¿Qué es un Plan de Gestión de Datos?

Un plan de gestión de datos, en inglés Data Management Plan (DMP), define quién se responsabiliza de los datos, cuáles son las modalidades de acceso a ellos y su reutilización y cómo se preservan. Son un instrumento para la correcta gestión de los datos de investigación.

En el contexto de las instituciones científicas, constituyen además un requisito para optar a financiación en los proyectos de investigación.

Los Planes de Gestión de Datos (PGD) son elementos imprescindibles para asegurar una correcta gestión de los datos de investigación. Además, también se está convirtiendo en un requisito para optar a financiación de proyectos de investigación, por ejemplo:

El Horizonte Europa (2021-2027) obliga a redactar y mantener un PGD, siguiendo con lo establecido en el anterior plan, el H2020 que ya obligaba a realizar un PGD actualizable a lo largo del proyecto
Se debe redactar un PGD en los Proyectos I+D+i correspondientes a la convocatoria del año 2022 de ayudas del Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023 siguiendo lo marcado en el anterior Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2023

Las grandes instituciones de investigación y universidades, pero también instituciones privadas y gobiernos, empiezan a desarrollar planes de gestión de datos con tres objetivos:

garantizar en primer lugar que no se pierden los datos, sobre todo al finalizar un proyecto de investigación
facilitar su correcta custodia desde su producción
permitir su preservación mediante documentación de todo su entorno tecnológico.

10 pasos para elaborar un Plan de Gestión de datos

Gestión de datos de investigación en las universidades españolas y CSIC: memoria de buenas prácticas de los servicios ofrecidos

El informe Gestión de datos de investigación en las universidades españolas y CSIC: memoria de buenas prácticas de los servicios ofrecidos pretende recoger un ejemplo de buenas prácticas seguidas por las universidades españolas en lo referente a la gestión de datos de investigación. Se han incluido también ejemplos de iniciativas llevadas a cabo por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), pues también forma parte del Grupo de Trabajo de Repositorios de REBIUN.

Acceso al informe: http://hdl.handle.net/20.500.11967/244

Evaluación institucional de un Plan de Gestión de Datos de Investigación

Recursos de ayuda para la evaluación institucional de un Plan de Gestión de Datos de Investigación:

RISE (Research Infrastructure Self Evaluation Framework)

Directrices para la gestión de datos

El documento Directrices sobre la Gestión de los Datos en Horizonte 2020 se dirige a los solicitantes y beneficiarios de los proyectos en el Marco del Piloto de Datos de Investigación en Abierto y su objetivo es proporcionar indicaciones sobre cómo pueden cumplir con sus responsabilidades con respecto a la calidad de los datos de investigación, su intercambio y su seguridad.

Los planes de gestión de datos son una parte integral de las solicitudes de subvenciones - no pueden ser una idea de último momento; los revisores buscarán evidencia de que la gestión de datos está incluida en su propuesta, y que forma parte integral de su proceso de investigación. En el artículo 29.3 del H2020 Model Grant Agreement: Multi-beneficiary General MGA: December 2013 se establecen las obligaciones de los participantes en el Piloto de Datos de Investigación en Abierto en lo que respecta a la gestión de los datos.

Fuente: Pagoda

Elementos a incluir en un Plan de Gestión de Datos

El tipo de datos que se producirá durante la investigación.
Las normas que se utilizarán.
Las políticas de acceso y reutilización de datos.
Las medidas para proteger la privacidad, la seguridad, la confidencialidad y la propiedad intelectual.
El archivo y la preservación de los datos.

7 recomendaciones de servicios de apoyo a la gestión de datos de investigación realizadas por Research Data Alliance (RDA)

1. Reconocer y comprender la diversidad de datos creados en su organización, o a través de su organismo financiador, y desarrollar marcos apropiados para administrar esos datos.
2. Adaptar los servicios de apoyo a la gestión de datos de investigación para pequeños proyectos de investigación, teniendo en cuenta los mecanismos de financiación existentes.
3. Ampliar y fortalecer el rol institucional en la gestión de datos de investigación.
4. Desarrollar y aplicar estándares comunes entre instituciones y dominios para asegurar una mayor interoperabilidad entre los conjuntos de datos.
5. Apoyar la reproducibilidad y la transparencia de la investigación al vincular datos, software y literatura.
6. Establecer estructuras de gobierno que reflejen las diversas dimensiones de los datos de investigación.
7. Desarrollar principios y políticas coherentes para la recopilación y preservación de los datos de investigación.

El texto completo en: https://www.rd-alliance.org/group/long-tail-research-data-ig/outcomes/addressing-gaps-recommendations-supporting-long-tail-0

Díez recomendaciones para que las bibliotecas inicien servicios de gestión de datos de investigación (RDM)

1. Iniciar propuestas sobre Gestión de Datos de Investigación (RDM) que incluyan planes de gestión de datos para la solicitud de subvenciones, asesoramiento sobre derechos de propiedad intelectual y material informativo. Ayudar a los profesores con los planes de gestión de datos y la integración de la gestión de datos en los planes de estudios.

2. Participar en el desarrollo de estándares de metadatos para proporcionar servicios sobre la gestión de datos de investigación.

3. Difundir y desarrollar las habilidades necesarias para la gestión de datos entre el personal profesional.

4. Participar activamente en la investigación para el desarrollo de políticas de datos institucionales, incluyendo los planes de recursos. Fomentar y adoptar políticas de apertura en todo el ciclo de vida de los datos de investigación.

5. Mantener contactos y colaborar con los investigadores, grupos de investigación, archivos de datos y centros de datos para fomentar una infraestructura interoperable para el acceso a datos, descubrimiento y difusión de los datos de investigación.

6. Apoyar todo el ciclo de vida para los datos de investigación, proporcionando servicios para el almacenamiento, el descubrimiento y el acceso permanente.

7. Promover la investigación sobre datos mediante la aplicación de identificadores persistentes a los datos de investigación.

8. Proporcionar un catálogo de datos institucional o repositorio de datos, dependiendo de la infraestructura disponible.

9. Participa en la práctica de gestión de datos en la disciplina de trabajo específica.

10. Oferta o mediar en torno a cuestiones como el almacenamiento seguro para los datos de la investigación dinámica y estática en cooperación con las unidades que gestionan TICs a nivel institucional y / o buscar la explotación de los servicios apropiados. en la nube

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Fuente:Universidad de Salamanca