Somos cuatro apasionados de los datos y la analítica digital a los que les encanta debatir sobre diferentes temas del mundillo. Cada uno con su punto de vista y desde una perspectiva distinta de los datos. En cada episodio trataremos un tema relacionado con la analítica digital y los datos de una forma divertida, independiente y cercana. Creemos firmemente que cada persona tiene una relación única con los datos y que compartir nuestras experiencias nos ayuda a enriquecernos a todos. Si quieres participar, escríbenos a info@datola.es 👉 https://datola.es 👉 https://twitter.com/datolaes
#32 Gestión de datos de investigación
La gestión de datos de investigación (RDM, por sus siglas en inglés) es un conjunto de prácticas y procesos que garantizan la organización, almacenamiento, preservación y uso compartido adecuados de los datos generados durante el curso de un proyecto de investigación.
Con Ander Astudillo descubrimos los retos a los que se enfrenta esta nueva disciplina.
Importancia de la gestión (00:05:00) La gestión de datos es crucial para la reproducibilidad y validez de la investigación científica moderna.
Desafíos de en la financiación (00:10:00) Escasez de fondos específicos para almacenamiento y gestión de datos a largo plazo en investigaciones científicas.
Consenso en estándares (00:15:00) Dificultad de establecer criterios globales entre Europa y Estados Unidos sobre la gestión de datos de investigación.
Almacenamiento en la nube (00:20:00) El uso de la nube implica costos adicionales y requiere planificación financiera y técnica adecuada.
Herramientas para la gestión de datos de investigación (00:25:00) Hablamos de diferentes software.
Educación en herramientas (00:30:00) Necesidad de formar a investigadores en el uso de herramientas de gestión de datos, aspirando a sistemas intuitivos.
Datos centralizados (00:35:00) Ventajas de centralizar datos a nivel europeo para facilitar el acceso y colaboración entre instituciones.
Enfoque multidimensional (00:40:00) Gestión de datos abarca múltiples roles: investigadores, tecnología, bibliotecas, políticas, legales y seguridad.
Colaboración interinstitucional (00:45:00) La colaboración es clave para avanzar en investigación científica más allá de esfuerzos individuales.
Metadatos semánticos (00:50:00) Facilitan la interoperabilidad y reproducibilidad automatizada, mejorando la validez y acceso a los datos científicos.
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