Esitys kirjastoverkkopäivillä lokakuussa 2021. Puhuin tutkimusaineistoista kuvailun kohteena, pysyvistä tunnisteista ja joistakin muista asioista liittyen tutkimusdatan erityispiirteisiin.
Miten Master Dataa voi käyttää apuna Big Datan hyödyntämisessä? Mitä uutta Big Data voi tarjota Master Datalle?
- Käytä master dataa laadukkaan ja standardoidun tiedon lähteenä
- Sovella master datan hallinnan periaatteita Big Dataan
- Elinkaari
- Omistajuus
- Hyödynnä samoja data quality työkaluja ja periaatteita
- Määritä laatukriteerit
- Estä huonolaatuisen datan pääsy prosessiin
- Käytä samoja työkaluja
- Valitse sellaiset työkalut, jotka pystyvät käsittelemään isoja määriä ei-rakenteista dataa
Miten Master Dataa voi käyttää apuna Big Datan hyödyntämisessä? Mitä uutta Big Data voi tarjota Master Datalle?
- Käytä master dataa laadukkaan ja standardoidun tiedon lähteenä
- Sovella master datan hallinnan periaatteita Big Dataan
- Elinkaari
- Omistajuus
- Hyödynnä samoja data quality työkaluja ja periaatteita
- Määritä laatukriteerit
- Estä huonolaatuisen datan pääsy prosessiin
- Käytä samoja työkaluja
- Valitse sellaiset työkalut, jotka pystyvät käsittelemään isoja määriä ei-rakenteista dataa
Semanttinen yhteentoimivuus ja YTI-hanke, Petri RoponenTilastokeskus
Tilastointi kehittyy-seminaari 25.5.2018
Seminaarissa tarkastellaan, miten tiedon yhteiskäyttöä voidaan parantaa kansallisella tasolla ja Tilastokeskuksessa.
Uusi SharePoint 2013 paremman liiketoiminnan mahdollistajanaPerttu Monthan
Talentum Eventsin 12.12.2012 pidetyssä SharePoint '12 -tapahtumassa läpikäyty esitys. Agendalla:
1. Uudistukset ja hyödyt liiketoiminnalle
2. SharePoint responsiivisten verkkopalveluiden alustana ja julkaisujärjestelmänä
3. Miten uuteen versioon kannattaa varautua? Mitä siirtymisessä tulee huomioida?
The document outlines a road map for PID Forum Finland with 3 key steps: 1) Creating engagement around PIDs by raising awareness and building skills and trust. 2) Organizing management and funding by describing use cases, creating proofs of concept, and defining requirements. 3) Creating infrastructure by ensuring interoperability, building a resolver, and organizing support services. The overall goal is to make information traceable across different channels now and in the future.
Esitys Kansalliskirjaston Kulttuuriperintöaineistot ja tutkimusdata --yhteistyön rajapintoja verkkotapahtumassa 4.3.2021. In this presentation I discussed research data management and how the Fairdata services enables implementing the FAIR data principles in research data publication.
Presentation at Digital Humanities in the Nordics 2020 conference in panel: Towards deterioration, disappearance or destruction? Discussing the critical issue of long-term sustainability of digital humanities projects
In an expert webinar on April 15th 2020 we discussed (in Finnish) how the FAIR data principles affect service development in RDM services. I presented some relevant outputs from the FAIRsFAIR project. These are the slides (in English). The webinar will be published on the fairdata.fi service site https://www.fairdata.fi/koulutus/koulutuksen-tallenteet/
1) The document summarizes a report on requirements for FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) data persistence and interoperability.
2) It describes a 36-month, 10 million euro project involving 22 partners from 8 EU member states working on practical implementations of semantic interoperability across research infrastructures.
3) The report analyzes the current landscape of FAIR technologies, semantic artifacts, and infrastructure initiatives; identifies challenges around scope, terminology, and rapid development; and concludes that solutions must be user-friendly, context-sensitive, and transparent while promoting adoption of standards and registries.
Collections meet the researcher. Digitalization, disintegration and disillusi...Jessica Parland-von Essen
Presentation at the LAM3 seminar in Uppsala, 9th of October 2019. On digitalization, researchers and data in the context of cultural heritage collections. The slides mostly contain headings, but the two last slides include a list of relevant reading on the subject.
Presentation on how research data can be divided into categories and how this can help data management for both service providers and researchers. Paper will be published in the journal Informaatiotutkimus in December 2018.
This document discusses best practices for organizing, managing, and publishing research data. It recommends using standardized file naming and folder structures, documenting data through code books and metadata, selecting open formats, and considering issues like data security, versions, and citations. FAIR principles of findable, accessible, interoperable and reusable data are presented. Options in Finland for publishing and archiving research data include repositories like FSD Tietoarkisto and Zenodo. Adopting these practices helps ensure well-organized, documented data that can enable reproducibility and reuse.
This document discusses making data Findable, Accessible, Interoperable and Reusable (FAIR). It provides principles for each component and examples of metadata standards and repositories that help achieve FAIR data. Resources referenced include guidelines for assigning persistent identifiers to data and metadata, describing data with rich metadata using shared vocabularies, and indexing metadata in searchable resources to enable discovery and access.
Semanttinen yhteentoimivuus ja YTI-hanke, Petri RoponenTilastokeskus
Tilastointi kehittyy-seminaari 25.5.2018
Seminaarissa tarkastellaan, miten tiedon yhteiskäyttöä voidaan parantaa kansallisella tasolla ja Tilastokeskuksessa.
Uusi SharePoint 2013 paremman liiketoiminnan mahdollistajanaPerttu Monthan
Talentum Eventsin 12.12.2012 pidetyssä SharePoint '12 -tapahtumassa läpikäyty esitys. Agendalla:
1. Uudistukset ja hyödyt liiketoiminnalle
2. SharePoint responsiivisten verkkopalveluiden alustana ja julkaisujärjestelmänä
3. Miten uuteen versioon kannattaa varautua? Mitä siirtymisessä tulee huomioida?
Similar to Tutkimusaineistojen kuvailu, metadata ja yhteentoimivuus (9)
The document outlines a road map for PID Forum Finland with 3 key steps: 1) Creating engagement around PIDs by raising awareness and building skills and trust. 2) Organizing management and funding by describing use cases, creating proofs of concept, and defining requirements. 3) Creating infrastructure by ensuring interoperability, building a resolver, and organizing support services. The overall goal is to make information traceable across different channels now and in the future.
Esitys Kansalliskirjaston Kulttuuriperintöaineistot ja tutkimusdata --yhteistyön rajapintoja verkkotapahtumassa 4.3.2021. In this presentation I discussed research data management and how the Fairdata services enables implementing the FAIR data principles in research data publication.
Presentation at Digital Humanities in the Nordics 2020 conference in panel: Towards deterioration, disappearance or destruction? Discussing the critical issue of long-term sustainability of digital humanities projects
In an expert webinar on April 15th 2020 we discussed (in Finnish) how the FAIR data principles affect service development in RDM services. I presented some relevant outputs from the FAIRsFAIR project. These are the slides (in English). The webinar will be published on the fairdata.fi service site https://www.fairdata.fi/koulutus/koulutuksen-tallenteet/
1) The document summarizes a report on requirements for FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) data persistence and interoperability.
2) It describes a 36-month, 10 million euro project involving 22 partners from 8 EU member states working on practical implementations of semantic interoperability across research infrastructures.
3) The report analyzes the current landscape of FAIR technologies, semantic artifacts, and infrastructure initiatives; identifies challenges around scope, terminology, and rapid development; and concludes that solutions must be user-friendly, context-sensitive, and transparent while promoting adoption of standards and registries.
Collections meet the researcher. Digitalization, disintegration and disillusi...Jessica Parland-von Essen
Presentation at the LAM3 seminar in Uppsala, 9th of October 2019. On digitalization, researchers and data in the context of cultural heritage collections. The slides mostly contain headings, but the two last slides include a list of relevant reading on the subject.
Presentation on how research data can be divided into categories and how this can help data management for both service providers and researchers. Paper will be published in the journal Informaatiotutkimus in December 2018.
This document discusses best practices for organizing, managing, and publishing research data. It recommends using standardized file naming and folder structures, documenting data through code books and metadata, selecting open formats, and considering issues like data security, versions, and citations. FAIR principles of findable, accessible, interoperable and reusable data are presented. Options in Finland for publishing and archiving research data include repositories like FSD Tietoarkisto and Zenodo. Adopting these practices helps ensure well-organized, documented data that can enable reproducibility and reuse.
This document discusses making data Findable, Accessible, Interoperable and Reusable (FAIR). It provides principles for each component and examples of metadata standards and repositories that help achieve FAIR data. Resources referenced include guidelines for assigning persistent identifiers to data and metadata, describing data with rich metadata using shared vocabularies, and indexing metadata in searchable resources to enable discovery and access.
The document discusses open science and how it has changed research practices. It defines open science as making research data, notes, and processes openly available for collaboration and reuse. It outlines benefits like increasing quality, impact and innovation. Barriers like publishing costs are mentioned. The document recommends openly licensing data and publications, using open peer review and platforms, and sharing materials like code and presentations. Proper data management is important for openness, reproducibility and ensuring research integrity.
This document discusses data management practices in research. It defines research data and emphasizes the importance of good data management for ensuring integrity, reproducibility and excellence in science. Key aspects of data management include planning, documentation, metadata, sustainability, and publication. Funders increasingly require and support open access to publications and research data. The document provides guidance and considerations for implementing responsible data management and open science practices.
10. Palvelut FAIR-periaatteiden toteuttamisen mahdollistajina
• Tutkimusaloilla hyvin erilaiset tarpeet, alakohtaiset infrat edellä
• Palvelut voivat mahdollistaa tai vaikeuttaa FAIR-periaatteiden toteutumista
• Semanttinen yhteentoimivuus ja viittaaminen tärkeitä, ”semanttiset artefaktit”
• Aineistojen elinkaaren dokumentointi palveluiden yli haasteena
• Pysyvät tunnisteet sekä koneymmärrettävyys ratkaisevassa roolissa
10
D2.7 Framework for assessing FAIR Services
https://doi.org/10.5281/zenodo.5336234
11. FAIR Software
28/10/2021
11
• Software can be tools, research
outputs or even research objects
• Software citation is an
important aspect in all cases,
but for the output is often most
important for the researcher
• reuse and interoperability
• Software dependencies
and environment -
technical challenge
• Documentation
• Accessibility & Licensing
• Time and skill
• Quality control
• Software sustainability &
management plan
Challenges
Learn more: Assessment report on
'FAIRness of software’
https://doi.org/10.5281/zenodo.5472911
12. https://fairsfair.eu/
28/10/2021
12
D2.7 Framework for assessing FAIR Services
https://doi.org/10.5281/zenodo.5336234
D2.5 2nd set of Recommendations for FAIR
Semantics https://doi.org/10.5281/zenodo.4314321
M15 Assessment report on FAIRness of software
https://doi.org/10.5281/zenodo.5472911
D2.4 Report on FAIR requirements for persistence and interoperability
https://doi.org/10.5281/zenodo.5356517
13. Pysyvien tunnisteiden arvolupaus
13
Jäljitettävä ja yksilöity tieto (kohteista) löytyy
eri jakelukanavissa ja on luotettavasti linkitettävissä nyt ja tulevaisuudessa.
Taustaa:
Avoimen tieteen koordinaatiossa tehty työ
https://doi.org/10.5281/zenodo.3560738
https://doi.org/10.5281/zenodo.4395767
14. 1.Yhteisen tahtotilan luominen ja tunnisteiden käytön
edistäminen
• Tietoisuuden lisääminen
• Osaamisen lisääminen
• Luottamuksen rakentaminen
• Koordinaation järjestäminen
14
"Google Webmaster Relationship Loss of Trust" by Search Engine People
Blog is licensed under CC BY 2.0
15. 2.Tunnistejärjestelmien hallinnan ja kestävän rahoituksen
organisoiminen
• Käyttötapausten kuvaaminen
• Esimerkkien toteuttaminen
• Tarpeiden tunnistaminen (esim. erilaiset kohte
tunnistejärjestelmät eri käyttötapauksissa)
• Yhteisistä käytännöistä sopiminen (politiikat,
hallinta)
• Rahoituksen varmistaminen
15
"Puzzling" by jhritz is licensed under CC BY 2.0
16. 3. Infrastruktuurin luominen
• Yhteentoimivuuden varmistaminen
• Resolvointi-infrastruktuuri
• Palveluiden organisoiminen ja saatavuus
• Tuen järjestäminen
• Jakelukanavat
Lue lisää:
https://www.csc.fi/fi/-/pysyvien-tunnisteiden-palvelut
https://wiki.eduuni.fi/display/CscPidVerkosto/PID-verkosto
16 "Construction buildings" by kalmyket is licensed under CC BY-SA 2.0
Remember that data needs to be taken care of over time. Many services do not offer production of metadata for instance. The Language Bank and Data Archive (tietoarkisto) help you with that, but for instance the Finnish Fairdata services or EUDAT services do not. If you cannot handle these yourself, you need to get support from your own organisation. It is generally a good idea to consult the data support or library anyway of your home organization at an early stage, so things get done right from the start if you have not published data before. Especially if you plan to work with some how sensitive data, like personal information, this is very important.