ما المقصود بخطة إدارة البيانات (DMP)؟

على الرغم من أن هذه الوثائق تُستخدم عادةً في مشاريع البحث لتلبية متطلبات الممولين، يمكن أيضًا الاستفادة منها في بيئة الشركات لإنشاء هيكل وتناغم بين الأطراف المعنية.

نظرًا لأن خطط إدارة البيانات (DMP) تُبرز أنواع البيانات التي ستُستخدم في المشروع وتتطرق إلى إدارتها طوال دورة حياة البيانات، يمكن للأطراف المعنية مثل فرق الحوكمة تقديم ملاحظات وتعليقات واضحة حول تخزين ونشر البيانات الحساسة، مثل معلومات التعريف الشخصية (PII)، منذ بداية المشروع. تُتيح هذه الوثائق للفرق تجنب المخاطر المتعلقة بالامتثال والتنظيم، كما يمكن استخدامها كنماذج لكيفية التعامل مع البيانات وإدارتها في المشاريع المستقبلية.

تتكون خطة إدارة البيانات عادةً من خمسة عناصر:

1. بيان الغرض
2. تعريفات البيانات
3. جمع البيانات والوصول إليها
4. الأسئلة المتداولة (FAQs)
5. قيود بيانات البحث

يُتيح كلٌّ من هذه المجالات تركيزًا لوكالات البحث والممولين (أو ربما فريق إدارة البيانات الخاص بك) لتقييم مستوى المخاطر المرتبطة بمشروع معين. وتتناول خطة إدارة البيانات أيضًا كيفية إدارة هذا الخطر. على سبيل المثال، إذا تم استخدام البيانات الحساسة داخل مشروع، فهل من المناسب إعادة استخدام هذه البيانات للمشاريع المستقبلية؟ اعتمادًا على حساسية تلك البيانات، قد لا يكون ذلك مناسبًا، أو قد يتطلب موافقة إضافية من المستخدم.

يركِّز كل عنصر من عناصر خطة إدارة البيانات على جزء معين من المعلومات، وسنتعمق أكثر في كلٍّ منها.

1. بيان الغرض: يوضح ذلك سبب حاجة الفريق إلى الحصول على أنواع محددة من البيانات على مدار المشروع. يجب أن يحدد بوضوح السؤال الذي يحاول الفريق الإجابة عنه باستخدام مجموعة البيانات هذه.

2. تعريفات البيانات: تساعد أوصاف البيانات المستخدمين النهائيين وجمهورهم على فهم اصطلاحات التسمية وتوافقها مع مجموعات بيانات محددة. قد يتم أيضًا الاحتفاظ ببعض هذه المعلومات ضمن البيانات الوصفية، وعادةً ما تتم تسمية البيانات حسب مصادر البيانات وتنسيقات الملفات. كما أن إنشاء معايير بيانات وصفية محددة مسبقًا والالتزام بها خلال عملية الحصول على البيانات سيضمن أيضًا جمعها على نحو أكثر اتساقًا وعملية دمج أكثر سلاسة.

3. جمع البيانات والوصول إليها: يسلط هذا القسم من خطة إدارة البيانات الضوء على كيفية جمع البيانات وتخزينها والوصول إليها من مستودع البيانات. من المحتمل أن يتناول مصدر البيانات لأي بيانات موجودة أو النهج الذي سيتم اتباعه لإنشاء بيانات جديدة، مثل التجربة. يجب أن يحتوي أيضًا على معلومات حول توقيت البيانات -أي عدد مرات التحديث والفترة الزمنية المعنية. ونوع البيانات وتوقيتها عادةً ما يحددان كيفية تخزينها وإتاحة الوصول إليها للأطراف الثالثة. على سبيل المثال، ستتطلب البيانات غير المنظمة نظامًا غير علائقي مقارنةً بالنظام العلائقي، وستتطلب مجموعة البيانات الأكبر قوة حوسبة أكبر مقارنةً بمجموعة البيانات الأصغر. قد تكون هناك أيضًا قيود حول مشاركة البيانات؛ بسبب الخصوصية أو حقوق الملكية الفكرية. نظرًا لأن الأطراف المعنية في المشروع يتوقعون أن يتم التعامل مع البيانات الحساسة، مثل معلومات التعريف الشخصية (PII)، بأقصى درجات العناية والأمان، فمن المهم أن يكون أصحاب البيانات واضحين بشأن ممارسات إدارة البيانات الخاصة بهم، خاصةً في هذا المجال. سيشمل ذلك إجابات عن الأسئلة المتعلقة بحفظ البيانات على المدى الطويل، مثل أرشفة البيانات أو إعادة استخدامها. بالنسبة إلى البيانات التي ليست حساسة بطبيعتها، سيكون هناك توقُّع بتوفير مسار للأطراف الثالثة للوصول إلى البيانات غير المنسقة ونتائج البحث.

4. الأسئلة المتداولة: يمكن اعتبار هذا القسم "جامعًا" للأسئلة الشائعة الأخرى في مشاريع إدارة البيانات، مثل خطط المشاركة وتفضيلات الاقتباس وطرق النسخ الاحتياطي للبيانات. يمكن للباحثين أو مالكي البيانات تسليط الضوء على أي معرِّفات للكائنات الرقمية (DOI) لمالكي المشاريع المجاورة أو ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك، إذا كان أصحاب المشروع يقومون بأرشفة البيانات، فسيحتاجون أيضًا إلى تحديد مدة بقاء الأرشيف. هل سيبقى لمدة عام واحد، أم خمس سنوات، أم ربما إلى أجل غير مسمَّى؟

5. قيود بيانات البحث: يتناول هذا القسم القيود المسبقة في مجموعة البيانات، والتي ستَحُد من قدرتها على التعميم بشكل أوسع على الفئات السكانية. على سبيل المثال، قد تركِّز البيانات على مجموعة ديموغرافية معينة، مثل الجغرافيا والجنس والعرق والفئة العمرية وما إلى ذلك.

تُستخدم خطط إدارة البيانات في الغالب في البيئات الأكاديمية، خاصةً في البرامج الممولة من الحكومة الفيدرالية، مثل المعاهد الوطنية للصحة (NIH) والمؤسسة الوطنية للعلوم (NSF)، ولكن يمكن للشركات أيضًا الاستفادة منها في أبحاثها أو وظائف حوكمة البيانات. بينما يحتاج الأكاديميون والباحثون للامتثال لمتطلبات الممولين في طلبات المِنَح، تُنشئ العديد من مؤسسات البحث أداة خطة إدارة البيانات (DMP) لتزويد المشاركين بالقالب المناسب لمشروع بحثهم. يمكن لفرق حوكمة البيانات داخل المؤسسات وضع بروتوكولات مماثلة لاستقبال طلبات البيانات من الأطراف المعنية التي تدعم مبادرات البيانات الجديدة.

يتطلع الباحثون في كلٍّ من القطاعين العام والخاص إلى وكالات التمويل المختلفة لرعاية مبادرات البحث والابتكار. تساعد خطط إدارة البيانات (DMPs) في التخفيف من المخاطر على كلا الطرفين، مع ضمان أن مالكي البيانات قد قيّموا القيمة والمسؤولية الشخصية الخاصة بهم (مثل إجراءات الأمان والتعافي من الكوارث) تجاه إدارة بيانات البحث.

تُعَد خطط إدارة البيانات مفيدة جدًا أيضًا للمبادرات الجديدة في مجال البيانات داخل بيئات الأعمال، حيث تساعد جميع الأطراف المعنية على فهم أهمية مصادر البيانات الجديدة وكيفية ارتباطها بنتائج العمل. مع استمرار التطورات في السحابة الهجينة، والذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (IOT) وحوسبة الحافة في تحفيز نمو البيانات الكبيرة، ستحتاج الشركات إلى إيجاد طرق لإدارة تعقيدها داخل أنظمة البيانات الخاصة بها.