Tjenesteartikkel: Innsamling og lagring av forskningsdata

Viktige momenter er datainnsamling, tilgjengelige lagringsløsninger, informasjonssikkerhet og verktøy for samhandling og deling.

Merk at «lagring» viser til data som er i aktivt bruk, mens langtidsbevaring av ferdige data i et egnet dataarkiv betegnes som «arkivering».

Se også artikkel om innsamling og lagring under temaartiklene om Forskningsdata.

Datainnsamling

Det er viktig å kunne støtte god dataflyt gjennom hele den aktive forskningsprosessen, og dette inkluderer også innsamling og generering av data. Data er ofte sårbare når de flyttes mellom ulike enheter, og det er nødvendig med gode systemer for innsamling og overføring. Hvis det er snakk om sensitive data, stilles det ekstra krav til sikkerhet og forsvarlig håndtering. Det kreves derfor god oversikt over hva institusjonen tilbyr av løsninger for sikker innsamling av personopplysninger, og det kan være nyttig å utarbeide en guide for forskere og studenter.

Eksempel på innsamlingsguide for persondata fra NTNU, som er utviklet av støttetjenesten Research Data @NTNU.

Valg av verktøy og løsninger for lagring

Bibliotekets støttetjenester for lagring av forskningsdata er naturlig nok nært knyttet til hva institusjonen tilbyr av lagringsløsninger og verktøy. Det er derfor viktig å skaffe oversikt over de aktuelle lagringsløsningene ved institusjonen, vite hvilke behov de dekker, og avklare hvorvidt det er åpenbare mangler med tanke på krav og retningslinjer. IT-avdelingen er en naturlig samarbeidspartner i denne prosessen.  

Noen institusjoner kan ha spesialtilpassete lagrings- og samhandlingssystemer som støtter og dokumenterer dataflyt gjennom hele prosjektet, fra innsamling til arkivering/publisering, mens andre kun tilbyr standardløsninger.

Hvis det ikke eksisterer allerede, kan det være nyttig å utarbeide en lagringsguide som gir informasjon til forskere om hvilke lagringsløsninger som kan brukes for ulike typer data. Her er det også viktig med god informasjon om informasjonsklassifisering, slik at forskere klassifiserer dataene sine riktig.

Eksempel: Lagringsguide fra NTNU

Verktøy

I tabellen nedenfor listes det opp noen eksempler på verktøy for håndtering og lagring av data:

Utfordringer ved aktiv lagring

I praksis er det som regel et begrenset utvalg lagringsmuligheter. Dette gjelder særlig for konfidensielle data som må sikres mot innsyn, men som samtidig skal være tilgjengelige for prosjektmedlemmer og samarbeidspartnere. Utfordringer  kan også oppstå også når det er snakk om store datamengder. Ofte tilbyr institusjonene bare en begrenset mengde lagringskapasitet per prosjekt, og dersom dette er tilfellet, er det viktig å ha avklart alternative lagringsmuligheter i forkant dersom datamengdene er store. Kan institusjonen tilby større kapasitet ved behov? Koster dette ekstra? Hvilke eksterne løsninger er tilgjengelige, og hva er kostnaden for disse?

Når det er snakk om konfidensielle data, ligger utfordringen ofte i å finne løsninger som er sikre nok samtidig som de gjør det mulig å arbeide med dataene og dele dem med eventuelle samarbeidspartnere. Det kan også være en ekstra utfordring når studenter deltar i eller gjennomfører prosjekter, da de ofte kun har tilgang til privat utstyr. Hvis ikke institusjonen selv dekker behovet for sikre lagrings- og samhandlingsløsninger, må slike tjenester enten utvikles eller anskaffes, eller en må bruke eksterne tjenester. Et eksempel på en slik ekstern tjeneste er UiOs Tjenester for sensitive data (TSD), som dekker innsamling av data, analyse, behandling og lagring i sikrede omgivelser.

Et eksempel på god praksis er Research Data @NTNU.

Tekst: Open Science Toolbox/Unit