La gestión de datos de investigación

La gestión de datos de investigación en el horizonte de las bibliotecas universitarias y de investigación.

Resumen

La sociedad TIC necesita, hace uso y proporciona de una enorme cantidad de datos; procesarlos, entenderlos y transformarlos en decisiones de valor es el reto del análisis de los llamados «big data», un término utilizado para referirse a la explosión de una ingente cantidad  y  diversidad de  datos  digitales  de  alta  frecuencia, que se están convirtiendo en   un  elemento  esencial  para la competencia, y que  según la mayoría de los expertos en el tema serán  clave  para  el crecimiento de la productividad, la innovación y la posibilidad de generar el suficiente excedente para la sostenibilidad de la sociedad. La gestión de los datos de investigación se plantea como uno de los grandes retos que han de asumir durante los próximos años las bibliotecas científicas y de investigación. Ya la mitad de las universidades estadounidenses tienen un plan de trabajo sobre esta cuestión, todos los informes de tendencias están de acuerdo en que la Gestión de Datos de Investigación (RDM) será una de las cuestiones prioritarias y de futuro que deberán asumir las bibliotecas de investigación. En este artículo se hace un análisis del estado de la cuestión sobre la gestión de datos de investigación, normativa, repositorios de datos, prácticas y políticas que están desarrollando las bibliotecas en torno al tema.

Palabras clave: Bibliotecas universitarias, Research data management (RDM), Big Data, Tendencias, Futuro. Gestión de datos de investigación, Acceso abierto

Sumario

1. Introducción 2. ¿Cuál es la importancia de la gestión de datos? 3. ¿Cómo gestionar los datos? La gestión de datos de investigación (RDM) 4. Repositorios de gestión de datos de investigación 5. Aplicaciones 6. Papel de la biblioteca y los bibliotecarios en la gestión de datos. 7.Conclusiones 8. Referencias bibliográficas

1.Introducción

El aumento del volumen y organización de la información capturada por las empresas y organizaciones, el incremento de los multimedia, las redes sociales y la “Internet de las cosas” están impulsando un crecimiento exponencial de los datos en el futuro. Datos de registros de llamadas, transacciones de banca móvil, contenidos generados por el usuario de internet, tales como blogs y tweets, búsquedas en línea, imágenes de satélite, etc. es información procesable que requiere el uso de técnicas computacionales para dar a conocer las tendencias y patrones dentro de éstos extremadamente grandes conjuntos de datos. Procesarlos, entenderlos y transformarlos en decisiones de valor es el reto de los llamados «big data».

Según estima idC los datos se incrementan un 50% al año, o sea que se duplican cada dos años. En áreas tan variadas como la ciencia y los deportes, la publicidad y la salud pública se ha producido un salto hacia el descubrimiento y la toma de decisiones a partir de los datos. Según Stanto, la Ciencia de los Datos se refiere a un área emergente de trabajo que se ocupa de la recogida, preparación, análisis, visualización, administración y conservación de grandes colecciones de información. Aunque el nombre de Datos Científicos parece ser más propio de áreas de conocimiento tales como bases de datos y la informática, incluye muchos tipos diferentes de habilidades – incluyendo habilidades no-matemáticas -(Stanton, 2013). Casi todos los analistas consideran “Big Data” como una de las tendencias de futuro que tendrán que tener en cuenta la mayoría de las empresas e instituciones. (Wanner, 2015)

“Big Data” es un término utilizado para referirse a la explosión de una ingente cantidad  y  diversidad  de  datos  digitales  de   alta   frecuencia,   que   se están convirtiendo en un elemento esencial para la competencia, y en un futuro inmediato serán clave para el crecimiento de la productividad, la innovación y la posibilidad de generar el suficiente excedente para la sostenibilidad de la sociedad (Erway & Rinehart, 2016). Por ello, la gestión de los datos de investigación (RDM) se plantea como uno de los grandes retos que han de asumir durante los próximos años las universidades y las bibliotecas científicas y de investigación.

La agencia Gartner proporciona una descripción del término en la siguiente frase: “Big Data se refiere  al volumen, variedad y velocidad de datos estructurados  y  no  estructurados  que  se  vierten  a  través  de  redes  en  los procesadores y dispositivos de almacenamiento, así como la conversión de dichos datos para el asesoramiento empresarial”.

Estos elementos se pueden dividir en tres categorías distintas: volumen, variedad y velocidad.

• Volumen (terabytes, petabytes y exabytes, eventualmente): La cantidad cada vez mayor de datos generados por los seres humanos y las máquinas está imponiendo un reto a los sistemas informáticos, que están trabajando con el propósito de almacenar, proteger y poner a disposición de la sociedad toda esta información para su uso futuro.
• Variedad: Big Data es también el creciente número de tipos de datos que deben ser manejados de manera diferente, teniendo en cuenta datos básicos como pueden ser simples correos electrónicos, registros de datos, registros de tarjetas de crédito, estudios científicos, registros de salud, datos financieros y multimedia: fotos, presentaciones gráficas, música, audio y vídeo.
• Velocidad: Se trata de la velocidad a la que estos datos se mueven a partir de criterios de valoración en el procesamiento y almacenamiento.

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