PaGoDa 2022-03-30T13:00:34+00:00

INVESTIGAM: PAGODA

Un Plan de Gestión de Datos es el documento que describe cómo se van a recoger, organizar, analizar, conservar y compartir los datos de investigación recopilados o generados en el curso de un proyecto de investigación. Garantiza el cumplimiento de los requisitos de los financiadores.

El plan de gestión de datos debe elaborarse al principio del proyecto de investigación para que la gestión de datos sea más eficiente.

En el Programa Marco de Investigación e Innovación de la Unión Europea Horizonte 2020 la elaboración del plan de gestión comenzó con un Piloto de Datos de Investigación en Acceso Abierto, cuyo objetivo era garantizar el acceso y la reutilización de los datos generados en los proyectos participantes.

En el actual Programa Horizonte Europa (2021-2027), es obligatorio elaborar el plan de gestión de datos para todos los proyectos que generen o reutilicen datos, dentro de los 6 primeros meses del proyecto, con el fin de:

  • Realizar una gestión responsable de los datos de la investigación de acuerdo con los principios FAIR de “localización”, “accesibilidad”, “interoperabilidad” y “reutilización”.
  • Garantizar el acceso abierto a los datos de investigación, según el principio “tan abierto como sea posible, tan cerrado como sea necesario”, depositando los datos en un repositorio de confianza, bajo una licencia Creative Commons (CC BY), de dominio público (CC0) o equivalente.

    Si no se proporciona acceso abierto (a algunos o a todos los datos), deberá justificarse en el plan de gestión de datos (Horizon Europe Model Grant Agreement).

CREAR EL PLAN

El Consorcio Madroño ofrece la herramienta PGDonline, (adaptada y traducida al español de la herramienta de gestión DMPonline desarrollada por el Digital Curation Centre del Reino Unido), que ayuda a redactar, compartir y exportar un plan de gestión de datos.

La elaboración de un plan de gestión de datos ahorrará mucho tiempo y recursos durante el transcurso del proyecto. Se deberá actualizar y ajustar periódicamente, de acuerdo con el progreso del proyecto.

El plan de gestión de datos se debe describir cómo:

  • Organizar y describir los datos: qué tipos de datos, formatos, normas y métodos de captura se utilizarán.
  • Gestionar los requisitos legales y éticos: cómo se protegerán los datos sensibles y si se restringirá su acceso y uso.
  • Almacenar los datos: cómo se almacenarán los datos a corto y largo plazo.
  • Compartir los datos: cómo se compartirán los datos y qué posibilidades de reutilización existen.
  • Gestionar los recursos de personal y la formación: quién será el responsable de la gestión de los datos, qué recursos necesita y si necesita formación.

Fuente: https://library.leeds.ac.uk/info/14062/research_data_management/62/data_management_planning.

En las plantillas utilizadas para elaborar el plan gestión de datos se deben explicarse los siguientes aspectos:

  1. Resumen de los datos: se debe describir de forma general los datos que se utilizarán en el proyecto. Incluye el tipo y el formato, la finalidad, el tamaño y el origen de los datos.
  2. Datos FAIR: se debe asegurar que los datos sean:
    • Localizables: se incluyen los identificadores, palabras clave, normas de metadatos que los describen para optimizar su localización.
    • Accesibles: se indica el repositorio dónde se depositan los datos y los metadatos en acceso abierto y se justifica si hay datos cerrados.
    • Interoperables: se exponen los vocabularios de datos, las normas, formatos o metodologías que se utilizarán para permitir el intercambio y la interoperabilidad de los datos.
    • Reutilizables: se documenta la procedencia de los datos y se proporciona la información necesaria para validar los datos y facilitar su reutilización, ejemplo con los archivos readme. Se indican las licencias de uso de los datos.
  3. Otros resultados de la investigación: se consideran qué cuestiones relativas a los datos FAIR pueden aplicarse a la gestión de otros productos de la investigación generados o reutilizados en el proyecto como por ejemplo: softwares, flujos de trabajo, protocolos, nuevos materiales, muestras, etc.
  4. Asignación de recursos: se indican cuáles serán los costes para hacer que los datos sean FAIR (por ejemplo, costes directos e indirectos relacionados con el almacenamiento, el archivo, la reutilización, la seguridad, etc.) y quién será responsable de la gestión de los datos.
  5. Seguridad de los datos: se garantiza que los datos se almacenan de forma segura en repositorios de confianza para su preservación y conservación a largo plazo.
  6. Ética: se presentan todas las cuestiones éticas o legales que puedan tener un impacto en el intercambio de datos. Además, cuando la investigación utilice datos personales, deberá hacerse referencia a aspectos como el consentimiento informado y la conservación a largo plazo.
  7. Otras cuestiones: se describe si se van a utilizar, otros procedimientos (nacionales, de proveedores, sectoriales, departamentales) para la gestión de datos.

Plantillas para elaborar el plan de datos:
Horizon Europe Data Management Plan Template
Horizon 2020 Template for the Data Management Plan

Ejemplos de planes de datos:
ECePS ERA Chair in e-Governance and Digital Public Services
Neuronal circuits for perceptual inference
Health of young Looked After Children in Scotland
Ethical Issues in 21st Century International Development
DMP Templates

Para más información consulte las Faq’s y Documentos

Servicio de asesoramiento en cada una de las bibliotecas de las Universidades miembro del Consorcio Madroño.

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