PÄtniecÄ«bas datu pÄrvaldÄ«ba - Ekonomikas un KultÅ«ras augstskola

PÄTNIECÄªBAS DATU PÄRVALDÄªBA

EfektÄ«va pÄtniecÄ«bas datu pÄrvaldÄ«ba nodroÅ¡ina integritÄti, reproducÄjamÄ«bu un pieejamÄ«bu. StrukturÄta pieeja organizÄt, dokumentÄt un droÅ¡i uzglabÄt datus, nodroÅ¡ina pÄtniecÄ«bas datu atkÄrtotu izmantoÅ¡anu un validÄciju. Å ajÄ dokumentÄ ir izklÄstÄ«ti galvenie soÄ¼i pÄtniecÄ«bas datu pÄrvaldÄ«bÄ, saskaÅojot to ar Latvijas atvÄrtÄs zinÄtnes stratÄÄ£iju un EKA standartiem, no pÄtniecÄ«bas datu plÄnoÅ¡anas lÄ«dz to kopÄ«goÅ¡anai un saglabÄÅ¡anai.
Â Â Â

PlÄnoÅ¡ana un datu pÄrvaldÄ«bas plÄns (DPP)

Pirmais solis pÄtniecÄ«bas datu pÄrvaldÄ«bÄ ir visaptveroÅ¡a datu pÄrvaldÄ«bas plÄna (DPP) izstrÄde. PÄtniecÄ«bas datu pÄrvaldÄ«bas plÄns ir dokuments, kas apraksta, kÄ pÄtÄ«juma dati tiks ievÄkti, organizÄti, glabÄti, kopÄ«goti un saglabÄti, nodroÅ¡inot to pieejamÄ«bu un atbilstÄ«bu zinÄtniskajiem standartiem.

GalvenÄs DPP sadaÄ¼as:

Datu vÄkÅ¡ana: KÄdi dati tiks vÄkti, kÄdas datu iegÅ«Å¡anas metodes tiks izmantotas un kÄdÄ formÄtÄ dati tiks saglabÄti.

Â Â PiemÄrs: interviju ieraksti audio formÄtÄ, laboratorijas mÄrÄ«jumu dati Excel datnÄs.

Metadatu standarti: KÄ dati tiks aprakstÄ«ti un strukturÄti, lai tos bÅ«tu viegli atrast un atkÄrtoti izmantot.

Â Â PiemÄrs: Dublin Core metadatu standarts sociÄlo zinÄtÅu pÄtÄ«jumiem.

Datu glabÄÅ¡ana un rezerves kopijas: Kur un kÄ dati tiks glabÄti, lai nodroÅ¡inÄtu to droÅ¡Ä«bu un nepieÄ¼autu zaudÄÅ¡anu.

Â Â PiemÄrs: galvenÄ datu kopija institÅ«cijas serverÄ«, rezerves kopija mÄkoÅkrÄtuvÄ.

Datu kopÄ«goÅ¡ana un piekÄ¼uve: KÄdi bÅ«s datu piekÄ¼uves un koplietoÅ¡anas noteikumi, tostarp iespÄjamie ierobeÅ¾ojumi.

Â Â PiemÄrs: anonimizÄti dati bÅ«s publiski pieejami Zenodo platformÄ, bet pilni dati â tikai ar pieprasÄ«jumu.

Ätiskie un juridiskie aspekti: KÄ tiks ievÄrotas Ätikas un tiesÄ«bu normas, piemÄram, dalÄ«bnieku piekriÅ¡anas iegÅ«Å¡ana un datu privÄtuma nodroÅ¡inÄÅ¡ana, ievÄrojot VispÄrÄ«go datu aizsardzÄ«bas regulu (VDAR).

Â Â PiemÄrs: visi dalÄ«bnieki paraksta informÄtu piekriÅ¡anu, dati tiek anonimizÄti pirms publicÄÅ¡anas.

Latvijas atvÄrtÄs zinÄtnes stratÄÄ£ija paredz standartizÄtas pÄtniecÄ«bas datu pÄrvaldÄ«bas prakses ievieÅ¡anu pilnÄ datu pÄrvaldÄ«bas ciklÄ un uzsver nepiecieÅ¡amÄ«bu nodroÅ¡inÄt pÄtniecÄ«bas datu atvÄrtÄ«bu, pieejamÄ«bu un atkÄrtotu izmantojamÄ«bu, lai veicinÄtu zinÄtnes caurskatÄmÄ«bu, inovÄcijas un starptautisku sadarbÄ«bu. Å o mÄrÄ·u sasniegÅ¡anai bÅ«tiska loma ir datu pÄrvaldÄ«bas plÄnam (DPP), kas sistemÄtiski apraksta pÄtniecÄ«bas datu vÄkÅ¡anu, apstrÄdi, glabÄÅ¡anu un kopÄ«goÅ¡anu, ievÄrojot FAIR datu principus.

PÄtniecÄ«bas datu pÄrvaldÄ«bas plÄns (DPP) var tikt izstrÄdÄts paÅ¡rocÄ«gi, kur pÄtnieki apraksta galvenos aspektus par datu vÄkÅ¡anu, glabÄÅ¡anu, koplietoÅ¡anu, droÅ¡Ä«bu un saglabÄÅ¡anu, pielÄgojot to sava projekta vajadzÄ«bÄm. AlternatÄ«vi, institÅ«cijas vai finansÄtÄji var nodroÅ¡inÄt konkrÄtus tieÅ¡saistes veidlapas vai Å¡ablonus, kas pÄtniekiem palÄ«dz izstrÄdÄt DPP, atbilstoÅ¡i noteiktajiem standartiem. Å ie Å¡abloni bieÅ¾i vien ietver iepriekÅ¡ sagatavotus jautÄjumus un kategorijas, kas balstÄ«tas uz FAIR principiem, nodroÅ¡inot atbilstÄ«bu ÄtiskajÄm, juridiskajÄm un institucionÄlajÄm prasÄ«bÄm. Å Ädu rÄ«ku izmantoÅ¡ana palÄ«dz vienkÄrÅ¡ot procesu, nodroÅ¡inot konsekvenci, vadlÄ«nijas un efektivitÄti datu pÄrvaldÄ«bas plÄna izstrÄdÄ.

Â Â PiemÄrs: ARGOS tieÅ¡saistes rÄ«ks pÄtniecÄ«bas datu plÄnu izveidoÅ¡anai, kas piedÄvÄ izvÄlÄties daÅ¾Ädus DPP Å¡ablonus, ko rekomendÄ izmantot LZP finansÄtos projektos.

PÄtniecÄ«bas datu pÄrvaldÄ«bas plÄns (DPP) nav statisks dokuments â tas var mainÄ«ties pÄtniecÄ«bas gaitÄ atkarÄ«bÄ no jauniem atklÄjumiem, metodoloÄ£iskÄm izmaiÅÄm vai finansÄtÄju prasÄ«bÄm. SÄkotnÄji izstrÄdÄtais plÄns var tikt papildinÄts ar jaunÄm datu vÄkÅ¡anas, glabÄÅ¡anas un koplietoÅ¡anas stratÄÄ£ijÄm, Åemot vÄrÄ pÄtniecÄ«bas procesa attÄ«stÄ«bu. Lai nodroÅ¡inÄtu, ka DPP atbilst pÄtniecÄ«bas vajadzÄ«bÄm visÄ projekta laikÄ, ir svarÄ«gi to regulÄri pÄrskatÄ«t un pielÄgot.

Â Â PiemÄrs: SÄkotnÄji bija plÄnots izmantot XLSX datu formÄtu, bet pÄtÄ«juma gaitÄ tiek izdomÄts, ka efektÄ«vÄks bÅ«tu CSV formÄts, DPP var tikt atjauninÄts, lai atspoguÄ¼otu Å¡o izmaiÅu.

FAIR datu principi

FAIR datu principi: dati jÄpadara atrodami (findable), pieejami (accessible), savietojami (interoperable) un atkÄrtoti izmantojami (reusable). Å ie principi kalpo kÄ vadlÄ«nijas pÄtniecÄ«bas datu radÄ«Å¡anÄ un pÄrvaldÄ«bÄ, lai maksimÄli veicinÄtu to izmantoÅ¡anu un ilgtspÄjÄ«bu. FAIR dati ir viens no trim galvenajiem pÄ«lÄriem Latvijas atvÄrtÄs zinÄtnes strateÄ£ijÄ.

Atrodami (Findable) â datiem jÄbÅ«t viegli atrodamiem, aprakstÄ«tiem ar detalizÄtiem metadatiem un pieejamiem reÄ£istrÄtos vai indeksÄtos meklÄÅ¡anas resursos, piemÄram, pÄtniecÄ«bas datu repozitorijos. DigitÄliem objektiem jÄbÅ«t aprÄ«kotiem ar unikÄlu, starptautiski atzÄ«tu un pastÄvÄ«gu identifikatoru (piemÄram, DOI), kas nodroÅ¡ina to pastÄvÄ«gu pieejamÄ«bu un izsekojamÄ«bu.

PiemÄrs: datu kopa ievietota publiskÄ datu repozitorijÄ Zenodo un datu kopai ir savs DOI.

Pieejami (Accessible) â datiem jÄbÅ«t pieejamiem saskaÅÄ ar konkrÄtiem nosacÄ«jumiem un ar skaidrÄm piekÄ¼uves atÄ¼aujÄm. FAIR dati nenozÄ«mÄ, ka visiem datiem jÄbÅ«t pieejamiem atvÄrtajÄ piekÄ¼uvÄ. SavukÄrt, metadatiem jÄbÅ«t pieejamiem arÄ« situÄcijÄs, kad dati nav vairs pieejami.

PiemÄrs: dati glabÄjas atvÄrtÄs piekÄ¼uves repozitorijÄ, kur datiem var brÄ«vi piekÄ¼Å«t un tos lejuplÄdÄt ikviens interesents bez reÄ£istrÄÅ¡anÄs.

Savietojami (Interoperable) â datiem jÄbÅ«t strukturÄtiem un lietojamiem daÅ¾ÄdÄs sistÄmÄs, izmantojot standartizÄtus, nekomerciÄlus datÅu formÄtus un standartizÄtu terminoloÄ£iju, kas nodroÅ¡ina datu integrÄciju un salÄ«dzinÄmÄ«bu. TÄpat skaidri jÄnorÄda atsauces, kas palÄ«dz izsekot savstarpÄjÄs saites starp daÅ¾Ädiem datiem, datu kopÄm, zinÄtniskiem rezultÄtiem.

PiemÄrs: medicÄ«nas pÄtnieki publicÄ pacientu veselÄ«bas datus FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) formÄtÄ, kas Ä¼auj tos izmantot daÅ¾ÄdÄs veselÄ«bas aprÅ«pes sistÄmÄs.

AtkÄrtoti izmantojami (Reusable) â lai datus varÄtu izmantot atkÄrtoti, tiem ir jÄbÅ«t saprotamiem arÄ« citiem, to nodroÅ¡ina bagÄtÄ«gi metadati, pilnÄ«ga dokumentÄcija un skaidra informÄcija par atkÄrtotas izmantoÅ¡anas nosacÄ«jumiem jeb licencÄm.

PiemÄrs: sagatavota un nopublicÄta datu kopa ar CC0 licenci, kas nozÄ«mÄ, ka citi pÄtnieki datus var brÄ«vi analizÄt un izmantot savos pÄtÄ«jumos bez ierobeÅ¾ojumiem.

Datu pÄrvaldÄ«bas plÄns (DPP) ir saistÄ«ts ar FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) principiem, jo tas nodroÅ¡ina strukturÄtu pieeju datu organizÄÅ¡anai, uzglabÄÅ¡anai un kopÄ«goÅ¡anai.

Atrodami (Findable) â DPP paredz metadatu pievienoÅ¡anu un atbilstoÅ¡u repozitoriju izvÄli, lai dati bÅ«tu viegli atrodami.
Pieejami (Accessible) â PlÄns nosaka, kÄ un kur dati bÅ«s pieejami, tostarp piekÄ¼uves tiesÄ«bas un ilgtermiÅa uzglabÄÅ¡anu.
Savietojami (Interoperable) â DPP palÄ«dz izvÄlÄties standartizÄtus formÄtus un metadatus, lai nodroÅ¡inÄtu datu izmantojamÄ«bu daÅ¾ÄdÄs sistÄmÄs un zinÄtÅu nozarÄs.
AtkÄrtoti izmantojami (Reusable) â PlÄns nosaka datu kvalitÄtes kontroli, licencÄÅ¡anu un dokumentÄciju, lai dati bÅ«tu saprotami un lietojami citiem pÄtniekiem.

TÄdÄjÄdi DPP palÄ«dz nodroÅ¡inÄt, ka dati tiek pÄrvaldÄ«ti atbildÄ«gi un atbilst FAIR principiem, veicinot zinÄtnes caurspÄ«dÄ«gumu un ilgtspÄju.

Datu vÄkÅ¡ana

PrecÄ«za un konsekventa datu vÄkÅ¡ana ir svarÄ«ga, lai iegÅ«tu ticamus pÄtÄ«jumu rezultÄtus. PÄtniekiem bÅ«tu jÄievÄro nozaru ietvaros standartizÄti protokoli un metodoloÄ£ijas, lai nodroÅ¡inÄtu datu kvalitÄti un integritÄti.

Galvenie datu vÄkÅ¡anas procesa soÄ¼i:

SagatavoÅ¡anÄs: pirms datu vÄkÅ¡anas pÄrliecinÄties, ka visi nepiecieÅ¡amie rÄ«ki un materiÄli ir pieejami un darbojas pareizi.

Â Â Â PiemÄrs: laboratorijÄ jÄbÅ«t sagatavotiem mÄrÄ«Å¡anas instrumentiem, anketu pÄtÄ«jumÄ â drukÄtÄm vai digitÄlÄm anketÄm.

StandartizÄcija: izmantot vienotas datu vÄkÅ¡anas metodes un formas, lai pÄtnieku grupa strÄdÄtu pÄc vienÄdiem principiem.

Â Â Â PiemÄrs: intervijÄm izmantojiet vienu un to paÅ¡u jautÄjumu kopumu, eksperimentiem â vienÄdus mÄrÄ«jumu protokolus.

DokumentÄcija: veikt detalizÄtu datu vÄkÅ¡anas procesu uzskaiti, tostarp visas novirzes no standarta protokola un visas raduÅ¡Äs problÄmas.

Â Â Â PiemÄrs: ja sensors mÄrÄ«jumu laikÄ uz Ä«su brÄ«di pÄrtrauca darboties, tas jÄatzÄ«mÄ pierakstos.

Datu apstrÄde un tÄ«rÄ«Å¡ana

Kad dati ir savÄkti, tie ir jÄapstrÄdÄ un jÄpÄrbauda, lai dati bÅ«tu precÄ«zi un pilnÄ«gi.

Å is process ietver:

Datu ievadi â IevadÄ«t datus elektroniskÄ sistÄmÄ rÅ«pÄ«gi un precÄ«zi. Ja nepiecieÅ¡ams, izmantot dubultÄs ievades metodi, lai samazinÄtu kÄ¼Å«du iespÄjamÄ«bu.
PiemÄrs: anketu atbildes tiek ievadÄ«tas Excel failÄ, un cits pÄtnieks pÄrbauda, vai nav kÄ¼Å«du.
Datu tÄ«rÄ«Å¡anu â Atrast un izlabot kÄ¼Å«das, neatbilstÄ«bas vai trÅ«kstoÅ¡us datus.
PiemÄrs: ja kÄdÄ anketÄ vecuma ailÄ ierakstÄ«ti â250 gadiâ, tas ir kÄ¼Å«dains ieraksts un jÄlabo vai jÄizÅem.
Datu transformÄciju â PielÄgot datus analÄ«zei, piemÄram, vienÄdojot mÄrvienÄ«bas vai kodÄjot kvalitatÄ«vus datus skaitliskÄ formÄtÄ.
PiemÄrs: ja dati par augumu ir daÅ¾ÄdÄs vienÄ«bÄs (cm un collas), tos visus pÄrveido cm, lai nodroÅ¡inÄtu vienotu pieeju.

Datu analÄ«ze

Datu analÄ«ze nozÄ«mÄ statistisko un skaitÄ¼oÅ¡anas metoÅ¾u pielietoÅ¡anu, lai izprastu datus un izdarÄ«tu pamatotus secinÄjumus.

Â Å is process ietver:

AnalÄ«zes metodes izvÄli â IzvÄlieties analÄ«tisko metodi, kas vislabÄk atbilst pÄtÄ«juma mÄrÄ·im un datu veidam.

Â Â Â PiemÄrs: ja pÄtat studentu mÄcÄ«bu sasniegumus daÅ¾ÄdÄs grupÄs, varat izmantot vidÄjo rÄdÄ«tÄju salÄ«dzinÄÅ¡anu (t-tests), bet, ja analizÄjat lielu tekstu datu kopu, dabiskÄs valodas apstrÄde varÄtu bÅ«t piemÄrotÄka.

AnalÄ«zes Ä«stenoÅ¡anu â Veikt datu analÄ«zi, izmantojot piemÄrotus programmatÅ«ras rÄ«kus un statistikas pakotnes, nodroÅ¡inot procesa caurskatÄmÄ«bu un atkÄrtojamÄ«bu.

Â Â Â PiemÄrs: datu analÄ«zei var izmantot SPSS, R vai Python â piemÄram, lai analizÄtu aptaujas datus, veicot korelÄciju analÄ«zi vai regresijas modeli.

RezultÄtu pÄrbaudi un validÄciju â Lai nodroÅ¡inÄtu uzticamÄ«bu, jÄveic rezultÄtu pÄrbaude, izmantojot daÅ¾Ädas metodes.

Â Â Â PiemÄrs: ja konstatÄjat, ka konkrÄta mainÄ«gÄ ietekme uz iznÄkumu ir nozÄ«mÄ«ga, varat atkÄrtoti pÄrbaudÄ«t Å¡o secinÄjumu ar neatkarÄ«gu datu kopu vai lÅ«gt citus pÄtniekus veikt lÄ«dzÄ«gu analÄ«zi.

Datu glabÄÅ¡ana un dublÄÅ¡ana

DroÅ¡a un uzticama datu glabÄÅ¡ana ir bÅ«tiska, lai noverstu datu zudumu un nodroÅ¡inÄtu ilgtermiÅa pieejamÄ«bu.

Galvenie datu glabÄÅ¡anas apsvÄrumi:

PrimÄrÄ krÄtuve: izvÄlieties uzticamus krÄtuves risinÄjumus, piemÄram, iestÄÅ¾u serverus, mÄkoÅkrÄtuvi vai specializÄtos pÄtniecÄ«bas datu repozitorijos.

Â Â PiemÄrs: pÄtniecÄ«bas datu glabÄÅ¡ana universitÄtes droÅ¡ajÄ serverÄ« vai uzticama mÄkoÅpakalpojuma, piemÄram, Google diska vai Dropbox, izmantoÅ¡ana Ärtai piekÄ¼uvei un pÄrvaldÄ«bai.

DublÄÅ¡ana: iestatÄ«t regulÄras dublÄjumkopijas, lai izveidotu datu dublikÄtus vairÄkÄs vietÄs, lai izvairÄ«tos no to zaudÄÅ¡anas sistÄmas kÄ¼Å«mes gadÄ«jumÄ.

Â Â PiemÄrs: regulÄra izpÄtes datu dublÄÅ¡ana ÄrÄjÄ cietajÄ diskÄ vai sekundÄrajÄ mÄkoÅkrÄtuvÄ.

DroÅ¡Ä«ba: izmantot droÅ¡Ä«bas pasÄkumus, piemÄram, Å¡ifrÄÅ¡anu un piekÄ¼uves ierobeÅ¾ojumus, lai aizsargÄtu sensitÄ«vus datus no nesankcionÄtas piekÄ¼uves.

Â Â PiemÄrs: datu failu Å¡ifrÄÅ¡ana un paroles aizsardzÄ«bas izmantoÅ¡ana koplietotiem failiem vai piekÄ¼uves kontroles sistÄmÄm uzglabÄÅ¡anas platformÄm. IespÄju robeÅ¾Äs ieteicams izmantot vairÄku faktoru autentifikÄciju (vienreiz izmantojami kodi aplikÄcijÄs, kÄ Google Authenticator u.c.).

Datu publicÄÅ¡ana un pieejamÄ«ba

PÄtniecÄ«bas datu pieejamÄ«ba un publicÄÅ¡ana veicina zinÄtnes attÄ«stÄ«bu, nodroÅ¡inot, ka pÄtÄ«jumu rezultÄti ir pÄrbaudÄmi, uzticami un reproducÄjami. PublicÄtie dati Ä¼auj citiem pÄtniekiem tos validÄt, atkÄrtoti izmantot, ietaupot laiku un resursus, kÄ arÄ« veicina jaunu atklÄjumu raÅ¡anos. Pieejami dati sekmÄ starptautisko sadarbÄ«bu un palÄ«dz risinÄt globÄlas problÄmas. Tie palielina sabiedrÄ«bas uzticÄ«bu zinÄtnei, jo nodroÅ¡ina caurspÄ«dÄ«gumu un pieejamÄ«bu datiem plaÅ¡Äkai sabiedrÄ«bai, uzÅÄmumiem un politikas veidotÄjiem. TurklÄt daudzi finansÄtÄji un institÅ«cijas pieprasa datu publicÄÅ¡anu, lai nodroÅ¡inÄtu atbilstÄ«bu FAIR principiem (atrodami, pieejami, savietojami, atkÄrtoti izmantojami), padarot zinÄtniskos pÄtÄ«jumus efektÄ«vÄkus un ilgtspÄjÄ«gÄkus.

Å ajÄ fÄzÄ ietilpst:

Repozitoriju atlase: atbilstoÅ¡u datu repozitoriju izvÄle datu glabÄÅ¡anai un koplietoÅ¡anai, Åemot vÄrÄ tÄdus faktorus kÄ disciplinÄrÄs normas un repozitoriju politikas.

Â Â Â PiemÄrs: PÄtnieks var izmantot starptautisko repozitoriju Zenodo, kas Ä¼auj zinÄtniekiem koplietot datus visÄ pasaulÄ, izmantot nacionÄlo repozitoriju vai institucionÄlo repozitoriju, ja tÄdi ir pieejami.

Datu dokumentÄcija: nodroÅ¡ina skaidru un detalizÄtu metadatu aprakstu, kas izskaidro datus, to kontekstu un izmantotÄs metodoloÄ£ijas.

Â Â Â PiemÄrs: Klimata pÄrmaiÅu pÄtÄ«jumÄ iekÄ¼aujiet metadatus par Ä£eogrÄfisko atraÅ¡anÄs vietu, laika posmu un metodoloÄ£iju, kas izmantota temperatÅ«ras datu vÄkÅ¡anai.

LicencÄÅ¡ana: piemÄrotas licences piemÄroÅ¡ana, lai definÄtu lietoÅ¡anas noteikumus un Ä¼autu citiem pÄtniekiem datus atkÄrtoti izmantot.

Â Â Â PiemÄrs: Izmantojot Creative Commons licenci, piemÄram, CC BY, Ä¼auj citiem brÄ«vi izmantot un dalÄ«ties ar datiem, ja viÅi atsaucas uz sÄkotnÄjo avotu.

PÄtniekiem jÄrÅ«pÄjas, lai datu koplietoÅ¡ana bÅ«tu droÅ¡a, atbildÄ«ga un saskaÅota ar datu subjekta tiesÄ«bÄm un pÄtniecÄ«bas Ätiku.

Datu pieejamÄ«ba pÄc atvÄrtÄ«bas lÄ«meÅa:

AtvÄrtÄ piekÄ¼uve: dati ir brÄ«vi pieejami visiem, bez ierobeÅ¾ojumiem.

PiemÄrs: PublicÄti pÄtniecÄ«bas dati atvÄrtos datu repozitorijos (piem., Zenodo, Dryad, OSF).

IerobeÅ¾ota/slÄgta piekÄ¼uve: piekÄ¼uve tikai pÄc pieprasÄ«juma un apstiprinÄjuma, pieejami metadati. IerobeÅ¾otas piekÄ¼uves datu kopÄs lietotÄjiem bieÅ¾i ir jÄiesniedz pieteikumi, jÄparaksta lÄ«gumi vai jÄiziet Ätikas pÄrbaudes, lai nodroÅ¡inÄtu atbildÄ«gu izmantoÅ¡anu un atbilstÄ«bu privÄtuma likumiem.

Â Â Â PiemÄrs: VajadzÄ«ga reÄ£istrÄÅ¡anÄs un papildus informÄcijas sniegÅ¡ana, lai piekÄ¼Å«tu datiem.

Embargo periods: datus iespÄjams atvÄrt pÄc noteikta laika, metadati pieejami.

Â Â Â PiemÄrs: Nopublicets raksts, kurÄ tika izmantoti konkrÄtie pÄtniecÄ«bas dati. RepozitorijÄ bija pieejami pÄtniecÄ«bas datu aprakats un metadati, kÄ arÄ« informÄcija (datums), kad dati tiks padarÄ«ti pieejami citiem.

Latvijas atvÄrtÄs zinÄtnes stratÄÄ£ijas vadlÄ«nijÄs teikts, ka pÄtniecÄ«bas datiem pÄc noklusÄjuma jÄbÅ«t atvÄrtiem, un, ja tie netiek publiskoti, tam jÄbÅ«t pamatotam. Datu neatvÄrÅ¡ana var bÅ«t pamatota gadÄ«jumos, kad tie satur sensitÄ«vu informÄciju, pastÄv juridiski vai Ätiski ierobeÅ¾ojumi vai arÄ« datu apjoms ir tik liels, ka to izplatÄ«Å¡ana rada ievÄrojamas izmaksas.

PÄtniecÄ«bas datu pieejamÄ«ba bieÅ¾i ir atkarÄ«ga no pÄtniecÄ«bas finansÄtÄjiem, jo tie nosaka datu pÄrvaldÄ«bas prasÄ«bas, atvÄrtÄs piekÄ¼uves politiku un publicÄÅ¡anas nosacÄ«jumus. DaÅ¾i finansÄtÄji pieprasa, lai dati bÅ«tu brÄ«vi pieejami pÄc projekta beigÄm, bet citi var noteikt ierobeÅ¾ojumus, piemÄram, intelektuÄlÄ Ä«paÅ¡uma aizsardzÄ«bas vai konfidencialitÄtes apsvÄrumu dÄÄ¼. FinansÄÅ¡anas avots var ietekmÄt arÄ« datu glabÄÅ¡anas ilgumu un pieejamÄ«bas platformas.

Â Â Â PiemÄrs: Eiropas Komisijas finansÄtie Horizon Europe projekti pieprasa, lai pÄtniecÄ«bas dati tiktu publicÄti atvÄrtÄs piekÄ¼uves datu repozitorijos, ievÄrojot FAIR principus. PÄtniekiem ir jÄnodroÅ¡ina pÄtniecÄ«bas datu pieejamÄ«ba atvÄrtajÄ piekÄ¼uvÄ pÄc projekta beigÄm, ja vien nav juridisku vai Ätisku ierobeÅ¾ojumu. SavukÄrt, ja pÄtniecÄ«bu finansÄ privÄts uzÅÄmums, tas var pieprasÄ«t, lai dati paliek konfidenciÄli vai pieejami tikai ierobeÅ¾otam lietotÄju lokam, piemÄram, tikai sadarbÄ«bas partneriem.

Datu ilgtermiÅa saglabÄÅ¡ana

IlgtermiÅa datu saglabÄÅ¡ana jeb arhivÄÅ¡ana nodroÅ¡ina, ka pÄtniecÄ«bas dati paliek pieejami un izmantojami nÄkamajÄm paaudzÄm.

Galvenie datu saglabÄÅ¡anas soÄ¼i:

ArhÄ«vu repozitoriju izvÄle: glabÄt datus uzticamos, ilgtermiÅa arhÄ«vu repozitorijos, kas piedÄvÄ pastÄvÄ«gus uzturÄÅ¡anas un saglabÄÅ¡anas pakalpojumus.

Â Â Â PiemÄrs: datu glabÄÅ¡ana tÄdÄs platformÄs kÄ Zenodo vai nacionÄlajos repozitorijs, kas nodroÅ¡ina ilgtermiÅa pieejamÄ«bu un regulÄrus atjauninÄjumus.

FormÄtu izvÄle: izvÄlieties formÄtus, kas ir brÄ«vi pieejami un izmantojami bez vajadzÄ«bas pÄc specifiskas programmatÅ«ras vai maksas licencÄm, nodroÅ¡inot plaÅ¡Äku piekÄ¼uvi un ilgtermiÅa datu saglabÄÅ¡anu.

Â Â PiemÄrs: tÄdu formÄtu kÄ CSV izmantoÅ¡ana datu tabulÄm.

RegulÄra pÄrskatÄ«Å¡ana: periodiski pÄrskatÄ«t un atjauninÄt datus un to dokumentÄciju, lai sekotu izmaiÅÄm tehnoloÄ£ijÄ vai pÄtniecÄ«bas praksÄ.

Â Â Â PiemÄrs: metadatu vai datu formÄtu atjauninÄÅ¡ana, lai tie bÅ«tu saderÄ«gi ar jauniem programmatÅ«ras rÄ«kiem vai standartiem, kas parÄdÄs Å¡ajÄ jomÄ.

InformÄcijas avoti

Eiropas SavienÄ«bas AtvÄrtÄs zinÄtnes stratÄÄ£ija

Latvijas atvÄrtÄs zinÄtnes stratÄÄ£ija 2021. â 2027. gadam

PraktiskÄ rokasgrÄmata pÄtniecÄ«bas datu pÄrvaldÄ«bas starptautiskajai saskaÅoÅ¡anai

FAIR datu principi

PÄtniecÄ«bas datu dzÄ«vescikls

PÄtniecÄ«bas datu pÄrvaldÄ«ba

Datu licencÄÅ¡ana

Creative Commons licences

KÄ izveidot datu pÄrvaldÄ«bas plÄnu

PÄtniecÄ«bas datu pÄrvaldÄ«bas plÄnu rÄ«ks ARGOS

SeminÄrs par Datu PÄrvaldÄ«bas plÄnu izveidi FLPP un VPP projektiem