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Gestión de datos de investigación

Esta guía te introducirá en los conceptos relevantes sobre los datos de investigación y cómo gestionarlos(qué son, cómo procesarlos y compartirlos, cómo crear un Plan de Gestión de datos de investigación, etc). Y te proporcionará una serie de recursos y h

Durante ....

Durante esta etapa, se buscan, recopilan los datos, se procesan, se comparten con otros investigadores del equipo y se analizan. Por tanto, es necesario tener en cuenta una serie de acciones  para gestionar, organizar , documentar y almacenar los datos de manera efectiva.

Durante la realización del proyecto también se genera una versión intermedia del Plan de Gestión de Datos de Investigación (PGDI)

En las siguientes sub-páginas le dejamos recomendaciones, herramientas y tips para:

Recomendaciones generales para trabajar con datos

  • Planificar y habilitar espacio de almacenamiento.
  • Diseñar un  plan de protección y seguridad de los datos almacenados: antivirus, control de acceso y seguridad en red, copias de seguridad en distintos soportes, etc.
  • Establecer un sistema de trabajo en colaboración: flujo de trabajo, procedimientos, herramientas de trabajo colaborativo.
  • Configurar la estructura de ficheros: nomenclatura de carpetas y ficheros (asignar nombres significativos y breves, sin espacios, tildes ni caracteres especiales). Identificar la versión del fichero en el propio nombre facilitará la gestión de versiones.
  • Determinar el formato de los ficheros: se deberán utilizar siempre que sea posible formatos abiertos para garantizar la accesibilidad y preservación.
  • Documentar los datos para hacerlos comprensibles y fáciles de usar.
  • Decidir qué datos estarán públicamente accesibles. Hay que tener en cuenta el marco legal que afecta a los datos de investigación, fundamentalmente los aspectos relativos a la propiedad intelectual, la confidencialidad, privacidad y protección de datos de carácter personal.
  • En caso de tratar información sensible protegida por la Ley de Protección de datos de carácter personal, debe anonimizar los datasets. Para ello existen herramientas, como Amnesia.

 

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