Datamanagement

Datamanagement is het gestructureerd beheren van de onderzoeksdata die verzameld worden. Welk type onderzoeksdata brengt het onderzoeksproject voort? Wie kan er allemaal bij? Hoe sla je data veilig en duurzaam op, zodat deze data ook op een later moment nog bruikbaar zijn voor anderen en voor jezelf? Door in een vroeg stadium over dit soort vragen na te denken en je antwoorden te documenteren, voorkom je als onderzoeker problemen in een latere fase. Onderzoeksdata zijn belangrijk, niet alleen tijdens het onderzoek. Om hergebruik en verificatie van onderzoeksresultaten mogelijk te maken dienen data goed beheerd te worden. Datamanagement is daarmee ook een belangrijke pijler waarop Open Science steunt.

Datamanagementplan

Een Datamanagementplan (DMP) is een hulpmiddel om gestructureerd na te denken over je datamanagement.

  • Steeds vaker stellen financiers een DMP als verplichting maar ook zonder dat, is het vooral een middel om onderzoekers te helpen de risico’s te inventariseren bij het beheer van onderzoeksdata. Gedurende het hele onderzoeksproces en daarna.
  • Ook biedt een DMP overzicht en maakt het over tijd (ook aan derden) duidelijk hoe de data precies is verzameld. Dit is een voorwaarde voor eventueel hergebruik.
  • Het DMP draagt bij aan een efficiënt en effectief beheer, met oog voor risico’s van verlies van data of andere bedreigingen waardoor de data onleesbaar en onbruikbaar worden, bijvoorbeeld door veroudering van software.

De modellen en checklists (DMP’s) van de belangrijkste Nederlandse subsidieverstrekkers:

Saxion vindt het belangrijk dat er bij ieder onderzoek een DMP wordt ingevuld (en bewaard bij de onderzoeksdata). Als onderzoeker kun je het beste gebruik maken van het DMP dat in je vakgebied gangbaar is of dat door je subsidieverstrekker wordt aanbevolen.

Saxion gebruikt de volgende richtlijnen:

Datamanagement en archivering

Voor onderzoek hebben we gegevens nodig en onderzoek levert gegevens op. Saxion heeft de plicht deze gegevens goed te beheren en archiveren, zowel tijdens als na afloop van het onderzoek. Met het Research Data Management (RDM)-project werken we aan een veilige repository voor research data. Begin 2018 zijn de eerste versie van de respository én de Saxion Research Cloud Drive in gebruik genomen.

In Saxion Research Cloud Drive (SRCD) kunnen data tijdens het onderzoek veilig worden opgeslagen en worden gedeeld met interne en externe onderzoekers.

Definitieve data sets worden gearchiveerd in de Saxion data repository. Hiermee bescherm je databestanden tegen verlies, beschadiging, ongeoorloofde toegang en digitale veroudering. Je data kan (indien gewenst) als open data gepubliceerd worden.

Op de Research Repository-pagina kun je je onderzoek registreren en krijg je toegang tot SRCD en het data archief.

Gedragscode

De Nederlandse Gedragscode Wetenschappelijke Integriteit (PDF) is een gezamenlijke code voor het uitvoeren van wetenschappelijk onderzoek van de Vereniging Hogescholen, de VSNU, de KNAW, de TO2 federatie en de Nederlandse Federatie van Universitaire Medische Centra. Er is ook een Engelstalige (PDF) versie van de code beschikbaar. De code is van kracht gegaan op 1 oktober 2018 en per 1 januari 2020 moet Saxion zich aan de zorgplichten uit deze code houden. De code beschrijft normen voor goede onderzoekspraktijken waar een onderzoek, al dan niet in teamverband, zich moet houden.

Archiveren kennisproducten

Een team van Saxion Content & Research Services werkt aan een repository waarmee het mogelijk is ook alle kennisproducten, voortkomend uit Saxion-onderzoek, te documenteren, (open access) publiceren en archiveren.

Publiceren in OpenAIRE Connect en de HBO Kennisbank is daarbij voor Saxion van groot belang. Daarnaast levert de repository een kwantitatief overzicht van Key Performance Indicators (KPI’s) voor de managementrapportage.