Datos de Investigación: Ciclo de vida de los datos

• .El ciclo de vida de los datos de investigación pasa por una serie de fases a lo largo de la investigación. Estas fases se han articulado por la organización DataONE (Data Observation Network for Earth):
• Planificar: Establece un Plan de Gestión de datos (Data Management Plan). Describir los datos que se recopilarán y cómo se gestionarán los datos y se harán accesibles a lo largo de su vida. Un PGD ayuda a planificar el proceso de investigación y a definir responsabilidades del en un proyecto, en el que participan varios investigadores.
• Recopilar: En el proceso de recolección de datos se seguirá lo establecido en el Plan de Gestión de Datos. El resultado final de este proceso de decisión es un modelo de datos que describe la forma en que se estructuran los datos.
• Asegurar: Emplear procedimientos que aseguren la calidad de los datos.
• Describir: los datos se describen de forma precisa y exhaustiva utilizando los estándares de metadatos adecuados. Esto nos permitirá contar luego con información para comprender, utilizar y reutilizar.
• Conservar: los datos se envían a un archivo apropiado a largo plazo. También es importante definir los repositorios donde se van a almacenar tus datos. Tenemos que tener en cuenta considerar aspectos como la privacidad, el derecho de autor y el licenciamiento.
• Descubrir: se localizan y obtienen datos potencialmente útiles para la investigación, junto con la información relevante sobre los datos (metadatos)
• Integrar: los datos de fuentes dispares se combinan para formar un conjunto homogéneo de datos que se pueden analizar fácilmente
• Analizar: se analizan los datos.

En la página de USGS: Science for a changing world, se establecen como fases de los datos de investigación: Crear un Plan de Gestión de Datos, la  Adquisición de datos para un proyecto (implica recopilar o generar nuevos datos u obtener datos existentes), Proceso  (procesamiento de datos implica varias actividades asociadas con la preparación de entradas de datos nuevos o recopilados previamente), Analizar (el análisis de datos implica varias actividades asociadas con la exploración e interpretación de datos procesados), Conservar (la preservación implica acciones y procedimientos utilizados para asegurar la viabilidad y accesibilidad de los datos a largo plazo), Publicar / Compartir.  La publicación y el intercambio de datos es una etapa importante y obligatoria en el proceso de investigación, al igual que la publicación de artículos de revistas tradicionales revisados ​​por pares.

Y unos elementos transversales que describen las actividades que deben realizarse de forma continua en todas las etapas del ciclo de vida para ayudar a respaldar una gestión de datos eficaz:

• Describir (metadatos, documentación) A lo largo del ciclo de vida de los datos, se debe crear y actualizar documentación para reflejar las acciones tomadas sobre los datos.
• Gestionar la calidad.  La gestión de la calidad de los datos es un proceso en el que se emplean protocolos y métodos para garantizar que los datos se recopilen, manipulen, procesen, utilicen y mantengan correctamente en todas las etapas del ciclo de vida de los datos científicos.
• Copia de seguridad. Hacer copias de seguridad y asegurar los datos implica proteger los datos de la pérdida accidental de datos, la corrupción y el acceso no autorizado.