datus plānojiet koplietot? Aprakstiet nodrošinājumu datu atgūšanai, kā arī drošai sensitīvu datu uzglabāšanai un nodošanai.
• Vai datu koplietošana rada bažas par privātumu, ētiku vai konfidencialitāti? Vai ir plāns datu aizsardzībai vai anonimizēšanai, ja nepieciešams? Precizējiet ētiskos vai juridiskos aspektus publicējamiem datiem, kā arī metodes sensitīvu datu aizsargāšanai. Šīs informācijas sniegšanai un sensitīvu datu drošai pārvaldībai svarīgi pārskatīt normatīvos aktus un sazināties ar ētikas komiteju (nepieciešamībās gadījumā arī ar datu aizsardzības speciālistu un IT departamentu).
• Kam ir intelektuālā īpašuma tiesības attiecībā uz projekta radītajiem datiem un citu informāciju? Vai tiks izmantoti ar autortiesībām aizsargāti vai licencēti materiāli? Vai ir atļauja izmantot vai izplatīt šo materiālu? Precizējiet īpašumtiesību sadalījumu un izmantošanas nosacījumus, lai izvairītos no neskaidrībām par datu un materiālu turpmāku izmantošanu.

Noderīgi resursi

Veidlapa Nr. ZD-15 “Datu pārvaldības plāns - institucionālā veidne”

RSU Pētniecības datu pārvaldības kārtība

DataverseLV Pētniecības datu pārvaldības ceļvedis

DS-Wizard datu pārvaldības plānu izstrādes rīks

Science Europe Practical Guide to the International Alignment of Research Data Management