Prod-VG- Cycle de Vie final

Cycle de Viedes Données

A chaque phase du cycle,des actions de gestion des données doivent être entreprises.

Cycle de Viedes Données

Il comporte globalement 6 étapes

planification

création / collecte

traitement / analyse

préservation

réutilisation

accès / partage

Commencer

AccèsPartage

4

6

Réutilisation

Les étapes

Passez la souris sur chaque étape pour un bref résuméoucliquez sur pour en savoir plus

Traitement Analyse

3

1

Planification

CollecteCréation

2

Préservation

5

Etape 41- publier les articles et lier les data papers2-appliquer une licence d'utilisation3- choisir un entrepôt mettre à jour le PGD (cf. étape 1)

Etape 61- permettre de nouvelles recherches2- réexaminer les résultats / données3- enseigner et apprendre4- respecter la licence d'utilisation

Etape 21- préciser l'origine des données (collectées et/ou créées)2- décrire les données et les métadonnéesmettre à jour le PGD (cf. étape 1)

Etape 11- concevoir et conceptualiser la recherche2- mettre en place un Plan de Gestion de Données (PGD)

Etape 31- vérifier, nettoyer et valider les données2- interpréter les données3- gérer et stocker les donnéesmettre à jour le PGD (cf. étape 1)

Etape 5Archiver les données à long termemettre à jour le PGD (cf. étape 1)

Les étapes

Passez la souris sur chaque étape pour un bref résuméoucliquez sur pour en savoir plus

AccèsPartage

4

Préservation

5

6

Réutilisation

Traitement Analyse

3

1

Planification

CollecteCréation

2

Etape 41- publier les articles et lier les data papers2-appliquer une licence d'utilisation3- choisir un entrepôt mettre à jour le PGD (cf. étape 1)

Etape 5Archiver les données à long terme mettre à jour le PGD (cf. étape 1)

Etape 61- permettre de nouvelles recherches2- réexaminer les résultats / données3- enseigner et apprendre4- respecter la licence d'utilisation

Etape 11- concevoir et conceptualiser la recherche2- mettre en place un Plan de Gestion de Données (PGD)

Etape 21- préciser l'origine des données (collectées et/ou créées)2- décrire les données et les métadonnées mettre à jour le PGD (cf. étape 1)

Etape 31- vérifier, nettoyer et valider les données2- interpréter les données3- gérer et stocker les données mettre à jour le PGD (cf. étape 1)

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Le plan de gestion des données est un outil de gestion de projet. Il se présente sous forme d’un document structuré en rubriques. Il a pour objectif de synthétiser la description et l’évolution des jeux de données de votre projet de recherche. Il prépare le partage, la réutilisation et la pérennisation des données.

Réflexion, organisation en amont du projet de recherche Plan de gestion de données (PGD)

Dans votre PGD, vous devez préciser l’origine de vos données. S’agit-il de collecter des données ? D’en créer de nouvelles ? Ou de réutiliser des données existantes ? Dans tous les cas, vous devez détailler la méthodologie de travail utilisée, et décrire le plus précisément possible vos données.

DMP OPIDoR est un outil d’aide à la création en ligne de plans de gestion de donnéesmis à disposition de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche.Il est hébergé et géré par l’Inist-CNRS. Basé sur le code open source DMPRoadmap, il a été adapté aux besoins de la communauté scientifique française.

1

Planification

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Préciser l'origine des données Décrire les données et les métadonnées

Dans votre PGD, vous devez préciser l’origine de vos données. S’agit-il de données collectées ? D’en créer de nouvelles ? Ou de réutiliser des données existantes ? Dans tous les cas, vous devez détailler la méthodologie de travail utilisée, et décrire le plus précisément possible vos données.

Décrire les données ou les jeux de données (privilégier les systèmes utilisant des standards de métadonnées, et à défaut documenter ses descriptions).Privilégier les formats de fichiers non propriétaires, d’un usage très répandu au sein d’une communauté de recherche pour prévenir l’obsolescence des fichiers.

A partir de cette étape et pendant tout le cycle de vie des données,respecter les aspects éthiques et juridiquesmettreà jour le plan de gestion de données

CollecteCréation

2

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Vérifier les erreurs dans les données présentes comme des erreurs de frappe, des informations manquantes, des imprécisions etc.Définir une convention de nommage des fichiers.

Vérifier, nettoyer et valider les données Interpréter les données Gérer et stocker les données

Sauvegarder les données (3 copies sur 2 supports différents, dont 1 copie à distance).Sécuriser l’accès aux données confidentielles ou sensibles.

Pendant tout le cycle de vie des données,respecter les aspects éthiques et juridiquesmettre à jour le plan de gestion de données

TraitementAnalyse

3

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Publier les articles et lier les data papersAppliquer une licence d'utilisation Choisir un entrepôt dans une logique de partage

Data paper : publication qui décrit un jeu de données scientifiques avec les métadonnées. Il doit être accessible, soit sous forme de fichier annexé, soit par un lien pérenne (URL, DOI) vers l’entrepôt de données.

Licence : contrat par lequel le ou les auteur(s) autorise(nt) l'exploitation par un tiers d’utiliser les données et précise(nt) dans quels buts elles peuvent être utilisées.Favoriser la réutilisation des données : privilégier les licences ouvertes.

Entrepôt : pourstocker les données de recherche, y accéder et les réutiliser. Il en existe plusieurs types : disciplinaires, multidisciplinaires, propres à un éditeur, institutionnels, spécifiques d’un projet de recherche.

Pendant tout le cycle de vie des données,respecter les aspects éthiques et juridiquesmettre à jour le plan de gestion de données

AccèsPartage

4

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A long terme...L’archivage pérenne a 3 objectifs principaux :conserver le document,le rendre accessible, eten préserver l’intelligibilité.Ces trois services sont conçus sur le très long terme (plus de 30 ans).Il ne faut pas confondre stockage sécurisé (pour assurer la continuité de l’exploitation durant le projet) et archivage pérenne (conservation à moyen et long terme).

Archiver à long terme

5

Préservation

Pendant tout le cycle de vie des données,respecter les aspects éthiques et juridiquesmettre à jour le plan de gestion de données

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Trouver des jeux de données susceptibles d’enrichir les connaissances dans un domaine est essentiel à l’avancée des sciences. Réutiliser des jeux de données est un facteur d’efficience en recherche.

Permettre de nouvelles recherches Réexaminer les résultats / données Enseigner et apprendreRespecter la licence d'utilisation

Les données collectées, observées, créées ou compilées dansle cadre de projets de recherche sont précieuses : elles valident ou invalident des hypothèses de recherche,elles détaillent les résultats de recherche présents dans une publication,elles sont le point de départ de nouvelles recherches,elles constituent un complément à d’autres travaux.

6

Réutilisation