Araştırma verisi yönetimi (Research Data Management - RDM); bilimsel çalışmalar, araştırmalar ve projeler sırasında toplanan verilerin; etkili bir şekilde yönetilmesi ve denetlenmesi sürecidir. Araştırma verilerinin etkili bir şekilde yönetilmesi; bilimsel araştırmaların güvenilirliğini artırır ve verilerin doğru bir şekilde kullanılmasına imkân sağlar. Bu yüzden araştırma verisi yönetimi; araştırma verilerinin toplanmasından, paylaşımına kadar uzanan aşamaları içerir. Bu aşamalar şunlardır:
Veri toplama: Araştırma verilerinin toplandığı aşamadır. Bu aşamada veri toplama yöntemleri ve araçları belirlenir ve veriler toplanır.
Veri düzenleme ve temizleme: Toplanan verilerin düzenlenmesi, standartlaştırılması ve hatalı verilerin ayıklanması aşamasıdır.
Veri depolama: Verilerin güvenli bir şekilde saklandığı bir yer veya veri deposu oluşturma aşamasıdır. Bu depo fiziksel bir yer olabileceği gibi dijital bir depo da olabilir.
Veri sınıflandırma: Her veri seti hakkında, ayrıntılı bilgi içeren bir sınıflandırma oluşturulur. Bu sınıflandırmalar, verilere kolay erişim sağlar.
Veri güvenliği: Özellikle hassas veya gizli veriler için güvenlik önlemleri alınmasını sağlayan aşamadır. Veriler, yetkilendirilmiş kişilerin erişimi ile kontrol edilir.
Veri yedekleme: Verilerin yedeklenmesi, veri kaybını önlemek için önemlidir. Bu yüzden bu aşamada, düzenli yedeklemeler yapılır.
Veri paylaşımı: Araştırma verilerinin, farklı araştırmacılar veya ilgili paydaşlarla paylaşılmasını sağlar. Bu sayede bu aşama; açık bilim (open science) ilkelerini destekler.
Veri analizi: Verilerin analiz edildiği aşamadır. Bu aşamada; istatistiksel analizler, grafikler ve sonuçlar elde edilir. Günümüzde makine öğrenmesi ve derin öğrenme ile de verilerden tahminleme modelleri çıkarılmaktadır.
Araştırma verisi yönetimi; bilimsel çalışmaların güvenilirliğini artırmanın yanı sıra verilerin uzun vadeli sürdürülebilirliğini ve doğrulanabilirliğini sağlama amacını taşır. Ayrıca veri yönetimi uygulamaları; araştırmacılar arasında iş birliğini arttırır ve veri paylaşımını kolaylaştırır. Bu sayede, bilimsel keşiflerin hızlanması ve daha geniş bir topluluğun bu verilere erişimi kolaylaşır. Araştırma verisi yönetiminin faydaları; daha detaylı olarak, şunlardır:
Veri bütünlüğü: Araştırma verisi yönetimi, verilerin bütünlüğünü korur. Veriler düzenli bir şekilde toplanır, kaydedilir ve güncellenir. Bu sayede; veri hatalarını ve veriler arasındaki çelişkileri azaltır.
Veri güvenilirliği: Veri yönetimi, verilerin güvenilirliğini artırır. Veriler, kaynaklarına uygun bir şekilde saklandığı ve yönetildiği için; araştırma sonuçlarının daha güvenilir olmasını sağlar.
Kolay erişim: Araştırmacılar ve ilgili paydaşlar, verilere kolayca erişilebilir. Bu sayede araştırma verisi yönetimi; araştırma projelerinde iş birliğini ve araştırma projelerinin paylaşımını kolaylaştırır.
Veri doğrulanabilirliği: Araştırma verileri, farklı araştırmacılar tarafından doğrulanabilir. Verilere erişim ve açıklık, araştırma sonuçlarının güvenilirliğini artırır.
İş birliği: Veri yönetimi, araştırmacılar arasındaki iş birliğini destekler. Verileri paylaşma ve iş birliği yapma kolaylığı; bilimsel keşifleri hızlandırır.
Araştırma sonuçlarının sürdürülebilirliği: Araştırma verilerinin düzenli bir şekilde yönetilmesi, araştırma sonuçlarının uzun vadeli sürdürülebilirliğini sağlar. Verilerin gelecekteki kullanımlar için saklanması önemlidir. Bu yüzden, araştırma verilerinin düzenli bir şekilde yönetilmesi önemlidir.
Araştırma finansmanı ve destek: Finansörler; veri yönetimi uygulamalarının izlendiğini ve araştırma verilerinin düzgün bir şekilde yönetildiğini görmek isteyebilir. Bu yüzden verilerin yönetildiğini göstermek, araştırma projelerinin finansmanını artırabilir.
Veri analizi kolaylığı: Verilerin düzenli bir şekilde yönetilmesi, veri analizini kolaylaştırır. Verilere daha hızlı ve etkili bir şekilde erişilebilir. Bu sayede araştırma sonuçları, daha hızlı üretilebilir.
Bilimde açıklık: Veri yönetimi; açık bilim (open science) ilkelerini destekler. Verilere açık ve genel erişim; bilimin toplumsal yararına hizmet eder.
Bu faydalar, araştırma verisi yönetimi uygulamalarının bilimsel araştırmalarda yaygın olarak benimsenmesini desteklemektedir. Verilerin doğru yönetimi de çok önemli bir konudur. Bu yüzden araştırma veri yönetimini doğru yapmak için, birçok araç ve yazılım mevcuttur. Bu araçlardan bazıları şunlardır:
Elektronik Laboratuvar Defterleri: Deney sonuçlarını, notları ve verileri dijital olarak kaydetmek için kullanılır. Bu tür araçlar, araştırma süreçlerini daha düzenli ve izlenebilir hale getirir. LabArchives, Benchling ve Labguru; elektronik laboratuvar defterlerinden bazılarıdır.
Veri Tabanı Yönetim Sistemleri (DBMS): Araştırma verilerinin düzenli ve yapılı bir şekilde depolanmasını sağlar. Verileri kolayca sorgulamak ve erişmek için SQL tabanlı DBMS sistemleri kullanılabilir. MySQL ve PostgreSQL; DBMS sistemlerinden bazılarıdır.
İstatistiksel Analiz Yazılımları: Verilerin analiz edilmesi için istatistiksel yazılımlar kullanılır. R, Python, SPSS, SAS ve STATA gibi yazılımlar veri analizi için yaygın olarak kullanılan araçlardır.
Bulut Depolama Hizmetleri: Verilerin güvenli bir şekilde depolanması için; Google Drive, Dropbox, Amazon AWS, Microsoft Azure gibi bulut depolama hizmetleri kullanılabilir.
Araştırma Verisi Yönetim Sistemleri (RDMS): Araştırma verilerini toplamak, düzenlemek ve paylaşmak için tasarlanmış özel sistemlerdir. Research Electronic Data Capture (REDCap) ve DMPTool gibi araçlar, araştırma verisi yönetimini kolaylaştırabilir.
Metaveri Sınıflandırma Araçları: Verilerin tanımlandığı ve sınıflandırıldığı, metaveri yönetim araçlarıdır. DDI (Data Documentation Initiative) gibi standartlar, metaveri sınıflandırmasına yardımcı olabilir.
Veri Depolama Sistemleri: Büyük veri depolama ve yönetimini kolaylaştırmak için özel olarak tasarlanmış veri depolama sistemleri, büyük veri projeleri için kullanılır. Örnekler arasında Hadoop ve HDFS bulunur.
Açık Bilim (Open Science) Araçları: Açık bilim ilkelerini desteklemek için tasarlanmış araçlar; araştırma verilerini açık ve genel erişime uygun bir şekilde paylaşmayı kolaylaştırır. Zenodo, Figshare ve Dataverse gibi platformlar veri paylaşımını arttırır.
Veri Güvenliği Araçları: Hassas veya gizli verilerin güvenliğini sağlamak için; kullanılan şifreleme yazılımları, kimlik doğrulama araçları ve izleme araçları gibi güvenlik araçları bulunur.
Dosya Biçim Dönüştürme Araçları: Farklı veri formatları arasında dönüşüm yapmayı sağlayan yazılımlar, veri uyumluluğunu artırır. Örneğin Pandoc; metin biçimleri arasında dönüşüm sağlar.
Araştırma verisi yönetimi için kullanılan araçlar, araştırmacıların ihtiyaçlarına ve projelerinin karmaşıklığına bağlı olarak değişebilir. Veri yönetimi sürecini kolaylaştırmak ve verilerin güvenliği, erişim ve paylaşımını sağlamak için doğru araçları seçmek bilimin ilerlemesi ve gelişmesi için çok önemlidir. Ulu önderimiz Mustafa Kemal Atatürk’ün de dediği gibi:
"Dünyada her şey için, medeniyet için, hayat için, başarı için; en hakiki mürşit bilimdir, fendir."
Comments