HET WAT, WAAROM, HOE EN WIE

Datamanagement

Presentatie voor de bijeenkomst ‘Van Bibliothecaris naar Embedded Librarian’ – Hogeschool Utrecht, 17 oktober 2013 – Joeri Nortier

• SURF- In 1988 opgezet- Samenwerkingsorganisatie van

verschillende universiteiten, hogescholen en instituten

- Gericht op ICT-innovaties om kwaliteit onderwijs en onderzoek te verbeteren

- Bestaat uit verschillende organisaties

Even voorstellen

2

Garandeerd samenwerking en betrokkenheid van managers in het hoger onderwijs en onderzoek

Verbindt ICT en gebruikers en zoekt naar nieuwe technieken

Biedt ICT, software en training

High-performance computing en visualisatie

Efficient managen van de resultaten van samenwerkingsverbanden

Onderdelen SURF

3

Even voorstellen

• Mijn rol binnen SURF- Projectcoördinator bij ICT en

Onderzoek- Gericht op onderzoeksdata

- Special Interest Group Research Data

- SIM4RDM

4

Opzet presentatie

• Wat is datamanagement (Research Data Management)?

• Waarom is datamanagement belangrijk?

• Hoe moet goed datamanagement worden uitgevoerd?

• Wie is verantwoordelijk voor welke delen van datamanagement?

• Wat kan SURF voor jullie doen?

5

Wat is Datamanagement

6

Wat is Datamanagement?

• Definitie datamanagement: ‘alle werkzaamheden die te maken hebben met het archiveren, collectioneren, beschrijven, toegankelijk maken en publiceren van onderzoeksdata in digitale vorm’

• Definitie onderzoeksdata: ‘digitale gegevens die gebruikt (kunnen) worden voor wetenschappelijk onderzoek, alsook de gegevens die uit wetenschappelijk onderzoek worden gegenereerd’

• 3 belangrijke hoofdthema’s1. Data-archivering2. Metadata3. Digitale duurzaamheid

7

• Zowel tijdens als na het onderzoeksproces

• Wordt steeds belangrijker- Overheidsbeleid- Steeds meer aandacht vanuit

onderzoekers en vanuit bestuurders

• Van groot naar klein- Excell-sheet- Big Data

Wat is Datamanagement?

8

9

10

Wat is Datamanagement?

• Wat is belangrijke onderzoekdata?- Hoge waarde

- Maatschappelijk- Toekomstig- Historisch

- Uniek

- Definitie wordt echter steeds ruimer

11

Waarom is Datamanagement belangrijk?

12

Waarom is Datamanagement belangrijk?

Zeer veel redenen, hieronder een aantal belangrijke

• Groot voordeel voor onderzoekers zelf

• Onderdeel van een goed wetenschappelijk proces

‘Sound research rests on the ability to evidence, verify and reproduce results – managing your data enables all three’ Simon Hodson, CODATA

• Goed voor de wetenschap in het algemeen- Data blijft beschikbaar, ook nadat het onderzoek is afgelopen- Internationale onderzoeksinfrastructuur

• Sneller en gemakkelijker data delen = sneller oplossingen voor problemen- Meer mensen kunnen meewerken- Onderzoek gaat sneller

13

Waarom is Datamanagement belangrijk?

• Goed voor de reputatie van een instelling- Data die gemakkelijk te vinden is, zal veel worden gebruikt- Veel citaties is een hoge ranking

• Controle van wetenschappelijke conclusies- Gaat fraudegevallen tegen (integriteit)

• Wetgeving en regulering- Eisen vanuit overheid, NWO, EU en uitgevers

• Sluit aan bij veranderen maatschappij- Connected society- Steeds meer data

14

Hoe moet goed datamanagement worden uitgevoerd?

15

Hoe moet goed datamanagement worden uitgevoerd?

• Verschillende onderdelen waar rekening me gehouden moet worden- datamanagementplannen- opslag tijdens en na een onderzoeksproject- cloudoplossingen voor opslag- ondersteuning aan onderzoekers door dataprofessionals- juridische aspecten- security en privacy 

• Verschillende niveau’s hebben verschillende wensen en zijn verantwoordelijk voor verschillende onderdelen- Bestuurders- Data Librarians / Dataprofessionals / Ondersteuners- Onderzoekers

16

Hoe moet goed datamanagement worden uitgevoerd?

• Datamanagementplannen- Opgesteld door financiers, uitgevers en bestuurders- Schetst de kaders- Vooraf in kaart brengen van benodigde voorzieningen en knelpunten- Al verschillende pilotprojecten en ‘best practices’

- DANS, Regie in de Cloud,

• Opslag tijdens en na een onderzoeksproject- Kan op verschillende niveaus worden aangeboden- Groot verschil tussen opslag tijdens en na

- Digitale onderzoeksomgeving- Opslag omgevingen (toch geen data kerkhoven?)

- Open Data? - Heeft vele voordelen- Onderzoek met publiek geld

17

Hoe moet goed datamanagement worden uitgevoerd?

• Cloudoplossingen voor opslag- Rekening houden met veiligheid- Al enkele pilots uitgevoerd (Regie in de Cloud)

• Ondersteuning aan onderzoekers door dataprofessionals- Geef waardering aan onderzoekers als zij hun onderzoeksdata delen- Geef training op het gebied van datamanagement- Richt een data-infrastructuur in

• Juridische aspecten- WBP- Aan verandering onderhevig en multi-interpretabel

• Security en Privacy- Grote zorg voor onderzoekers

18

Hoe moet goed datamanagement worden uitgevoerd?

• Wat willen onderzoekers?- Controle en zekerheid over wat er met hun data gebeurt

- Privacy- Iemand anders gaat er met mijn data vandoor!

- Beloning- Citaties

- Vrijheid- Elk wetenschapsveld is uniek, tools moeten hierop afgestemd zin- Verplichten werkt contra-productief- Cafetaria-model

- Ondersteuning- Voordelen gelijk duidelijk- Praktisch, gelijk toe te passen

19

Hoe moet goed datamanagement worden uitgevoerd?

• Wat willen data librarians?- Een duidelijk mandaat van de

bestuurders- Duidelijk beleid- Goede opleidingen / cursussen- Goede ICT voorzieningen

20

Hoe moet goed datamanagement worden uitgevoerd?

7 stappen voor beter datamanagement aan een HO instelling (CODATA)

1. Onderzoeken hoe je instelling nu al met onderzoeksdata omgaat2. Collega’s en bestuurders overtuigen van het nut van datamanagement3. Bepaal welke positie je m.b.t. datamanagement wil innemen

- Betrek hierbij onderzoekers, IT, de bibliotheek, etc.4. Zorg voor bewustwording bij onderzoekers5. Zorg voor een robuuste en gemakkelijke infrastructuur6. Zorg dat je data makkelijk te vinden en te citeren is7. Blijf je beleid, training en infrastructuur verder ontwikkelen

21

Wie is verantwoordelijk voor welke delen van Datamanagement?

22

Wie is verantwoordelijk voor welke delen van Datamanagement?

• Taken Bestuurders- Verantwoordelijke voor de kaders- Opstellen datamanagementplan

- Datamanagement inbedden in cyclus van onderzoek- Beschikbaar stellen van infrastructuur- Incentives voor onderzoekers- Vertalen van wensen onderzoekers en ondersteuners

- En natuurlijk: geld- Voor goede ondersteuning, infrastructuur en beleid- Ook kosten na afronding onderzoek!

- Datamanagement nu vaak nog een ondergeschoven kindje

23

Wie is verantwoordelijk voor welke delen van Datamanagement?

• Taken Data Librarians- Nieuw type ondersteuner is nodig: Dataprofessional

- Belangrijke taak in het ondersteunen van onderzoekers- Schakelfunctie tussen de praktijk en het beleid- Face-to-face contact belangrijk

- Training is nodig: ‘train the trainers’- In VK en USA al veel online cursussen, vaak algemeen van karakter- Ook in Nederland in opkomst (DANS, 3TU.Datacentrum)

• Wat heeft een dataprofessional nodig?- De juiste mix van IT- en ‘soft skills’

- Dataspecifieke vaardigheden (technische vaardigheden)- Algemene datavaardigheden (sociale vaardigheden)

24

Wie is verantwoordelijk voor welke delen van Datamanagement?

• Taken Onderzoekers- Zorgen voor kwaliteit en toegankelijkheid van data

- In voorbereiding onderzoek meenemen- Beheer tijdens uitvoering- Beheer na afronding onderzoek

- Kortom: datamanagement moet een bepaalde mindset worden

25

Wie is verantwoordelijk voor welke delen van Datamanagement?

Uitwerking in de praktijk

• Front Office- Bestaat uit ondersteuners- Direct contact met gebruikers- Instellingen

• Back Office- Opslag en toegankelijkheid op lange termijn- Expertisecentrum- Landelijke datacentra

• Federatief model van SURF als voorbeeld

26

Wie is verantwoordelijk voor welke delen van Datamanagement?

27

Wat kan SURF voor jullie betekenen?

28

Wat kan SURF voor jullie betekenen?

• Communiceren en onderhandelen met de belangrijkste spelers

• Commitment verzekeren op het bestuursniveau

• Partijen samenbrengen om tot een samenwerking te komen

• Kennis en informatie uitwisselen

• Op de hoogte blijven van (inter)nationale trends

• In enkele gevallen het managen van kleine projecten of pilots

• Voorbeeld: Regie in de Cloud

29

30

SOS Project - Uitdagingen

Aantal onderzoekers

ONDERSTEUNINGWeinig onderzoekersMaatwerk en specialisatieProjecten op de lange termijnVeel ondersteuning per onderzoeker

Veel onderzoekersAlgemene hulpKleine projectenWeinig ondersteuning per onderzoeker

0 20,000

31

SOS Project - Aanpak

Aantal onderzoekers

ONDERSTEUNING

0 20,000

Pool of project managers

Outreach (website, use cases, videos)

Train-the-Trainer

Community building Eén e-maildres

Meer informatie?

• Website SURF – www.surf.nl/onderzoek

• Website DANS – www.dans.knaw.nl

• Website 3TU.Datacentrum – datacentrum.3tu.nl

• Website NWO – www.nwo.nl

• SIG Research Data - www.surfspace.nl/sig/28-research-data/

32

www.surf.nl

Joeri Nortierjoeri.nortier@surf.nl