Nerokkaan aineistonhallintasuunnitelman tekeminen

Millainen on hyvä aineistonhallintasuunnitelma (=datanhallintasuunnitelma, data management plan, DMP)? Esimerkkejä ja malleja hyvistä suunnitelmista toivotaan jatkuvasti. Tässä blogitekstissä annetaan kymmenen neuvoa erinomaisen suunnitelman tekemiseen.

(This article is also available in English.)

Helsingin yliopiston datatuki on jo pari vuotta tarjonnut kommentointipalvelua, jossa aineistonhallintasuunnitelmaansa saa pyytää palautetta Datatuen asiantuntijoilta osoitteesta datasupport@helsinki.fi. Tässä työssä olen nähnyt joitain erinomaisia, selkeästi toisista erottuvia suunnitelmia. Koska näitä suunnitelmia ei voida pyynnöistämme huolimatta jakaa, ajattelin kuvailla hieman miltä näyttää nerokas aineistonhallintasuunnitelma.

Tutkijan muistilista nerokkaan aineistonhallintasuunnitelman (DMP) tekemiseen:

  1. Suunnitelmalla on selkeä rakenne, sen sisältö on helppo hahmottaa, se sisältää taulukoita ja prosessikuvan. Suunnitelma ei toista itseään.
  2. Suunnitelmassa data esitellään erittäin arvokkaana ja hyödyllisenä tutkimusprosessin tuotoksena.
  3. Suunnitelma esittelee datanhallinnan tärkeimmät riskit ja kuinka niitä hallitaan.
  4. Aineistonhallintasuunnitelma on selkeästi tutkimussuunnitelman osa. Esim. tutkimussuunnitelmassa luetellaan käytetyt menetelmät ja aineistonhallintasuunnitelmassa menetelmien tarvitsemat/tuottamat datat. Tässä ei saa olla vajausta, eikä ristiriitaa.
  5. Suunnitelmasta näkee, että datasta ollaan valmiita pitämään hyvää huolta. Esim. lainsäädäntöä tai säilytys- ja siirtotekniikkaa ei välttämättä kuvata yksityiskohtaisesti, mutta tälle projektille oleelliset kohdat nostetaan selkeästi esille.
  6. Suunnitelma kuvaa uskottavasti, kuka omistaa kunkin osan käytettävää tutkimusdataa. Se kertoo myös, miten tuotettavan datan omistajuudesta sovitaan.
  7. Suunnitelmaan on kirjoitettu selkeästi, että dataa tullaan jakamaan ja hyödyntämään jatkossa. Datan julkaisukanavat tunnetaan, ja niitä on käytetty ennenkin (dataviitteet ovat toivottavia).
  8. Data osataan pitää myös turvassa. Varmuuskopiot ja pääsynhallinta sekä tutkijoiden keskinäiset vastuut on kuvattu selkeästi.
  9. Arkistoitavan datan valitsemiseen ja muun datan oikeaoppiseen hävittämiseen osataan varautua.
  10. Datanhallinta on kallista ja kestää koko projektin ajan. Kustannukset muodostuvat työstä, ostetuista palveluista ja laitteista. Tämä tuodaan selkeästi esiin suunnitelmassa.

Rahoittajat toivovat lyhyttä suunnitelmaa (poikkeuksena EU). Lyhyt ei kuitenkaan tarkoita samaa kuin vähän asiaa sisältävä. Suunnitelman tiivistäminen on taitolaji. Tutkimusprojektin omaan tarkoitukseen tehty ja ylläpidetty aineistonhallintasuunnitelma on usein 8–12-sivuinen. Käytettävyyden ja päivitettävyyden kannalta selkeys ja tiiviys ovat aina yhtä tärkeitä tavoitteita.

Lopuksi haluan muistuttaa, että aineistonhallintasuunnitelmaa ei tehdä rahoittajaa, vaan tutkimusta varten. Jos tämä ajatus tuntuu kovin vieraalta, kannattaa harkita osallistumista kurssille tai työpajaan: http://libraryguides.helsinki.fi/rdm/courses-workshops.

Parhain terveisin,

Mari Elisa Kuusniemi,
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7675-287X
Datatuki, Helsingin yliopisto

Ps. Aineistonhallintasuunnitelma voi olla myös tutkimusjulkaisu (ks. esimerkkejä täältä).

Lisätietoa