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28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
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1. INTRODUÇÃO;
2. POR QUE FAZER GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS;
3. DESAFIOS PARA A GESTÃO DE DADOS;
4. MODELO DE GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS;
5. CONCLUSÕES.
3
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
1.Introdução
CONCEITO DADOS, INFORMAÇÃO E CONHECIMENTO
1. DADOS: FLUXOS DE FATOS COLETADOS (BRUTOS) QUE REPRESENTAM
EVENTOS DO DOMÍNIO (EX: UMIDADE, TEMPERATURA, PRECIPITAÇÃO,
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2. INFORMAÇÃO: CONJUNTOS DE DADOS SIGNIFICATIVOS E ÚTEIS A SERES
HUMANOS EM PROCESSOS COMO O DE TOMADA DE DECISÕES;
3. CONHECIMENTO: INFORMAÇÕES INTER-RELACIONADAS NÃO ESTRUTURADAS
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Fonte: Laudon & Laudon, 2011
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WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
1. Introdução: Exemplo de Fluxo de dados
do monitoramento da biodiversidade em
Unidades de Conservação
Fonte: Autor.
5
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
Agenda
1. INTRODUÇÃO;
2. POR QUE FAZER GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS;
3. DESAFIOS PARA A GESTÃO DE DADOS;
4. MODELO DE GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS;
5. CONCLUSÕES.
6
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
2. Por que a gestão de dados?
PORQUE APLICAR AS TÉCNICAS E CONCEITOS DE GESTÃO DE
DADOS?
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WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
2. Por que a gestão de dados?
1. PARA CAPTURAR, ARMAZENAR, PROTEGER E GARANTIR A INTEGRIDADE
DOS ATIVOS DE DADOS CIENTÍFICOS;
2. GARANTIR A UTILIZAÇÃO ADEQUADA DOS DADOS E INFORMAÇÕES;
3. MAXIMIZAR O USO EFICAZ DOS DADOS E AGREGAR VALOR AOS ATIVOS
DA INSTITUIÇÃO.
Fonte: DAMA International, The DAMA Guide to the Data
Management Body of Knowledge
8
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
2. Por que a gestão de dados?
Fonte: http://news.bbc.co.uk/1/hi/uk/8332445.stm
SE SEUS DADOS CAIREM EM MÃOS
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9
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
2. Por que a gestão de dados?
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ANÁLISES?
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28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
2. Por que a gestão de dados?
Fonte: http://g1.globo.com/sao-paulo/noticia/2010/05/incendio-no-instituto-butantan-destroi-maior-acervo-de-
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SE ESTE FOR O SEU INSTITUTO DE
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28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
2. Por que a gestão de dados?
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SE ESTA FOR A SUA
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2. Gestão de dados
“GESTÃO DE DADOS É A DISCIPLINA RESPONSÁVEL POR DEFINIR,
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RECURSOS DE DADOS E INFORMAÇÕES DAS ORGANIZAÇÕES,
INCLUINDO PLANOS PARA SUA DEFINIÇÃO, PADRONIZAÇÃO,
ORGANIZAÇÃO, PROTEÇÃO E UTILIZAÇÃO.”
A GESTÃO DE DADOS É UM CONCEITO BASTANTE AMPLO, ELA ATUA
NOS NÍVEIS: OPERACIONAL, GERENCIAL (TÁTICA) E ESTRATÉGICO.
Fonte: DAMA-DMBOK
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28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
Agenda
1. INTRODUÇÃO;
2. POR QUE FAZER GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS;
3. DESAFIOS PARA A GESTÃO DE DADOS;
4. MODELO DE GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS;
5. CONCLUSÕES.
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3. Desafios: Dados órfãos
• INFORMAÇÃO QUE SE TORNOU IRRECUPERÁVEL POR ESTAR LOCALIZADA
EM DISPOSITIVOS NÃO MAIS ACESSÍVEIS, COMO NOTEBOOKS, E QUE
NUNCA FORAM TRANSFERIDAS PARA SERVIDORES COMPUTACIONAIS;
• INFORMAÇÕES PERDIDAS APÓS O DESLIGAMENTO DE
PESQUISADORES/FUNCIONÁRIOS DA INSTITUIÇÃO;
• DADOS DE PESQUISADORES NÃO ASSOCIADOS A NENHUMA REDE DE
DADOS.
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3.Desafios: “Dilúvio” dos
Dados
Fonte:www.carboafrica.net
Redes, Sensores, Sensoriamento
Remoto, Experimentos, Coletas…
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3. Desafios: “The Long tail” da
Gestão dos Dados
VOLUME
VARIEDADES DE DADOS
Repositórios Especializados
Dados órfãos
“A maioria dos bytes
estão no topo, mas na
medida em que aumenta
a variabilidade dos dados
diminui o volume.” – Jim
Gray, Microsoft research
Fonte: DataONE
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3. Desafios/Questões sobre a
Gestão de Dados Científicos
Como eu
mantenho meus
dados?
Quais são as
ferramentas
de QA/QC?
O que é um
plano de gestão
de dados?
O que são
metadados?
Como
preservo
meus dados?
Planejar
Coletar
Assegurar
Descrever
Preservar
Descobrir
Integrar
Analisar Como devo
organizar
meus dados?
Como posso
visualizar e
analisar os
dados?
Que
ferramentas
eu posso
utilizar?
Que outros
dados
existem?
Fonte:
DataONE
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Agenda
1. INTRODUÇÃO;
2. POR QUE FAZER GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS;
3. DESAFIOS PARA A GESTÃO DE DADOS;
4. MODELO DE GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS;
5. CONCLUSÕES.
19
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
4 - Exemplo do Ministério do Meio
Ambiente – Modelo Conceitual
Framework de
Dados do
Monitoramento
da
Biodiversidade
do Ministério
do Meio
Ambiente
BarramentodeServiçosparaacesso
adadosdeBiodiversidade
Formuladores
de Políticas
Públicas
Cientistas e
Pesquisadores
Funcionários
de governos
Educadores e
estudantes
Público em
Geral
ICMBio
IBAMA
Serviço
Florestal
Brasileiro
Jardim
Botânico do
Rio de
Janeiro
ANA
Iniciativas
Complementares
ex: SIBBr, GBIF
e DataONE
Fornecedores
de Dados
Biológicos
Consumidores
de Informação
Biológica
Figura. Sistema de informação para
integração de dados do Ministério do
Meio Ambiente (Corrêa, 2012) BarramentodeServiçosdeIntegraçãode
dadosdeBiodiversidade
20
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
A Política de Dados Científicos endereça questões como:
A. Quais são os objetivos e as prioridades ? Exemplo:
– Estimular a colaboração entre as instituições e grupos
de pesquisa;
– Apoiar o desenvolvimento da Nova Ciência baseada em
dados abertos.
B. Quais são os instrumentos necessários ? Exemplo:
– Modelo organizacional adotado: Baseado em federação
de nós de dados.
– Avaliar demandas em termos de regulamentações
necessárias para estímulo a publicação e valorização da
citação de dados científicos.
4 - Política Institucional para a
Gestão de Dados Científicos
21
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
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B. Quais são os instrumentos necessários ?
(Continuação)
– Apoiar as Instituições no planejamento e gestão de
dados científicos;
– Estimular a formação de recursos humanos:
treinamento de profissionais e pesquisadores
(extensão/capacitação e pós-graduação);
– Cyberinfrastructure: quais são as etapas do ciclo de
vida dos dados a serem consideradas ? Utilizar
ferramentas computacionais voltadas para um
domínio específico da ciência ? Ferramentas
genéricas para todos os dados científicos ? Definir
padrões de metadados e protocolos para a
interoperabilidade ?
4 - Política Institucional para a
Gestão de Dados Científicos
22
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
4 - Diretrizes para um plano de
gestão dos dados científicos
C. Planejamento da gestão dos dados, definindo metas de
curto, médio e longo prazo. Exemplo de Metas de Curto
Prazo:
– Dignóstico/caracterização da situação atual da gestão
dos dados científicos;
– Estimular a capacitação e difusão de conhecimento
em gestão de dados científicos: apoio a plano de
dados em projeto de pesquisa.
– Disponibilizar serviços já existentes em outros países
como: DOI de Dados, Ferramentas de Planejamento
de Dados.
23
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
Agenda
1. INTRODUÇÃO;
2. POR QUE FAZER GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS;
3. DESAFIOS PARA A GESTÃO DE DADOS;
4. MODELO DE GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS;
5. CONCLUSÕES.
24
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
DADOS POSSUEM UMA VIDA ÚTIL MAIS LONGA QUE
O PROJETO DE PESQUISA OU SEU PESQUISADOR...
Foto de @Moyan_Brenn
http://www.flickr.com/photos/ai
gle_dore/6225529941/ 24
PESQUISADORES CONTINUAM TRABALHANDO COM
OS DADOS APÓS O FIM DE PROJETOS...
OS DADOS PODEM SER REUTILIZADOS POR
OUTROS PESQUISADORES OU PROJETOS...
5 – CONCLUSÕES
25
WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP
28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
DADOS CIENTÍFICOS ORGANIZADOS,
DOCUMENTADOS, PRESERVADOS E
COMPARTILHADOS (INFORMAÇÃO) POSSUEM UM
VALOR INESTIMÁVEL PARA VIABILIZAR A NOVA
CIÊNCIA BASEADA EM DADOS ABERTOS.
Foto de @Moyan_Brenn
http://www.flickr.com/photos/ai
gle_dore/6225529941/ 25
FERRAMENTAS COMPUTACIONAIS INTEROPERÁVEIS
E REUTILIZÁVEIS SÃO FUNDAMENTAIS PARA A
GESTÃO DO CICLO DE VIDA DOS DADOS
CIENTÍFICOS.
5 - CONCLUSÕES
AS INSTITUIÇÕES DE PESQUISA SÃO
RESPONSÁVEIS POR ESTABELECER UM MODELO DE
GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS.
Prof. Dr. Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa
pedro.correa@usp.br
Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais
Escola Politécnica da Universidade de São Paulo
Gestão de dados científicos: desafios e
perspectivas
Workshop de Produção Científica
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Gestao_de_Dados_de_Pesquisa_SIBiUSP_2016_workshop_produção_cientifica

  • 1. Prof. Dr. Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa pedro.correa@usp.br Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais Escola Politécnica da Universidade de São Paulo Gestão de dados científicos: desafios e perspectivas Workshop de Produção Científica para Equipes do SIBiUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP
  • 2. 2 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP Agenda 1. INTRODUÇÃO; 2. POR QUE FAZER GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS; 3. DESAFIOS PARA A GESTÃO DE DADOS; 4. MODELO DE GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS; 5. CONCLUSÕES.
  • 3. 3 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 1.Introdução CONCEITO DADOS, INFORMAÇÃO E CONHECIMENTO 1. DADOS: FLUXOS DE FATOS COLETADOS (BRUTOS) QUE REPRESENTAM EVENTOS DO DOMÍNIO (EX: UMIDADE, TEMPERATURA, PRECIPITAÇÃO, OBSERVAÇÃO, COLETA, ETC); 2. INFORMAÇÃO: CONJUNTOS DE DADOS SIGNIFICATIVOS E ÚTEIS A SERES HUMANOS EM PROCESSOS COMO O DE TOMADA DE DECISÕES; 3. CONHECIMENTO: INFORMAÇÕES INTER-RELACIONADAS NÃO ESTRUTURADAS DE REGRAS QUE DIRECIONAM AS TOMADAS DE DECISÕES. Fonte: Laudon & Laudon, 2011
  • 4. 4 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 1. Introdução: Exemplo de Fluxo de dados do monitoramento da biodiversidade em Unidades de Conservação Fonte: Autor.
  • 5. 5 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP Agenda 1. INTRODUÇÃO; 2. POR QUE FAZER GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS; 3. DESAFIOS PARA A GESTÃO DE DADOS; 4. MODELO DE GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS; 5. CONCLUSÕES.
  • 6. 6 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 2. Por que a gestão de dados? PORQUE APLICAR AS TÉCNICAS E CONCEITOS DE GESTÃO DE DADOS?
  • 7. 7 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 2. Por que a gestão de dados? 1. PARA CAPTURAR, ARMAZENAR, PROTEGER E GARANTIR A INTEGRIDADE DOS ATIVOS DE DADOS CIENTÍFICOS; 2. GARANTIR A UTILIZAÇÃO ADEQUADA DOS DADOS E INFORMAÇÕES; 3. MAXIMIZAR O USO EFICAZ DOS DADOS E AGREGAR VALOR AOS ATIVOS DA INSTITUIÇÃO. Fonte: DAMA International, The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge
  • 8. 8 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 2. Por que a gestão de dados? Fonte: http://news.bbc.co.uk/1/hi/uk/8332445.stm SE SEUS DADOS CAIREM EM MÃOS ERRADAS?
  • 9. 9 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 2. Por que a gestão de dados? Fonte: The Telegraph SE FOR NECESSÁRIA REPRODUZIR AS ANÁLISES?
  • 10. 10 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 2. Por que a gestão de dados? Fonte: http://g1.globo.com/sao-paulo/noticia/2010/05/incendio-no-instituto-butantan-destroi-maior-acervo-de- cobras-do-pais.html SE ESTE FOR O SEU INSTITUTO DE PESQUISA?
  • 11. 11 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 2. Por que a gestão de dados? Fonte: http://blogs.ch.cam.ac.uk/pmr/ 2011/08/01/why-you-need-a- data-management-plan SE ESTA FOR A SUA MOCHILA? “O HD EXTERNO É MUITO IMPORTANTE, POIS CONTÉM 5 ANOS DE DADOS DE PESQUISAS…”
  • 12. 12 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 2. Gestão de dados “GESTÃO DE DADOS É A DISCIPLINA RESPONSÁVEL POR DEFINIR, PLANEJAR, IMPLANTAR E EXECUTAR: ESTRATÉGIAS, PROCEDIMENTOS E PRÁTICAS NECESSÁRIAS PARA GERENCIAR DE FORMA EFETIVA OS RECURSOS DE DADOS E INFORMAÇÕES DAS ORGANIZAÇÕES, INCLUINDO PLANOS PARA SUA DEFINIÇÃO, PADRONIZAÇÃO, ORGANIZAÇÃO, PROTEÇÃO E UTILIZAÇÃO.” A GESTÃO DE DADOS É UM CONCEITO BASTANTE AMPLO, ELA ATUA NOS NÍVEIS: OPERACIONAL, GERENCIAL (TÁTICA) E ESTRATÉGICO. Fonte: DAMA-DMBOK
  • 13. 13 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP Agenda 1. INTRODUÇÃO; 2. POR QUE FAZER GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS; 3. DESAFIOS PARA A GESTÃO DE DADOS; 4. MODELO DE GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS; 5. CONCLUSÕES.
  • 14. 14 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 3. Desafios: Dados órfãos • INFORMAÇÃO QUE SE TORNOU IRRECUPERÁVEL POR ESTAR LOCALIZADA EM DISPOSITIVOS NÃO MAIS ACESSÍVEIS, COMO NOTEBOOKS, E QUE NUNCA FORAM TRANSFERIDAS PARA SERVIDORES COMPUTACIONAIS; • INFORMAÇÕES PERDIDAS APÓS O DESLIGAMENTO DE PESQUISADORES/FUNCIONÁRIOS DA INSTITUIÇÃO; • DADOS DE PESQUISADORES NÃO ASSOCIADOS A NENHUMA REDE DE DADOS. ? ??
  • 15. 15 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 3.Desafios: “Dilúvio” dos Dados Fonte:www.carboafrica.net Redes, Sensores, Sensoriamento Remoto, Experimentos, Coletas…
  • 16. 16 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 3. Desafios: “The Long tail” da Gestão dos Dados VOLUME VARIEDADES DE DADOS Repositórios Especializados Dados órfãos “A maioria dos bytes estão no topo, mas na medida em que aumenta a variabilidade dos dados diminui o volume.” – Jim Gray, Microsoft research Fonte: DataONE
  • 17. 17 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 3. Desafios/Questões sobre a Gestão de Dados Científicos Como eu mantenho meus dados? Quais são as ferramentas de QA/QC? O que é um plano de gestão de dados? O que são metadados? Como preservo meus dados? Planejar Coletar Assegurar Descrever Preservar Descobrir Integrar Analisar Como devo organizar meus dados? Como posso visualizar e analisar os dados? Que ferramentas eu posso utilizar? Que outros dados existem? Fonte: DataONE
  • 18. 18 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP Agenda 1. INTRODUÇÃO; 2. POR QUE FAZER GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS; 3. DESAFIOS PARA A GESTÃO DE DADOS; 4. MODELO DE GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS; 5. CONCLUSÕES.
  • 19. 19 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 4 - Exemplo do Ministério do Meio Ambiente – Modelo Conceitual Framework de Dados do Monitoramento da Biodiversidade do Ministério do Meio Ambiente BarramentodeServiçosparaacesso adadosdeBiodiversidade Formuladores de Políticas Públicas Cientistas e Pesquisadores Funcionários de governos Educadores e estudantes Público em Geral ICMBio IBAMA Serviço Florestal Brasileiro Jardim Botânico do Rio de Janeiro ANA Iniciativas Complementares ex: SIBBr, GBIF e DataONE Fornecedores de Dados Biológicos Consumidores de Informação Biológica Figura. Sistema de informação para integração de dados do Ministério do Meio Ambiente (Corrêa, 2012) BarramentodeServiçosdeIntegraçãode dadosdeBiodiversidade
  • 20. 20 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP A Política de Dados Científicos endereça questões como: A. Quais são os objetivos e as prioridades ? Exemplo: – Estimular a colaboração entre as instituições e grupos de pesquisa; – Apoiar o desenvolvimento da Nova Ciência baseada em dados abertos. B. Quais são os instrumentos necessários ? Exemplo: – Modelo organizacional adotado: Baseado em federação de nós de dados. – Avaliar demandas em termos de regulamentações necessárias para estímulo a publicação e valorização da citação de dados científicos. 4 - Política Institucional para a Gestão de Dados Científicos
  • 21. 21 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP B. Quais são os instrumentos necessários ? (Continuação) – Apoiar as Instituições no planejamento e gestão de dados científicos; – Estimular a formação de recursos humanos: treinamento de profissionais e pesquisadores (extensão/capacitação e pós-graduação); – Cyberinfrastructure: quais são as etapas do ciclo de vida dos dados a serem consideradas ? Utilizar ferramentas computacionais voltadas para um domínio específico da ciência ? Ferramentas genéricas para todos os dados científicos ? Definir padrões de metadados e protocolos para a interoperabilidade ? 4 - Política Institucional para a Gestão de Dados Científicos
  • 22. 22 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP 4 - Diretrizes para um plano de gestão dos dados científicos C. Planejamento da gestão dos dados, definindo metas de curto, médio e longo prazo. Exemplo de Metas de Curto Prazo: – Dignóstico/caracterização da situação atual da gestão dos dados científicos; – Estimular a capacitação e difusão de conhecimento em gestão de dados científicos: apoio a plano de dados em projeto de pesquisa. – Disponibilizar serviços já existentes em outros países como: DOI de Dados, Ferramentas de Planejamento de Dados.
  • 23. 23 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP Agenda 1. INTRODUÇÃO; 2. POR QUE FAZER GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS; 3. DESAFIOS PARA A GESTÃO DE DADOS; 4. MODELO DE GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS; 5. CONCLUSÕES.
  • 24. 24 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP DADOS POSSUEM UMA VIDA ÚTIL MAIS LONGA QUE O PROJETO DE PESQUISA OU SEU PESQUISADOR... Foto de @Moyan_Brenn http://www.flickr.com/photos/ai gle_dore/6225529941/ 24 PESQUISADORES CONTINUAM TRABALHANDO COM OS DADOS APÓS O FIM DE PROJETOS... OS DADOS PODEM SER REUTILIZADOS POR OUTROS PESQUISADORES OU PROJETOS... 5 – CONCLUSÕES
  • 25. 25 WORKSHOP DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA PARA EQUIPES DO SIBIUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP DADOS CIENTÍFICOS ORGANIZADOS, DOCUMENTADOS, PRESERVADOS E COMPARTILHADOS (INFORMAÇÃO) POSSUEM UM VALOR INESTIMÁVEL PARA VIABILIZAR A NOVA CIÊNCIA BASEADA EM DADOS ABERTOS. Foto de @Moyan_Brenn http://www.flickr.com/photos/ai gle_dore/6225529941/ 25 FERRAMENTAS COMPUTACIONAIS INTEROPERÁVEIS E REUTILIZÁVEIS SÃO FUNDAMENTAIS PARA A GESTÃO DO CICLO DE VIDA DOS DADOS CIENTÍFICOS. 5 - CONCLUSÕES AS INSTITUIÇÕES DE PESQUISA SÃO RESPONSÁVEIS POR ESTABELECER UM MODELO DE GESTÃO DE DADOS CIENTÍFICOS.
  • 26. Prof. Dr. Pedro Luiz Pizzigatti Corrêa pedro.correa@usp.br Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais Escola Politécnica da Universidade de São Paulo Gestão de dados científicos: desafios e perspectivas Workshop de Produção Científica para Equipes do SIBiUSP 28/06/2016, Auditório da Escola de Educação Física e Esporte da USP, São Paulo, SP