Datos de investigación

El Plan de Gestión de Datos (PGD) –Data Management Plan (DMP)-  es un documento formal, en el que se describe la gestión de los datos durante y después de finalizar la investigación; puede variar si se producen cambios a lo largo de la misma. 

Los proyectos de investigación financiados con fondos públicos han de desarrollar y presentar un Plan de Gestión de Datos a la agencia u organismo financiador. 

En casi todas las convocatorias de financiación de proyectos de investigación debe incluirse una previsión del Plan de Gestión de Datos que incluirá una descripción inicial de los datos (tipos, formatos, tamaño, etc.), acceso, almacenamiento, metadatos utilizados para la descripción, licencias y depósito final de los datos.

Si conceden la financiación, hay que entregar el Plan de Gestión de Datos en los plazos que lo requiera la convocatoria, normalmente a mitad de proyecto y el PGD definitivo al finalizar la investigación.

Un Plan de Gestión de Datos debe describir los siguientes aspectos:

1. Resumen de los datos: se debe describir de forma general los datos que se utilizarán en el proyecto. Incluye el tipo y el formato, la finalidad, el tamaño y el origen de los datos.
2. Datos FAIR: se debe asegurar que los datos sean:
   • Localizables: se incluyen los identificadores, palabras clave, normas de metadatos que los describen para optimizar su localización.
   • Accesibles: se indica el repositorio dónde se depositan los datos y los metadatos en acceso abierto y se justifica si hay datos cerrados.
   • Interoperables: se exponen los vocabularios de datos, las normas, formatos o metodologías que se utilizarán para permitir el intercambio y la interoperabilidad de los datos.
   • Reutilizables: se documenta la procedencia de los datos y se proporciona la información necesaria para validar los datos y facilitar su reutilización, ejemplo con los archivos readme. Se indican las licencias de uso de los datos.
3. Otros resultados de la investigación: se consideran qué cuestiones relativas a los datos FAIR pueden aplicarse a la gestión de otros productos de la investigación generados o reutilizados en el proyecto como por ejemplo: softwares, flujos de trabajo, protocolos, nuevos materiales, muestras, etc.
4. Asignación de recursos: se indican cuáles serán los costes para hacer que los datos sean FAIR (por ejemplo, costes directos e indirectos relacionados con el almacenamiento, el archivo, la reutilización, la seguridad, etc.) y quién será responsable de la gestión de los datos.
5. Seguridad de los datos: se garantiza que los datos se almacenan de forma segura en repositorios de confianza para su preservación y conservación a largo plazo.
6. Ética: se presentan todas las cuestiones éticas o legales que puedan tener un impacto en el intercambio de datos. Además, cuando la investigación utilice datos personales, deberá hacerse referencia a aspectos como el consentimiento informado y la conservación a largo plazo.
7. Otras cuestiones: se describe si se van a utilizar, otros procedimientos (nacionales, de proveedores, sectoriales, departamentales) para la gestión de datos