Resumen de Plataformas de gestão de dados de pesquisa

Luís Fernando Sayão, Luana Farias Sales

• English

  In the contemporary research environment, well-managed research data is recognized as an essential factor for high-quality research. This is because good management makes the datasets easier to reuse, which is translated into a higher coefficient of collaboration between scientists, maximizing the return on investment of research funding agencies, increasing transparency in methods and workflows, enabling, in this way, a greater coefficient of reproducibility of scientific experiments. However, data management is a multifaceted problem that demands technologies, organizational structures, human knowledge and skills to combine, in a complementary way, a wide spectrum of variables, thus characterizing them as a complex solution equation. Faced with this challenge, the present research starts from the following question: are the repositories enough to solve all the challenges presented by research data management? To answer this question, a theoretical and exploratory research was developed, based on literature analysis and observation of repositories and data management service platforms available on the web. As a result, the concept of disciplinary platform for research data management is presented as a possible alternative for solving several challenges encountered by researchers and academics, who aim to find, access, share and reuse data as inputs for new research. It is concluded that the offer of new data management services must be supported by the available computational and informational infrastructures, the analysis methodologies and workflows inherent to the disciplinary research processes and incorporate expertise that is capable of dealing with the environments and technologically sophisticated processes of current research. It is concluded that data management should be guided by the provision of a set of data services that can be classified as scientific, computational, informational and administrative. Those services must closely support disciplinary workflows, processing and analysis methodologies through specific computational and informational infrastructures and incorporate multidisciplinary expertise that can deal with the technologically sophisticated environments and processes of current research.

• português

  Dados de pesquisa bem gerenciados, não um ambiente de pesquisa contemporâneo, são reconhecidos como fator essencial para uma pesquisa de alta qualidade, pois uma boa gestão os torna mais propensos a serem reutilizados, ou se traduz em um maior coeficiente de colaboração entre os cientistas, maximizando o retorno investimento das agências de fomento à pesquisa, maior transparência nos métodos e fluxos de trabalho, possibilitando a reprodutibilidade de dois experimentos científicos. No entanto, a gestão de dados é um problema multifacetado que demanda tecnologias, estruturas organizacionais, conhecimentos humanos e habilidades para agregar, de forma complementar, um amplo espectro de variáveis, caracterizando-se, desta forma, como uma complexa equação de resolução. Diante desse desafio, a presente pesquisa parte da seguinte questão: Existem repositórios suficientes para resolver todos os desafios apresentados pelo gerenciamento de dados de pesquisa? Para respondê-la, foi desenvolvida uma pesquisa teórica e exploratória, baseada na análise da literatura e na observação de repositórios e plataformas de serviços disponíveis emRede, culminou neste ensaio, cujo objetivo é apresentar o conceito de "Plataforma de Gerenciamento de Dados de Pesquisa" como uma possível alternativa para a resolução de diversos desafios encontrados por pesquisadores e acadêmicos, que buscam encontrar, acessar, compartilhar e reutilizar dados como insumos para nova pesquisa. Concluí que a gestão de dados deve ser orientada para a oferta de um conjunto de serviços que podem ser classificados como científicos, computacionais, informacionais e administrativos. Esses serviços devem dar suporte a fluxos de trabalho disciplinares, metodologias de processamento e análise por meio de infraestruturas computacionais e de informação específicas e incorporar expertise multidisciplinar capaz de lidar com os ambientes e processos tecnologicamente sofisticados da pesquisa atual.