FAIR data: de principes uitgelegd

FAIR data: de principes uitgelegd Door: FHI, Federatie van Technologie Branches

De hoeveelheid data in een laboratorium neemt alsmaar toe. Net zo hard groeit het aantal vragen erover. Zo ook over het delen en hergebruiken van informatie om toekomstige onderzoeken efficiënter, sneller en beter te laten verlopen. Gelukkig is er een antwoord: de FAIR-principes. Dit betekent het voor uw datamanagement in het laboratorium.

Vindbaar

Maak data FAIR door het vindbaar, toegankelijk, interoperabel en herbruikbaar in te richten. Dat is wat de in 2016 geïntroduceerde richtlijnen ons vertellen. De eerste richtlijn, spreekt voor zich. Voordat u data kunt hergebruiken, moet u het op elk geschikt moment kunnen vinden. Zorg dat hiervoor één archief wordt gebruikt en stel richtlijnen op.

Toegankelijk

Data moet toegankelijk zijn. Dat betekent niet dat iedereen zomaar mag rondkijken in een dataset. Er zit een soort slot op, waar de eigenaar de sleutel van heeft. Het uitnodigen van overige bevoegden staat in een protocol beschreven. Net als de rechten die zij per persoon hebben. Zo is de data zowel toegankelijk als veilig opgeborgen.

Interoperabel

Wanneer een Fransman, Duitser en Spanjaard in hetzelfde team functioneren, is samenwerken een stuk lastiger dan wanneer iedereen dezelfde taal spreekt. Zo werkt het ook met data. Door alle wetenschappelijke onderzoeksinformatie op dezelfde manier te verwerken, begrijpen jullie elkaar meteen. Er is geen tolk of woordenboek nodig en u brengt moeiteloos informatie over. Alle datasets moeten daarom op eenzelfde manier worden omschreven, oftewel interoperabel zijn. 

Herbruikbaar

Net zoals het zonder gebruiksaanwijzing veel moeilijker is om een kledingkast in elkaar te zetten, kunnen andere gebruikers uw data niet goed gebruiken wanneer zij niet weten hoe de informatie in elkaar past. Vermeld bij uw set daarom altijd hoe deze tot stand kwam. Door bijvoorbeeld het codeboek en de metadatering bij te voegen.