İçeriğe atla

Araştırma verisi yönetimi

Araştırma verisi yönetimi, yapılan araştırmada elde dilen ve kullanılan verilerin plan yapılmasını ve sunulmasını ister. Kısaca veri ile ilgili tüm süreç ve işlemlerdir.[1][2]

Veri

Veri, işlenmemiş gerçeklere verilen bir isimdir ve kendi başına bir anlam ifade etmez.[3][4] Bir bağlama oturtulmazsa veya yorumlanıp – işlenmezse insan veya bilgisayar için hiçbir işe yaramaz. Verinin oluşması için; deney, gözlem, araştırma, ölçüm yapmak gerekir. Bunlar sonucunda elde edilen veriler çeşitli biçimlerde bulunabilir; fiziksel olarak bir kağıtta kaydedilen sayılar veya metinler, dijitalde elektronik bellekte depolanan bitler ve baytlar olarak. Bir başka biçimse insan zihninde yaşayan gerçekler olarak bulunmasıdır.[5]

Araştırma verisi

Araştırma verisi; teknik, bilimsel veya sanatsal faaliyeti desteklemek için birincil kaynak olarak kullanılan ve araştırma sürecinde hem kanıt olarak kullanılan hem de bulguları doğrulamak için elde edilmiş ve kaydedilmiş verilere verilen isimdir. Araştırma verisi de tıpkı veri gibi çeşitli biçimlerde bulunabiliyor.[6][7] Örneğin; görüntü, ses kayıtları, metinler, deneyler, notlar, araştırma taslakları veya planları, algoritmalar gibi sıralanabilir.[8]

Araştırma verisi ve yönetiminin önemi

Araştırma verisi, herhangi bir konuda veya alanda yapılan çalışmalara başlamak ve temelini oluşturmak için son derece önemlidir. Formülsüz nasıl denklem çözülemez ve sonuca varılamazsa araştırma verisi olmadan veya belirlenmeden de bir çalışmaya- araştırmaya başlanamaz ve sonuca varılamaz. Bu yüzden çok önemlidir. Verinin belirlenmesi kadar yönetimi de son derece önemlidir. Çünkü araştırmanın tamamlanması ve verilerin erişime açılması için belirli aşamalardan geçmesi gereklidir. Eğer bu aşamalar gerçekleşmez ise olağan-dışı durumlarda (afetler, arızalar, sistem eskimesi ve özellikle art niyetli insan saldırıları) büyük sorunlar ile karşılaşılabilir.[1] Örneğin, tamiri, bakımı ve son kontrolleri yapılmadan uçuşa hazırlanan bir uçak gibi veriler de yönetilmezse sonucu hüsranla bitebilir. Anlatılmak istenen şey olası bir veri kaybıdır. Ayrıca veriler yönetilirken dört temel ilke esas alınır. Bunlar findable (bulunabilir), accessible (erişilebilir), interoperable (birlikte çalışabilir), reusable (yeniden kullanılabilir) maddelerinden oluşan ve FAIR adı verilen ilkelerdir.[9] “FAIR ilkeleri üst-veri, veri ve destekleyici altyapı için geçerlidir. Veri, zengin bir üst-veriyle tanımlanır ve taranabilir bir kaynakta saklanır. Üst-veri, veri mevcut olmadığında bile erişilebilir halde olmalıdır. Başka bir üst-veriye nitelikli referanslar verdikten sonra disipline özel ilgili toplumun ihtiyaçlarını karşılamak için yeniden kullanılabilir hale getirilmelidir.” [10]

Yönetim aşamaları

Plan

Öncelikle araştırmaya başlamadan önce bir plan veya bir zihin haritası hazırlanmalı. Plan hazırlamak önemlidir çünkü çalışmada aşamalı ve düzenli ilerlemek her zaman iyidir. Ayrıca birçok kamu kurumu plan yapılmasını ve sunumunu ister. Verilerin nasıl toplanacağı,süreçte nasıl kullanılacağı ve analiz edileceği de ayriyeten planlanır ve taslak oluşturulur.[1]

Toplama

Veri toplama süreci veriyi tanımladıktan sonra değişik yollar üzerinden yapılabilmektedir. Testler, gözlemler, röportajlar, deneyler, ölçümler, kaynak ve doküman incelemesi gibi yollar vardır. Bunlar toplanarak belge haline getirilirler.[11][12]

İşleme

Verilerin kullanılabilmesi için işlenmesi gereklidir. Toplanan verileri kirli ve fazla verilerden temizlemek, bunları birleştirmek, yorumlayarak dönüştürmek ve doğrulamak için bu aşama önemlidir. İlk önce veriler düzenlenmelidir. Dağınık bir kitaplıktan aradığımız kitabı nasıl bulmakta zorlanırsak düzenlenmemiş verileri de bulmakta zorlanabiliriz. Verilerin özellikleri belirlenmeli (doğru-yanlış-eksik-fazla vb.) ve düzenlenmeye geçilmelidir. Cümleler noktalamaya uygun oluşturulup daha sonra gereksiz bilgiler silinmelidir. Benzer tümceler birleştirilmeli ve yorumlanmalıdır.[13]

Analiz etme

"Veri analizi, araştırma çıktılarında yazılacak ve yayımlanacak araştırma bulgularını oluşturan iç-görüler üretmek için araştırmanın sorgulandığı aşamadır.” [14] Sorgulanan veriler yorumlanma aşamasından sonra çıktıya dönüştürülmesi için hazırlanır. Girdi, 25 Eylül 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. çıktı 25 Eylül 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. ve belirli kurallar ve algoritmalar ile bu aşama tamamlanır.[15]

Koruma

Araştırma sonuna doğru, bulguların uzun vadeli korumada olmaları gereklidir. Bunun için de bir saklama alanı gereklidir. Bunlar; kişisel bilgisayar- dosyalar, ağ sürücüleri, harici diskler, bulut, kurumsal arşiv ve depolar olabilir. Fakat saklama alanı doğru seçilmezse araştırma kaybolabilir, çalınabilir, silinebilir, zarar görebilir. Araştırma belgenizin düzgün bir biçimde saklanması ve yedeklenmesi gereklidir. Gerçeğine bir şey olduğu zaman yedeğini kullanabilmek büyük bir şans olacaktır.[16]

Erişim

Araştırma verisi yönetim esaslarından biri olan erişim, verinin her açıdan erişilebilir olmasıdır. Maalesef bu her zaman mümkün olmayabiliyor. Çünkü bu aşamada kişiler ve kurumlar devreye girmekte. Bazı kişiler ve kurumlar çalışmanın sadece bir kısmının erişime açılmasına, belirli gruplara, üyelik kaydı yapılması gerektiren durumlara, yalnızca üst veri paylaşımına erişim sağlıyor. Bunların olmaması için erişimin tanımıyla sınırsız kılacak bir düzene ihtiyaç vardır.[17]

Yeniden kullanım

Yeniden kullanım, yapılan araştırmanın bulgularını doğrulamak veya daha fazla sorgulama ve analiz etme amacıyla kullanılabilir olmasıdır. Araştırmanın gelecekteki çalışmalara yön vermesi ve düzenlenip tekrar hayata geçirilmesi için gereken son aşamadır.[18]

Kaynakça

  1. ^ a b c "2.2. Veri yönetiminin planlanması – Açık Veri Açık Bilim". 4 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  2. ^ Sheffield, University of (2 Ocak 2020). "What is research data management? - Research Data Management - The University Library - The University of Sheffield". www.sheffield.ac.uk (İngilizce). 23 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  3. ^ "Veri", Vikipedi, 9 Ekim 2020, erişim tarihi: 16 Aralık 2020 
  4. ^ "Oxford Languages and Google - Turkish | Oxford Languages". languages.oup.com. 25 Eylül 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  5. ^ "What is Data: Types of Data, and How To Analyze Data?". Simplilearn.com (İngilizce). 3 Mart 2020. 31 Mart 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  6. ^ "What are research data? | UCL Research Data Management Blog". blogs.ucl.ac.uk. 26 Şubat 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  7. ^ "1.1. Araştırma verisi nedir? – Açık Veri Açık Bilim". 1 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  8. ^ ""Açık erişim, açık veri" Akademik Bilişim 2014 Konferansı". yaşar tonta. 5-7 Şubat 2014. 18 Ocak 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  9. ^ ""Açık Bilim Altyapısı ve Araştırma Verilerinin Yönetimi". Araştırma Verilerinin Yönetimi ve Açık Bilim Çalıştayı,". yaşar tonta. 11 Eylül 2018. 18 Ocak 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  10. ^ "Supplemental Information 3: An excerpt from Data Downloads page, where users can download original datasets". dx.doi.org. 23 Eylül 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Ocak 2021. 
  11. ^ admin. "Araştırma Verileri Yönetimi Eğitim Programı Başarı ile Gerçekleştirildi – Cahit Arf Bilgi Merkezi". 8 Ekim 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  12. ^ "2.5. Veri toplama araçları – Açık Veri Açık Bilim". 4 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  13. ^ "Araştırma Verilerinin Yönetimi Eğitim Portalı - Bölüm 3: Veri işleme". 4 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  14. ^ "4.1 Veri yorumlama – Açık Veri Açık Bilim". 2 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  15. ^ "Teknik Konular". Tübitak, Ulakbim. 2 Ekim 2017. 8 Ekim 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  16. ^ "Veriyi en uygun biçime getirme". 1 Kasım 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  17. ^ "6.1. Erişim kontrolü – Açık Veri Açık Bilim". 18 Ocak 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 
  18. ^ "Bölüm 7: Veriyi tekrar kullanma – Açık Veri Açık Bilim". 30 Ekim 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Aralık 2020. 

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Pozitivizm</span> Augus Comte tarafından 19. yüzyılda ortaya atılan düşünce

Pozitivizm veya olguculuk; Auguste Comte'un başını çektiği, doğru bilginin yalnızca bilimsel bilgi olduğu, doğru bilgiye ise yalnızca ampirizm (deneycilik) ile ulaşılabileceğini ve bu bilginin kendisinin deneysel olmadığını savunan düşünce akımıdır. Pozitivizm, sosyal bilimlerin fen bilimleri gibi kesin gerçeklikler içeren kurallara dayanması ve felsefi tartışmalardan uzaklaşmak hedefiyle, 19. yüzyıl içindeki toplumsal ilişkiler çerçevesinde şekillenmiştir.

Bilişim, bilişim bilimi ya da bilgisayar bilimi, bilgi ve hesaplamanın kuramsal temellerini ve bunların bilgisayar sistemlerinde uygulanabilmeleri sağlayan pratik teknikleri araştıran bir yapısal bilim dalıdır. Bilişimciler ya da bilgisayar bilimcileri bilgi oluşturan, tanımlayan ve dönüştüren algoritmik süreçler icat edip, kompleks sistemleri tasarlamak ve modellemek için uygun soyutlamalar formüle ederler. Bilişim Dünya'da hızla gelişmeye devam eden önemli bir teknolojidir.

<span class="mw-page-title-main">Vorbis</span>

Vorbis, açık standartlara dayanan ve özgür yazılım olarak geliştirilmiş bir ses verisi sıkıştırma yöntemidir. Windows, GNU/Linux ve UNIX uyumlu pek çok sistemde müzik verisini sıkıştırarak depolamak ve çalmak için gerekli yapıyı sunar. Vorbis sıkıştırması ile depolanmış ses dosyaları genellikle OGG uzantısına sahiptir.

<span class="mw-page-title-main">Bilgisayar ağı</span> kaynaklarını paylaşmak üzere birbirine bağlanmış iki veya daha fazla bilgisayarın oluşturduğu yapı

Bilgisayar ağı, küçük bir alan içerisindeki veya uzak mesafelerdeki bilgisayarların ve/veya iletişim cihazını iletişim hatları aracılığıyla birbirine bağlandığı, dolayısıyla bilgi ve sistem kaynaklarının farklı kullanıcılar tarafından paylaşıldığı, bir yerden başka bir yere veri aktarımının mümkün olduğu iletişim sistemidir. En az iki bilgisayarı birbirine bağlayarak bir ağ oluşturulur. 1980'li yıllarla birlikte, Ethernet ve LAN teknolojisinin gelişmesiyle, kişisel bilgisayarlar ve ofisler bilgisayar ağlarına kavuşmuştur. En bilinen ve en büyük bilgisayar ağı, İnternettir.

<span class="mw-page-title-main">TÜBİTAK</span> Bilim ve teknoloji alanında çalışan devlet kurumu ve türkiyenin en büyük şirketlerinden birisidir

Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu veya kısaca TÜBİTAK, Türkiye'de bilim ve teknolojiyi teşvik etme, yönlendirme ve popülerleştirmeyi amaçlayan, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığının ilgili kuruluşlarından olup özel hukuk hükümlerine tabidir.

<span class="mw-page-title-main">Profesör</span> pek çok ülkede orta dereceli eğitimin ardından gelen eğitim ve araştırma kuruluşlarında ve üniversitelerde akademik aşama, üniversite öğretmeni

Profesör, en yüksek düzeydeki akademik rütbe ve akademik ünvana sahip kişilere verilen ünvandır. Bilimler akademisi, üniversite, okul ve diğer yükseköğretim kurumlarında çalışır. Profesörler üniversite dersi ve seminerler, bilimsel araştırmalarlar yapabilir. Bazı ülke ve kurumlarda "profesör" kelimesi üye profesör, yardımcı doçent ve doktora gibi ünvanlarda da kullanılmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Türkiye İstatistik Kurumu</span> Türkiyede sayısal verilerin toplanıp işlenmesinden sorumlu kamu kurumu

Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), Türkiye Cumhuriyeti Hazine ve Maliye Bakanlığıyla ilişkili bir araştırma kurumu.

<span class="mw-page-title-main">Kamu Sertifikasyon Merkezi</span>

Kamu Sertifikasyon Merkezi, Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) Ulusal Elektronik ve Kriptoloji Araştırma Enstitüsü (UEKAE) bünyesinde 2005 yılında kurulmuştur. Türkiye'nin ikinci elektronik sertifika hizmet sağlayıcısı olan Kamu SM®, 5070 sayılı Elektronik İmza Kanununa uygun olarak kurulmuş ve işletilmektedir.

Proje yönetimi, belirli bir projenin hedef ve amaçlarına ulaşıp bitirilmesi için kaynakların planlanması, organize edilmesi, tedarik edilmesi ve yönetilmesi disiplinidir.

<span class="mw-page-title-main">Katı hâl sürücüsü</span>

Katı hâl sürücüsü, bilgisayar depolama hiyerarşisinde ikincil depolama sistemi olarak işlev gören, verileri kalıcı olarak depolamak için tümleşik devre tertibatlarını kullanan bir veri depolama aygıtıdır. Bir diğer tanımıyla, çeşitli biçimlerde görünen ve bilgileri depolamak için farklı bir yola başvuran cihaz. Elektromekanik sürücülerle karşılaştırıldığında SSD'ler, tipik fiziksel darbelere daha dayanıklıdır, sessiz çalışır, daha hızlı erişim ve daha düşük gecikme süresine sahiptir.

<span class="mw-page-title-main">Yazılım yaşam döngüsü</span>

Yazılım yaşam döngüsü, bilgisayar yazılımlarının ilk geliştirme aşamalarından başlayarak; yayındaki mevcut sürümün hatalarının giderilmesi, iyileştirme odaklı yeni ara sürümlerin yayınlarak yazılımın güncellenmesi de dâhil olmak üzere nihai (kararlı) sürüme ulaşana dek geçen geliştirme ve olgunlaştırma aşamalarının tamamını ifade etmek için kullanılan terimdir.

Açık bilim, araştırmacıların ortaya koyduğu çalışmaları; geliştirmeye, katkı sağlamaya, eklemelere, çıkarmalara açık halde bilim dünyasına sunmasıdır. Böylece bu çalışmalar, araştırmacılara, dolayısıyla bilimin ilerlemesine katkı sağlamaktadır. “Açık bilim, araştırma bulgularının yeniden üretilmesine izin verir, araştırma metodolojisinde şeffaflığı sağlar, araştırmacının toplumsal etkisini artırır ve hem araştırmacılar hem de araştırma kurumları için para ve zamandan tasarruf sağlar.” Açık bilim dendiğinde burada kullanılan açıklık kelimesinin ne anlamda kullanıldığını ifade etmek gerekir. “Açıklık herkesin özgürce erişebileceği, kullanabileceği ve paylaşabileceği anlamına gelir.” Açık bilim kamuya ait olan bilimsel çıktıların, toplanan verilerin ve yöntemlerin kısıtlanmadan ya da en az kısıtlamayla kamuya tekrar sunulması gerektiğini savunur. “Bilgi kullanılması ya da paylaşılması sonucu azalmaz.” Kullanıldıkça ve insanlar bilgiye ulaştıkça yeni bilgiler ortaya çıkar. Açıklık bilimin ilerleyebilmesi için son derece gereklidir. Araştırmacıların daha önceden yapılmış olan çalışmalara ulaşabilmesi, eksiklikler ya da yanlışları fark ederek yeni çalışmalar ortaya koyabilmesi için bilimsel kaynaklara ulaşması gerekir. Ulaşabilmeleri için de açık bilimin desteklenmesi ve bu yönde çalışmalar yapılması gerekir.

<span class="mw-page-title-main">Nesnelerin interneti</span>

Nesnelerin interneti, fiziksel nesnelerin birbirleriyle veya daha büyük sistemlerle bağlantılı olduğu iletişim ağıdır. İnternet üzerinden diğer cihazlara ve sistemlere bağlanmak ve veri alışverişi yapmak amacıyla sensörler, yazılımlar ve diğer teknolojilerle gömülüdür. Nesnelerin tekil anahtar ile işaretlenerek internet altyapısı üzerinden birlikte çalışabilmesi ve bu sayede küçük parçaların toplamından daha büyük değerler oluşturulması öngörülmüştür. Askeri sistem için "askerî nesnelerin interneti" yaratılmıştır.

<span class="mw-page-title-main">Küresel Biyoçeşitlilik Danışma Tesisi</span> biyoçeşitlilik üzerine bilimsel verilerin toplayıcısı; veri portalı

Global Biodiversity Information Facility (GBIF) ya da Türkçe çevirisiyle Küresel Biyoçeşitlilik Danışma Tesisi, biyolojik çeşitlilik hakkında bilimsel veri sağlamak amacıyla İnternet üzerinden web hizmeti kullanmaya odaklanmış uluslararası organizasyon. Veriler dünya çapında birçok kurum tarafından sağlanmakta olup; GBIF'in bilgi mimarisi, bu verileri tek bir portal üzerinden erişilebilir ve aranabilir hale getirir. GBIF portalindan elde edilebilecek veriler öncelikle bitkiler, hayvanlar, mantarlar ve dünyadaki mikropların yanı sıra canlıların bilimsel isim verileri ile ilgili dağılım verileridir.

<span class="mw-page-title-main">Açık veri</span>

Açık veriler, bazı verilerin telif hakkı, patent veya diğer kontrol mekanizmaları kısıtlaması olmaksızın herkesin istediği gibi kullanması ve yeniden yayınlaması için serbestçe erişilebilir olması gerektiği fikridir. Açık kaynaklı veri hareketinin amaçları, açık kaynaklı yazılım, donanım, açık içerik, açık eğitim, açık eğitim kaynakları, açık hükûmet, açık bilgi, açık erişim, açık bilim ve açık web gibi diğer "açık (-kaynak)" hareketlerininkine benzerdir. Paradoksal olarak, açık veri hareketinin büyümesi, fikrî mülkiyet haklarındaki artışla paraleldir. Açık verinin arkasındaki felsefe uzun süredir kurulmuştur, ancak internet ve World Wide Web'in yükselişi ve özellikle Data.gov, Data.gov.uk ve Data.gov.in gibi açık veri yönetimi girişimlerinin lansmanları ile popülerlik kazanan "açık veri" terimi günceldir.

<span class="mw-page-title-main">İNaturalist</span>

iNaturalist, bir biyoloji çeşitliliği gözlemini haritalama ve paylaşma konsepti üzerine inşa edilmiş doğa bilimcileri, vatandaş bilim adamları ve biyologların çevrimiçi sosyal ağıdır. iNaturalist'e web sitesi üzerinden veya mobil uygulamalarından erişilebilir. İNaturalist ile kaydedilen gözlemler bilimsel araştırma projelerine, koruma kuruluşlarına, diğer kuruluşlara ve halka değerli veriler sunmaktadır. Proje "doğal tarih mobil uygulamaları için standart taşıyıcı" olarak adlandırıldı.

<span class="mw-page-title-main">Bibsys</span>

BIBSYS, Norveç Eğitim ve Araştırma Bakanlığı tarafından kurulan ve düzenlenen bir idari kurumdur. Araştırma, öğretim ve öğrenmeyle ilgili verilerin - tarihsel olarak kütüphane kaynaklarıyla ilgili meta veri alışverişi, depolanması ve alınması üzerine odaklanan bir hizmet sağlayıcısıdır.

Veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve öngörü elde etmek için bilimsel yöntemleri, süreçleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan çok disiplinli bir alandır. Veri bilimi veri madenciliği ve büyük verilerle ilişkilidir.

Veri analisti, veri analizi araçlarını kullanarak bilgileri inceleyen kişidir. Ham verilerden elde ettikleri anlamlı sonuçlar, işverenlerinin veya müşterilerinin çeşitli gerçekleri ve eğilimleri belirleyerek önemli kararlar almasına yardımcı olur. Bir veri analisti, bir soruyu yanıtlamak veya bir sorunu çözmek için veri kümelerini toplar, temizler ve yorumlar. İşletme, finans, ceza adaleti, bilim, tıp ve hükûmet dahil olmak üzere birçok sektörde çalışabilirler. Bir işletme bir sonraki reklam kampanyasında ne tür müşterileri hedeflemelidir? Hangi yaş grubu belirli bir hastalığa karşı en savunmasızdır? Hangi davranış kalıpları finansal dolandırıcılıkla bağlantılıdır? Bunlar, bir veri analisti olarak yanıtlamak zorunda kalabileceğiniz soru türleridir. Veri analistleri, soruları yanıtlamak ve sorunları çözmek için verilerin nasıl kullanılabileceğini belirlemektedir. Trendleri belirlemek ve gelecekle ilgili tahminlerde bulunmak için şu anda neler olduğunu incelemekte ve tıpkı bir dedektif gibi çalışmaktadırlar. Veri analistleri, genellikle bilgisayar sistemlerini ve hesaplama uygulamalarını kullanır. Olgular ve sayılar başlangıç noktasıdır, ancak en önemlisi bunların ne anlama geldiğini anlamak ve bulguları ilginç bir şekilde grafikler, çizelgeler, tablolar ve grafikler kullanarak sunmaktır.

<span class="mw-page-title-main">FAIR Veri</span>

FAIR Veri, bulunabilirlik (findability), erişilebilirlik (accessibility), birlikte çalışabilirlik (interoperability), yeniden kullanılabilirlik (reusability) ilkelerini karşılayan araştırma verilerdir. Bu dört başlığın birleşiminden oluşan “fair”, İngilizcede adil,makul anlamlarına gelmektedir. Her biri birer ilke olan bu başlıklar, bilim adamları ve kuruluşlardan oluşan bir konsorsiyum tarafından Scientific Data dergisinde Mart 2016'da yayınlanan bir makalede tanımlanmıştır. Araştırmacılar, dijital varlıkların bulunabilirlik, erişilebilirlik, birlikte çalışabilirlik ve yeniden kullanımını iyileştirmek için yönergeler sağlamayı amaçlamıştır. Araştırma ve Geliştirme (Ar-Ge) söz konusu olduğunda, her yıl dünya çapında 2 trilyon Euro'nun üzerinde harcama yapılmaktadır. Her geçen gün sayısı giderek artan Ar-Ge çalışmaları sonucunda milyonlarca veri kümesi oluşmaktadır. Oluşan bu verilerin FAIR ilkelerine uygun olarak yapılandırılmamış olması, hem mali kayıp hem de bilimsel ilerlemenin sekteye uğraması olarak sonuçlanacaktır.


Bu sayfa, bu Vikipedi makalesine dayanmaktadır.
Metin, CC BY-SA 4.0 lisansı altında mevcuttur; ek koşullar uygulanabilir.
Görseller, videolar ve sesler kendi lisansları altında mevcuttur.