Hantera data

Senast ändrad: 05 februari 2019

Med datahantering avses att aktivt och planerat arbeta med hur data ska hanteras under och efter projektet. Att tidigt tänka igenom olika aspekter av datahantering kan göra forskningsprocessen effektivare och säkerställa tillförlitlig och väldokumenterad data som kan återanvändas, bevaras och tillgängliggöras.

Forskningsdata är information som är insamlad för att undersökas och utgöra grund för resonemang, diskussion eller beräkningar (definition från Horisont 2020). Datahantering involverar såväl tekniska som organisatoriska, legala och hållbarhetsmässiga aspekter. Exempel på frågeställningar att arbeta med före, under och efter ett projekt: 

  • Datainsamling
    Hur ska data samlas in, vilken typ av data och filformat handlar det om? Vilka etiska och juridiska hänsyn måste tas? Ansvar och kostnader för datahantering?
  • Datahantering under projektets gång
    Hur ska data lagras, struktureras och versionshanteras? Vilka ska ha åtkomst till data? Hur behöver data löpande dokumenteras och beskrivas för att kunna förstås och användas såväl under projektet som efteråt?
  • Arkivering och tillgängliggörande av data
    Hur säkerställs att data är åtkomligt även efter projektets slut? Vilket material ska långtidsbevaras? Ska data publiceras?

Definitionen av forskningsdata inkluderar även data som genereras inom SLU:s verksamhetsområde Miljöanalys och vars syfte är att utgöra beslutsunderlag för myndigheter, näringar och organisationer i arbetet med hållbar utveckling. Inom Miljöanalys bedrivs sedan flera år ett systematiskt arbete för god datahantering enligt ramverket Kvalitetsguide för SLU:s miljödatahantering.

Datahanteringsplaner

Det är en god idé att redan under förberedelserna av ett projekt ta fram en datahanteringsplan och låta den bli ett levande dokument som är till hjälp under projektets gång. En datahanteringsplan är ett sätt att redan i ett tidigt skede tänka igenom organisering, insamling och hantering av forskningsmaterialet för att effektivisera forskningsprocessen och för att data ska bli så FAIR som möjligt (se FAIR data nedan). Följande dokument kan fungera som vägledning när du tar fram en datahanteringsplan:

En del forskningsfinansiärer kräver att man anger i en datahanteringsplan hur insamlade data ska hanteras, dokumenteras och tillgängliggöras. Detta gäller t.ex. Formas och Horizon 2020 och kommer att bli allt ett allt vanligare krav framöver. Vetenskapsrådet har beslutat att man från och med utlysningen 2019 kommer att kräva datahanteringsplaner för alla nya forskningsprojekt som de finansierar.

FAIR data

FAIR-principerna för datahantering är ett ramverk som syftar till att underlätta tillgång till och återanvändning av forskningsresultat. Att skapa och hantera data på ett sätt som gör dem Findable, Accessible, Interoperable and Reusable (FAIR) ökar deras värde för det vidare forskarsamhället och allmänheten samt ökar forskningens reproducerbarhet.

Dessa principer har antagits brett bland internationella och nationella intressenter inom forskningen. I Sverige har Vetenskapsrådet utvecklat kriterier och vägledning för tillämpning av FAIR-principerna. Europeiska kommissionen har tagit fram handlingsplanen Turning FAIR into reality med syftet att effektivera forskningen och främja transparens, reproducerbarhet och nyttiggörande av forskningsdata.


Kontaktinformation

Data Curation Unit (DCU)
Sekretariatet för arkivering och publicering av forskningsdata
e-post: dcu@slu.se

Sidansvarig: bib-webbredaktionen@slu.se