Innføring i datahåndtering

Presentasjon om: "Innføring i datahåndtering"— Utskrift av presentasjonen:

1 Innføring i datahåndtering
Norges miljø- og biovitenskapelige universitet – NMBU 15.November 2018 Gry Henriksen

2 Innhold: Grunnleggende begreper
Hva er og hvorfor er datahåndtering nyttig? Datahåndtering i ulike faser av et forskningsprosjekt Hvorfor bruke en datahåndteringsplan (DHP)? Hvilke løsning har NSD?

3 Grunnleggende begreper
Datahåndtering Datahåndteringsplan Forskningsdata Data livssyklus Metadata Lagring Arkivering FAIR – prinsipper Hva mener vi med datahåndtering? Ikke noe nytt - men et nytt begrep – Forskere har alltid håndtert eller behandle dataene sine . Dreier seg om alt en gjør med data i løpet av hele forskningsprosessen. DMP – eller DHP på norsk datahåndteringsplan er et verktøy for å kunne planlegge og gjennomføre datainnsamling/gjenbruke data – og strukturerer og organisere håndtering av data gjennom hele forskningsprosessen. Forskningsdata – alt som genereres eller samles inn i løpet av forskningsprosessen, ikke begrenset til survey, intervju, video, lyd el liknende – men kan være labnotater, feltnotater osv Metadata – all informasjon knyttet til data som kan gjøre dem forståelig, f.eks intervjuguide, spørreskjema, men ogsp hvem, hva og hvor i forhold til data innsamlingen Lagering – underveis i prosjektet – institusjonen har policy Arkivering – det skjer ved prosjektslutt FAIR – findable, Accessable, Interoperable, Reusable

4 Datahåndtering Hva Hvor Hvordan Hvem
Vi kan enkelt si at datahåndtering er alt det vi gjør med data i løpet av et prosjekt, det kan være i en masteroppgave eller et større forskningsprosjekt. Datahåndtering er ikke noe nytt, alle som har samlet inn egne data eller som har brukt allerede innsamlede data i oppgave eller forskningsprosjekt har håndtert data. Det nye er at universiteter, Norges forskingsråd og andre som finansiere forskningsprosjekter nå krever at en skal ha en plan for håndtering av data i prosjektene. Noe av det første en tenker på i et prosjekt kan være hva trenger jeg av data? Kan jeg kanskje bruke data som noen andre har samlet inn? Finnes det ikke data du kan bruke, kan du samle inn data selv. Hvor finner du data? Hvordan samle dem inn/behandle dem/ analysere osv Hvem skal en dele med, hvem samle inn, osv Det er mange spørsmål og problemstillinger du må ta stilling til når en håndterer data. Nå skal vi se litt på disse og andre spørsmål i ulike faser i forskningsprosjektet.

5 Datahåndteringsplan DMP+ Samle inn Dele og gjenbruke data
Behandle og analysere data Arkivere data

6 NSDs Datahåndteringsplan - DMP+
Samle inn Dele og gjenbruke data DMP+ Behandle og analysere data Arkivere data

7 DMP+ Samle inn Dele og gjenbruke data Behandle og analysere data
Arkivere data

8 DMP+ Samle inn Dele og gjenbruke data Behandle og analysere data
Arkivere data

9 DMP+ Samle inn Dele og gjenbruke data Behandle og analysere data
Arkivere data

10 NSD datahåndteringsverktøy
NSD DMP+ Verktøy Dynamisk Ferdig når ferdig Enkel arkivering NSD datahåndteringsverktøy dmp.nsd.no En datahåndteringsplan er et verktøy for god, effektiv og smart datahåndtering En god datahåndteringsplan gir deg hjelp og støtte på veien ved å gjøre deg oppmerksom på avgjørelser som har implikasjoner for prosjektet ditt i fremtiden. F,eks når det gjelder innsamling av data om personer, det utløser spesielle hensyn i innsamlingsfasen som vil ha følger for hele resten av databehandlingen. (f.eks arkivering, deling osv) En god plan vil kunne bistå deg i hva som kan være smart og hva en må tenke spesielt på. En effektiv plan bør være dynamisk, det vil si at den må gi deg mulighet til å endre, utvide og legge inn informasjon når du har den. Og endre på informasjonen du har gitt tidligere hvis noe har endret seg. I en effektiv datahåndteringsplan vil informasjonen du gi underveis i databehandlingen være grunnlag for det som publiseres som informasjon om prosjektet og datainnsamlingen. Prosjektinformasjonen publiseres på en slik måte at data skal være finnbare, tilgjengelige i henhold til avtale og brukbare for andre forskere og studenter. Det betyr at for deg at et godt, effektivt og smart datahåndteringsverktøy gjør at du kan overføre dataene dine til et arkiv sammen med all dokumentasjon du har fylt ut i løpet av prosjektperioden ved et tastetrykk og være ferdig. Ingen mer leting etter dokumentasjon en mener at en hadde en gang i tiden. Ingen datasett på avveie fordi en ikke husker hvor de er lagret eller hva de ble kalt!

11 Har snakket om: Grunnleggende begreper Datalivssyklusen
Datahåndtering, what’s in it for you Datahåndteringsverktøy

12 Spørsmål? Takk for meg! Gry Henriksen