Судалгааны өгөгдлийн менежмент буюу Research Data Management (RDM) гэдэг нь судалгааны байгууллагын өгөгдлийн цогц шийдэл буюу төслөөр бий болж буй өгөгдлүүдийг цуглуулах хадгалах, хамгаалах, хуваалцах, цуглуулагдсан өгөгдлийг ашиглах явдал юм.
Судалгааны байгууллагууд судалгааны өгөгдлийн бодлогын баримт бичиг дээр үндэслэн өгөгдлөө ашигладаг байна.
Судалгааны өгөгдөл яагаад чухал мөн ямар төрлийн өгөгдлийг хадгалах шаардлагатай вэ?
• Судалгааны байгууллагын голлох бүтээгдэхүүний нэг бол эрдэм шинжилгээний сэтгүүл, өгүүлэл
• Өгөгдөл (ялангуяа тоон өгөгдөл) маш эмзэг бөгөөд амархан алдагдда
• Эрдэм шинжилгээний бүтээлийг хэвлэн нийтлүүлэх мөн санхүүжүүлэгч нарийн өгөгдөлд тавих шаардлага улам нэмэгдэж байна.
• Судалгааны өгөгдлийн менежмент нь урт хугацаанд цаг хугацаа, нөөцийг хэмнэдэг
• Сайн менежмент нь алдаа гаргах эрсдэлийг бууруулж, анализын чанарыг нэмэгдүүлдэг
• Сайн боловсруулагдсан нээлттэй өгөгдөл нь бусад судалгаанд маш эергээр нөлөөлж цаг хугацаа, зардал хэмнэж, үнэ цэнтэй нээлт хийхэд нэг алхам ойртуулсаар байдаг
Судалгааны өгөгдлийг төрлөөр нь 4 хувааж болох юм. Үүнд:
1. АЖИГЛАЛТЫН ӨГӨГДӨЛ – ийг зан байдал, үйл ажиллагааг ажиглах замаар олж авдаг. Үүнийг хүний ажиглалт, нээлттэй судалгаа, эсвэл багаж, мэдрэгч ашиглан мэдээллийг хянах, тэмдэглэх гэх мэт аргуудыг ашиглан цуглуулдаг. Ажиглалтын өгөгдлийг бодит цаг хугацаанд авдаг тул алдсан тохиолдолд дахин үүсгэх нь маш хэцүү эсвэл боломжгүй байдаг.
2. ТУРШИЛТЫН ӨГӨГДӨЛ – ийг судлаач идэвхтэй оролцоотойгоор цуглуулж, өөрчлөлтийг бий болгож хэмжих эсвэл хувьсагч өөрчлөгдсөн үед ялгааг бий болгодог. Туршилтын өгөгдөл нь судлаачдад учир шалтгааны холбоог тодорхойлох боломжийг олгодог бөгөөд ихэнхдээ илүү олон хүн хамрагдах боломжтой байдаг. Энэ төрлийн өгөгдлийг дахин боловсруулах боломжтой боловч үүнийг хийх нь маш үнэтэй байдаг.
3. ЗАГВАРЧЛАЛЫН ӨГӨГДӨЛ – ийг компьютерын туршилтын загварыг ашиглан цаг хугацааны явцад бодит үйл явц эсвэл системийн ажиллагааг дуурайх замаар үүсгэдэг. Жишээлбэл, цаг агаарын нөхцөл байдал, эдийн засгийн загвар, химийн урвал, газар хөдлөлтийн идэвхжил зэргийг урьдчилан таамаглах. Энэ аргыг тодорхой нөхцөлд юу тохиолдох, эсвэл юу болж болохыг тодорхойлоход ашигладаг. Ашигласан туршилтын загвар нь ихэвчлэн симуляциас үүссэн өгөгдлөөс чухал ач холбогдолтой байдаг.
4. ЗОХИОМОЛ/ҮҮСГЭСЭН ӨГӨГДӨЛ нь арифметик томьёо эсвэл нэгтгэх гэх мэт зарим төрлийн өөрчлөлтөөр шинэ өгөгдлийг бий болгохын тулд одоо байгаа өгөгдлийн цэгүүдийг ихэвчлэн өөр өөр мэдээллийн эх сурвалжаас ашиглахыг хэлнэ. Жишээлбэл, Ихэр хотуудын метроны бүсээс авсан газар нутаг, хүн амын мэдээллийг нэгтгэж, хүн амын нягтын мэдээллийг бий болгох. Энэ төрлийн өгөгдлийг ихэвчлэн алдагдсан тохиолдолд сольж болох боловч үүнийг хийхэд маш их цаг хугацаа шаардагддаг (магадгүй үнэтэй) байж магадгүй юм.
Аливаа өгөгдлийг бий болгохоос эхлээд ашиглах хүртэл маш олон шат дамжлагыг дамждаг ба үүнийг RESEARCH DATA LIFECYCLE буюу СУДАЛГААНЫ ӨГӨГДЛИЙН ХӨГЖЛИЙН ҮЕ ШАТ гэж нэрлэдэг.
Судалгааны өгөгдлийн менежментийг хэрэгжүүлэхэд өгөгдлийн
менежментийн төлөвлөгөө гаргах шаардлагатай үүнийг 4 үе шаттай хэрэгжүүлж болох
юм. Үүнд:
1. Өгөгдөл үүсгэх
Өгөгдлийг цуглуулж, үүсгэж эхлэхээс өмнө хийх
шаардлагатай зүйл бол тухайн өгөгдлийн шинж чанарыг тодорхойлох юм. Өгөгдлийг
ямар зохион байгуулалттай бүтэцлэх, оюуны өмчийн эрх, ёс зүйн асуудлууд хөндөж
буй эсэх, олон нийттэй хуваалцаж болох эсэх гэх мэт өгөгдөл цуглуулахад маш их
асуултуудад хариулах шаардлага гардаг.
2. Өгөгдлийг зохион байгуулах
Өгөгдлийг цуглуулсаны дараа эсвэл тэдгээрийг ашиглаж
эхэлмэгц тухайн өгөгдөл нь маш эмх замбараагүй болох магадлалтай юм. Тиймээс ирээдүйд
гарах эрсдлийг тооцоолон файл, өгөгдлийн нэршил, тодорхойлолтыг (мета өгөгдөл) маш сайн тодорхойлон
гаргах хэрэгтэй.
3. Өгөгдөлд хандах
Өгөгдөлд хандах боломжийг өгөгдлийн бодлогын бичиг
баримтаар зохицуулдаг бөгөөд судлаачид үүсгэсэн өгөгдлөө хадгалалтын төвд
хадгалж, бусадтай хуваалцах гэх мэт шаардлагуудыг бодлогын бичиг баримтат
хэрхэн тусгаснаас хамаардаг.
4.
Өгөгдөл хадгалах
"Хадгалалт" гэсэн нэр томъёо нь цаг хугацаа өнгөрөхөд ямар нэг
зүйлийг харж эсвэл ашиглаж болно гэсэн үг юм. Дижитал өгөгдлийн хүрээнд урт
хугацааны хадгалалт гэдэг нь өгөгдлийг ирээдүйд олж авах, ойлгох, хандах, ашиглаж болохуйц
хугацаанд хадгалах үйл явц юм.
Хадгалалт надад яагаад хамаатай вэ?
Та өгөгдлөө нэг буюу хэд хэдэн газарт хадгалснаар үүнийг үр дүнтэй хадгалсан гэдэгт итгэлтэй байж болох юм, гэхдээ дижитал технологи маш хурдан хөгжиж байгаа тул таны тоон өгөгдөл дараах байдлаар эрсдэлд орж магадгүй юм.
• Файлын формат нь ирээдүйн программ хангамжтай тохирохгүй тул унших боломжгүй байж магадгүй юм.
• Баримт бичгийг шинэ
программаар нээх боломжтой байсан ч засварлан ашиглах боломжгүй байж
магадгүй юм.
• Зөөврийн хадгалалтын төхөөрөмж ашигласан бол тэдгээр нь гэмтэл авч таны өгөгдөл алдагдаж магадгүй.
• Нэмэлт баримт бичиг, мета өгөгдөл байхгүй, эсвэл зөв хадгалагдаагүй тул файл эсвэл өгөгдлийг ойлгоход асуудал гарч болно.
Тиймээс судалгааны өгөгдлийн менежмент гэдэг нь нэгэн
цогц ойлголт бөгөөд төлөвлөлт, төлөвлөгөөний дагуу шат дараалалтай бий болгож
удирдан авч явах шаардлагатай юм.
Мэдээ бэлтгэсэн: Мэдээллийн
технологийн салбарын ЭША Э.Батзаяа
Эх сурвалж: https://www.data.cam.ac.uk/university-policy,
https://libguides.macalester.edu/c.php?g=527786/&p=3608643,
The University of California, Santa Cruz, Data Management
LibGuide, Research Data
Management Lifecycle, diagram,