Bu bölümde veri yaşam döngüsünde araştırma verisi üretme sürecinden başlayarak veri kodlama, kontrol, temizleme, anonimleştirme, tanımlama (üst veri) ve saklama süreçleri hakkında detaylı bilgi verilmektedir. Bu bağlamda Birleşik Krallık Veri Arşivi araştırma veri yönetimi döngüsünde yer alan ilk iki aşama olan veri yaratma ile veri işleme unsurları bu bölümde detaylı olarak incelenmektedir [1].

Verilerin başka sistemlerce anlaşılabilir/okunabilir olması üst veri (metadata) standartları sayesinde mümkündür. Farklı bilim dallarında kullanılan farklı üst veri standartları bulunmaktadır. 3.5. Verilerin Tanımlanması bölümünde sıklıkla kullanılan üst veri standartları konusuna bilgi verilmekte ve örnekler paylaşılmaktadır. Son bölüm olan 3.6. Verinin Yönetimi ve Saklanması bölümünde ise şifreleme, güncelleme, yedekleme, güvenliğini sağlama ve uzaktan erişim gibi verinin korunması ve saklanması ile ilgili konularda yapılması gereken uygulamalar detaylandırılmaktadır.

Araştırma verilerinin yönetimi süreçlerinde dikkat edilmesi gereken veri işleme süreçleri 26-27 Eylül 2017 tarihleri arasında TÜBİTAK ULAKBİM’de gerçekleştirilen Araştırma Verilerinin Yönetimi Eğitim Programında da ele alınmıştır. İlgili video aşağıda sunulmaktadır.

Kaynakça

[1] UK Data Archive. Research Data Lifecycle. Erişim adresi: http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle

*Bu bölüm Hacettepe Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü öğretim üyesi Zehra Taşkın tarafından 2019 yılında hazırlanmıştır.

 

Araştırma verilerinin yönetimi konusunda en önemli unsurlardan biri verilerin kontrollü bir şekilde toplanmasını ve saklanmasını sağlayabilmektir. Bu bağlamda dosya adları, dosya hiyerarşisi, versiyon bilgileri, zaman damgası gibi unsurlar büyük öneme sahiptir. 3.3. Veri Kontrolü ve Veri Temizleme başlığı ile adlandırılan bölümde verilerin kontrolü ve temizlenmesi sürecinde dikkat edilmesi gereken unsurlar konusunda bilgi sunulmaktadır. Öte yandan araştırma verilerinin kullanıma açılması konusunda en büyük soru işaretlerinden biri verilerin anonimleştirilmesi ile ilgilidir. 3.4. Verilerin Anonimleştirilmesi bölümünün temel odak noktası veri anonimleştirilmesi sürecinde yapılması gereken uygulamaları aktarmak ve anonimliğin bozulmasını engelleyecek önlemler konusunda veri üretenlere bilgi sunmaktır.

Verilerin başka sistemlerce anlaşılabilir/okunabilir olması üst veri (metadata) standartları sayesinde mümkündür. Farklı bilim dallarında kullanılan farklı üst veri standartları bulunmaktadır. 3.5. Verilerin Tanımlanması bölümünde sıklıkla kullanılan üst veri standartları konusuna bilgi verilmekte ve örnekler paylaşılmaktadır. Son bölüm olan 3.6. Verinin Yönetimi ve Saklanması bölümünde ise şifreleme, güncelleme, yedekleme, güvenliğini sağlama ve uzaktan erişim gibi verinin korunması ve saklanması ile ilgili konularda yapılması gereken uygulamalar detaylandırılmaktadır.

Araştırma verilerinin yönetimi süreçlerinde dikkat edilmesi gereken veri işleme süreçleri 26-27 Eylül 2017 tarihleri arasında TÜBİTAK ULAKBİM’de gerçekleştirilen Araştırma Verilerinin Yönetimi Eğitim Programında da ele alınmıştır. İlgili video aşağıda sunulmaktadır.

Kaynakça

[1] UK Data Archive. Research Data Lifecycle. Erişim adresi: http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle

*Bu bölüm Hacettepe Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü öğretim üyesi Zehra Taşkın tarafından 2019 yılında hazırlanmıştır.

 

[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]

3.1. Araştırma Verisi Üretme bölümünde temel olarak araştırma verisi üretim süreçleri aktarılmakta ve dikkat edilmesi gereken önemli noktalar vurgulanmaktadır. 3.2. Veri Kodlama bölümünde ise araştırma verisi üretmek için gerekli olan platformlar hakkında kısaca bilgi verilmekte ve temel veri tipleri tanıtılmaktadır. Bu bölümde ayrıca dijitalleştirme ve dönüştürme gibi veriye yönelik işlemlerinin önemi konusunda da bilgi verilmektedir.

Araştırma verilerinin yönetimi konusunda en önemli unsurlardan biri verilerin kontrollü bir şekilde toplanmasını ve saklanmasını sağlayabilmektir. Bu bağlamda dosya adları, dosya hiyerarşisi, versiyon bilgileri, zaman damgası gibi unsurlar büyük öneme sahiptir. 3.3. Veri Kontrolü ve Veri Temizleme başlığı ile adlandırılan bölümde verilerin kontrolü ve temizlenmesi sürecinde dikkat edilmesi gereken unsurlar konusunda bilgi sunulmaktadır. Öte yandan araştırma verilerinin kullanıma açılması konusunda en büyük soru işaretlerinden biri verilerin anonimleştirilmesi ile ilgilidir. 3.4. Verilerin Anonimleştirilmesi bölümünün temel odak noktası veri anonimleştirilmesi sürecinde yapılması gereken uygulamaları aktarmak ve anonimliğin bozulmasını engelleyecek önlemler konusunda veri üretenlere bilgi sunmaktır.

Verilerin başka sistemlerce anlaşılabilir/okunabilir olması üst veri (metadata) standartları sayesinde mümkündür. Farklı bilim dallarında kullanılan farklı üst veri standartları bulunmaktadır. 3.5. Verilerin Tanımlanması bölümünde sıklıkla kullanılan üst veri standartları konusuna bilgi verilmekte ve örnekler paylaşılmaktadır. Son bölüm olan 3.6. Verinin Yönetimi ve Saklanması bölümünde ise şifreleme, güncelleme, yedekleme, güvenliğini sağlama ve uzaktan erişim gibi verinin korunması ve saklanması ile ilgili konularda yapılması gereken uygulamalar detaylandırılmaktadır.

Araştırma verilerinin yönetimi süreçlerinde dikkat edilmesi gereken veri işleme süreçleri 26-27 Eylül 2017 tarihleri arasında TÜBİTAK ULAKBİM’de gerçekleştirilen Araştırma Verilerinin Yönetimi Eğitim Programında da ele alınmıştır. İlgili video aşağıda sunulmaktadır.

Kaynakça

[1] UK Data Archive. Research Data Lifecycle. Erişim adresi: http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle

*Bu bölüm Hacettepe Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü öğretim üyesi Zehra Taşkın tarafından 2019 yılında hazırlanmıştır.

 

[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
Şekil 1. Veri yaşam döngüsü [1]

3.1. Araştırma Verisi Üretme bölümünde temel olarak araştırma verisi üretim süreçleri aktarılmakta ve dikkat edilmesi gereken önemli noktalar vurgulanmaktadır. 3.2. Veri Kodlama bölümünde ise araştırma verisi üretmek için gerekli olan platformlar hakkında kısaca bilgi verilmekte ve temel veri tipleri tanıtılmaktadır. Bu bölümde ayrıca dijitalleştirme ve dönüştürme gibi veriye yönelik işlemlerinin önemi konusunda da bilgi verilmektedir.

Araştırma verilerinin yönetimi konusunda en önemli unsurlardan biri verilerin kontrollü bir şekilde toplanmasını ve saklanmasını sağlayabilmektir. Bu bağlamda dosya adları, dosya hiyerarşisi, versiyon bilgileri, zaman damgası gibi unsurlar büyük öneme sahiptir. 3.3. Veri Kontrolü ve Veri Temizleme başlığı ile adlandırılan bölümde verilerin kontrolü ve temizlenmesi sürecinde dikkat edilmesi gereken unsurlar konusunda bilgi sunulmaktadır. Öte yandan araştırma verilerinin kullanıma açılması konusunda en büyük soru işaretlerinden biri verilerin anonimleştirilmesi ile ilgilidir. 3.4. Verilerin Anonimleştirilmesi bölümünün temel odak noktası veri anonimleştirilmesi sürecinde yapılması gereken uygulamaları aktarmak ve anonimliğin bozulmasını engelleyecek önlemler konusunda veri üretenlere bilgi sunmaktır.

Verilerin başka sistemlerce anlaşılabilir/okunabilir olması üst veri (metadata) standartları sayesinde mümkündür. Farklı bilim dallarında kullanılan farklı üst veri standartları bulunmaktadır. 3.5. Verilerin Tanımlanması bölümünde sıklıkla kullanılan üst veri standartları konusuna bilgi verilmekte ve örnekler paylaşılmaktadır. Son bölüm olan 3.6. Verinin Yönetimi ve Saklanması bölümünde ise şifreleme, güncelleme, yedekleme, güvenliğini sağlama ve uzaktan erişim gibi verinin korunması ve saklanması ile ilgili konularda yapılması gereken uygulamalar detaylandırılmaktadır.

Araştırma verilerinin yönetimi süreçlerinde dikkat edilmesi gereken veri işleme süreçleri 26-27 Eylül 2017 tarihleri arasında TÜBİTAK ULAKBİM’de gerçekleştirilen Araştırma Verilerinin Yönetimi Eğitim Programında da ele alınmıştır. İlgili video aşağıda sunulmaktadır.

Kaynakça

[1] UK Data Archive. Research Data Lifecycle. Erişim adresi: http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle

*Bu bölüm Hacettepe Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü öğretim üyesi Zehra Taşkın tarafından 2019 yılında hazırlanmıştır.

 

[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row] 

Şekil 1. Veri yaşam döngüsü [1]

3.1. Araştırma Verisi Üretme bölümünde temel olarak araştırma verisi üretim süreçleri aktarılmakta ve dikkat edilmesi gereken önemli noktalar vurgulanmaktadır. 3.2. Veri Kodlama bölümünde ise araştırma verisi üretmek için gerekli olan platformlar hakkında kısaca bilgi verilmekte ve temel veri tipleri tanıtılmaktadır. Bu bölümde ayrıca dijitalleştirme ve dönüştürme gibi veriye yönelik işlemlerinin önemi konusunda da bilgi verilmektedir.

Araştırma verilerinin yönetimi konusunda en önemli unsurlardan biri verilerin kontrollü bir şekilde toplanmasını ve saklanmasını sağlayabilmektir. Bu bağlamda dosya adları, dosya hiyerarşisi, versiyon bilgileri, zaman damgası gibi unsurlar büyük öneme sahiptir. 3.3. Veri Kontrolü ve Veri Temizleme başlığı ile adlandırılan bölümde verilerin kontrolü ve temizlenmesi sürecinde dikkat edilmesi gereken unsurlar konusunda bilgi sunulmaktadır. Öte yandan araştırma verilerinin kullanıma açılması konusunda en büyük soru işaretlerinden biri verilerin anonimleştirilmesi ile ilgilidir. 3.4. Verilerin Anonimleştirilmesi bölümünün temel odak noktası veri anonimleştirilmesi sürecinde yapılması gereken uygulamaları aktarmak ve anonimliğin bozulmasını engelleyecek önlemler konusunda veri üretenlere bilgi sunmaktır.

Verilerin başka sistemlerce anlaşılabilir/okunabilir olması üst veri (metadata) standartları sayesinde mümkündür. Farklı bilim dallarında kullanılan farklı üst veri standartları bulunmaktadır. 3.5. Verilerin Tanımlanması bölümünde sıklıkla kullanılan üst veri standartları konusuna bilgi verilmekte ve örnekler paylaşılmaktadır. Son bölüm olan 3.6. Verinin Yönetimi ve Saklanması bölümünde ise şifreleme, güncelleme, yedekleme, güvenliğini sağlama ve uzaktan erişim gibi verinin korunması ve saklanması ile ilgili konularda yapılması gereken uygulamalar detaylandırılmaktadır.

Araştırma verilerinin yönetimi süreçlerinde dikkat edilmesi gereken veri işleme süreçleri 26-27 Eylül 2017 tarihleri arasında TÜBİTAK ULAKBİM’de gerçekleştirilen Araştırma Verilerinin Yönetimi Eğitim Programında da ele alınmıştır. İlgili video aşağıda sunulmaktadır.

Kaynakça

[1] UK Data Archive. Research Data Lifecycle. Erişim adresi: http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle

*Bu bölüm Hacettepe Üniversitesi Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü öğretim üyesi Zehra Taşkın tarafından 2019 yılında hazırlanmıştır.

 

[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]