Veri Yönetim Planı (Data Management Plan - DMP); bir organizasyonun veya projenin, araştırma verilerinin nasıl yönetileceğini belirlemek için oluşturulan bir planlamadır. Bu plan; araştırma verilerinin toplanması, depolanması, işlenmesi, paylaşılması ve korunmasına yönelik politikaları, prosedürleri ve süreçleri içerir. Araştırma veri yönetim planı, veri yönetimi stratejisinin bir parçası şeklinde oluşturularak; organizasyon veya proje ekiplerinin, araştırma veri setlerini etkili bir şekilde kullanmasına katkıda bulunur. Bu amaçlar doğrultusunda, araştırma veri yönetim planının temel aşamaları mevcuttur. Bu temel aşamalar şunlardır:
Amaç ve kapsam: Veri yönetim planının amaçları ve uygulanacak kapsamı açıklanmalıdır. Planın neden oluşturulduğu, hangi verileri kapsadığı ve kimler için geçerli olduğu belirtilmelidir.
Veri analizi: Verilerin, anlamlı bilgilere dönüştürülmesi için analiz edilmesi gerekir. Veri analizi; istatistiksel yöntemler, veri madenciliği veya makine öğrenimi gibi teknikler kullanılarak gerçekleştirilebilir. Bu aşama işletmelerin; trendleri, desenleri ve önemli bilgileri tespit etmelerine yardımcı olur.
Veri toplama: Verilerin nasıl toplandığı, hangi kaynaklardan geldiği ve hangi yöntemlerin kullanıldığı hakkında detaylar verilmelidir. Bu aşama; çeşitli kaynaklardan verilerin toplanması, iç ve dış kaynakların kullanılması veya veri giriş süreçlerini içerebilir. Veri toplama sürecinde, verilerin doğruluğu ve güvenilirliği sağlanmalıdır.
Veri saklama: Verilerin saklanması, güvenli ve erişilebilir bir şekilde korunması için önemli bir aşamadır. Bu aşama; veri tabanları, bulut depolama sistemleri veya diğer depolama yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilebilir. Verilerin güvenliği, gizlilik ve bütünlük açısından önemlidir.
Veri güvenliği: Veri yönetimi sürecinde, verilerin güvenliği ve bütünlüğü önemlidir. Verilerin yetkisiz erişime, veri hırsızlığına veya zararlı saldırılara karşı korunması gerekmektedir. Bu nedenle güvenlik protokolleri, veri şifreleme, kullanıcı yetkilendirme gibi önlemler alınmalıdır.
Veri paylaşımı: Verilerin kimlerle paylaşıldığı, hangi izinlerin gerektiği ve paylaşımın nasıl gerçekleştirileceği açıklanmalıdır. Ayrıca iş birliği ve ortak çalışma yöntemleri de, bu aşamada yer alabilir. Verilerin doğru kişilerle paylaşılması; iş birliğini teşvik etmek ve bilgi akışını sağlamak için önemlidir. Bu aşama, verilerin güvenli bir şekilde paylaşılmasını ve ilgili paydaşların verilere erişimini kontrol etmeyi içerir.
Veri düzenleme ve temizleme: Verilerin doğru, tutarlı ve kullanılabilir olması için; düzenlenmesi ve temizlenmesi gerekmektedir. Veri düzenleme, verilerin standartlara uygun bir şekilde yapılandırılması ve kategorize edilmesini içerir. Veri temizleme ise; hatalı, eksik veya gereksiz verilerin tespit edilmesi ve düzeltilmesini içerir.
Bu aşamalar, bir organizasyon veya proje için özelleştirilebilir; ancak temel amaç, verilerin etkili bir şekilde yönetilmesini, güvenliğini sağlamasını, gizliliğini korumasını ve uyumluluk gereksinimlerini karşılamasını sağlamaktır. Bu gereksinimleri daha kolay ve etkili bir şekilde yerine getirmek için, kullanılan birçok araç mevcuttur. Veri yönetim planı oluşturma sürecinde kullanılan araçlar; araştırmacılar, proje yöneticileri ve organizasyonlar için veri yönetim planlarını oluşturmak, uygulamak ve paylaşmak için faydalıdır. Veri yönetim planı oluşturma araçlarından bazıları şunlardır:
DMPonline: Veri yönetim planı oluşturmak için kullanabilen bir web tabanlı araçtır. Araştırmacılar; özelleştirilmiş şablonlar ile veri yönetim planlarını oluşturabilir.
Forsite: Araştırmacıların ve projelerin; veri yönetim planlarını oluşturmasına, paylaşmasına ve düzenlemesine yardımcı olan bir platformdur. Araştırma kurumları tarafından sıkça kullanılır.
DMPTool: Araştırmacıların, veri yönetim planlarını hızla oluşturmalarına yardımcı olan bir platformdur. Araştırmacılar, farklı disiplinler için özelleştirilmiş şablonları kullanabilir.
Zenodo: Veri yönetim planları oluşturmanın yanı sıra verileri depolamak ve paylaşmak için kullanılabilir. Zenodo, Avrupa'da FAIR veri ilkelerini teşvik etmek için tasarlanmış bir platformdur.
DataONE: Veri yönetim planları oluşturmayı ve veri yönetimini desteklemeyi amaçlayan bir platformdur. Veri paylaşımı ve iş birliği için kaynaklar sunar.
Microsoft Word veya Google Docs: Basit veri yönetim planları oluşturmak için, Microsoft Word veya Google Docs gibi belge düzenleme araçları kullanılabilir. Araştırmacılar bu platformlarda özelleştirilmiş şablonlar oluşturabilir.
GitHub: GitHub ve diğer sürüm kontrol sistemleri; veri yönetim planlarını paylaşmak ve iş birliği yapmak için kullanılabilir. Özellikle teknik ekipler için faydalı olabilir.
Kurumsal Şablonlar: Birçok üniversite, araştırma kurumu veya organizasyon; veri yönetim planı oluşturmak için kullanılabilen özelleştirilmiş şablonlar ve kılavuzlar sunar.
Bu araçlar, veri yönetim planı oluşturma sürecinde kullanılan temel araçlardır. Veri yönetim planı; araştırma verilerinin kalitesini, güvenilirliğini ve kullanılabilirliğini artırmaya yardımcı olur. Ayrıca, verilerin bilimsel ilerleme ve yenilik için; daha erişilebilir ve kullanılabilir olmasını sağlar. Bu yüzden araştırma veri yönetimini planlamak önemli bir konudur.