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연구 데이터 관리(RDM)의 5가지 트렌드(네덜란드)
2019-11-27. 카테고리 : 전자정보원/연구데이터
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정보 불평등 및 민감한 데이터 관리 등 Mendeley Data 의 Research Data Management Advisory Board는 연구데이터관리(Research Data Management: RDM) 의 최신 동향과 필수 사항, RDM의 미래에 대해 다음과 같이 의견을 공유한다. 


1. RDM은 쉬워야 한다. 

"RDM은 저장소에 데이터를 저장하는 것만 큼 간단하지 않습니다. 데이터를 선별하고 나중에 사용할 수 있도록 패키지화해야한다는 인식이 높아지고 있으며, 다른 사람들이 데이터를 적절히 활용할 수 있습니다. 현재 사용 가능한 대부분의 도구는 이를 잘 지원하지 않습니다." 


2. RDM은 결합된 접근법이 필요하다 

"실용성 측면에서 연구 데이터 관리는 민감한 데이터 요구에 초점을 맞추어야 합니다. 현재 이것은 기관 수준에서 관리되지만 이를 해결할 수있는 국가 차원의 또는 제품 기반 솔루션이 있다면, 더 큰 영향을 미칠 것입니다."


3. 모듈형식의 RDM 솔루션

"하나의 솔루션에 얽매이지 않고, 다른 데이터 모듈을 자신의 워크 플로우에 연결할 수 있습니다."


4. 데이터를 위한 메타데이터 

데이터가 너무 많아 질 때 이를 유지할 데이터를 결정하는 도구로서 메타 데이터의 중요성을 강조합니다.


5. 정보불평등의 관리 

"생산, 소비 및 불평등 사이의 충돌은 매우 심각해질 것이며 RDM이 해결해야 할 것입니다." 


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출 처 ELSEVIER (2019-09-04)
https://www.elsevier.com/connect/5-trends-in-research-data-management
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