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¿Hacia dónde se dirige la biblioteca de investigación del futuro?

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Alonso-Arévalo, Julio. ¿Hacia dónde se dirige la biblioteca de investigación del futuro?. XII Jornadas APDIS Coimbra, 20-22 de abirl de 2016. Coimbra: APDIS, 2016

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“El profesional de la información es la biblioteca del futuro” (Harris 2012).

Resumen: Si hay una palabra que define nuestro tiempo es cambio. La tecnología, las necesidades y preferencias de los usuarios están ayudando a impulsar el cambio en las bibliotecas de todo tipo. El nuevo concepto de biblioteca de investigación del futuro conlleva un cambio que implica una toma de postura a veces desafiante y controvertida. Las bibliotecas están transformándose, reimaginando sus espacios, definiendo sus misión y ampliando sus servicios para continuar siendo relevantes en el futuro. La biblioteca universitaria y de investigación se está convirtiendo rápidamente en un centro multifacético diseñado para soportar una amplia y variada gama de actividades de investigación y de aprendizaje tanto para estudiantes como para investigadores. Este documento analiza las principales tendencias de futuro de la biblioteca científica tales como la gestión y vinculación de grandes conjuntos de datos, servicios a través de dispositivos digitales, evolución de la apertura de la educación superior, aprendizaje basado en competencias, métricas alternativas, y humanidades digitales;  lo que afectará a la transformación del espacio, las colecciones y a las tareas desarrolladas por los profesionales más orientadas al apoyo al aprendizaje que a las tareas tradicionales.

Descriptores: bibliotecas universitarias, bibliotecas públicas, futuro, tendencias, Big data, Alfabetización informacional, Enseñanza virtual, Espacios, Tecnologías de la Información

Abstract: Technology, needs and preferences of users are helping to drive change in libraries of all kinds. The new concept of research library of the future involves a change  which is taking a stance sometimes challenging and controversial. Libraries are changing, reimagining spaces, defining its mission and expand its services to remain relevant in the future. The academic and research library is fast becoming a multifaceted facility designed to support a wide and varied range of research and learning for both students and researchers. This paper analyzes the main trends of future scientific library such as management and linking large sets of data, services through digital devices, changing the opening of higher education, competence based learning, altmetrics and digital humanities; which will affect the transformation of space, collections and the tasks performed by professionals more oriented learning support than traditional tasks.

Descriptors: Academic libraries, Public libraries, Future trends, Big data, Information literacy, eLearning, Spaces, Information Technology

Bases para crear un Programa de Gestión de Datos de Investigación

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Erway, R., L. Horton, et al. (2016). [e-Book] Building Blocks: Laying the Foundation for a Research Data Management Program. Dublin, Ohio, OCLC.

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Cada vez se pone mayor énfasis en la apertura de datos, gestión de datos planos, y en la investigación en torno a  ”Big data”, lo que está impulsando a las instituciones académicas a desarrollar y desplegar nuevas iniciativas. El aumento del volumen y organización de la información capturada por las empresas y organizaciones, el aumento de los multimedia, las redes sociales y la “Internet de las cosas” van a impulsar un crecimiento exponencial de los datos en el futuro.  Datos de registros de llamadas, transacciones de banca móvil, contenido generado por el usuario de internet, tales como blogs y tweets, búsquedas en línea, imágenes de satélite, etc. es información procesable que requiere el uso de técnicas computacionales para dar a conocer las tendencias y patrones dentro de y entre éstos extremadamente grandes conjuntos de datos socioeconómicos.

El análisis de las necesidades de datos de los investigadores a través de dominios institucionales puede requerir de la participación de la biblioteca para identificar y conectar a los investigadores en todas las unidades funcionales, tanto formales e informales para compartir, analizar, y reutilizar datos. Dos de los más importantes informes sobre tendencias en bibliotecas universitarias y de investigación Horizon Report 2016 y Tendencias ACRL en bibliotecas universitarias consideran que la gestión de datos de investigación (RDM) marcará de manera inaplazable el futuro de nuestras instituciones. Los mandatos de los organismos de financiación han hecho de la gestión e intercambio de datos sea una prioridad de primer nivel para los investigadores; las nuevas estrategias para la reutilización y la visualización están datos cobran importancia cuando se establecen repositorios de datos bien establecidos que acrecientan la capacidad de descubrimiento.

Esta urgencia se hace sentir en la mayoría de los campus; Las bibliotecas han respondido con una variedad de servicios. Aproximadamente la mitad de todas las bibliotecas universitarias tienen algún tipo de programa de apoyo a la gestión de datos. Los bibliotecarios también están haciendo un trabajo interesante para ayudar a gestionar esta evolución basada en los principios de apertura e interoperabilidad. Esta práctica es necesaria para la transición desde la idea tradicional que se tiene de una “infraestructura de datos” centrada en torno a las revistas especializadas o repositorios institucionales en un sistema más robusto centrado en los datos de investigación. La creación de este nuevo ecosistema requerirá de la evolución en muchas áreas, incluyendo el desarrollo de nuevos estándares en torno a la validación de los datos de la investigación, los procedimientos para documentar la procedencia de los conjuntos de datos, y los nuevos modos de gestión y propiedad de los datos de la investigación.

Así los bibliotecarios se están mostrando activos en todos estos espacios. Las bibliotecas tienen  identificadores de objetos digitales (Dois) que identifican los conjuntos de datos específicos utilizando servicios como DataCite y EZID. También están haciendo ricos con el trabajo de metadatos que facilita el descubrimiento y la reutilización a través de consultas individuales y el desarrollo de esquema.

La adecuada gestión de datos es fundamental para los datos de investigación de alta calidad y, por tanto, la investigación de excelencia, es crucial para facilitar el intercambio de datos y asegurar la sostenibilidad y la accesibilidad de los datos a largo plazo y por lo tanto su reutilización para la ciencia futura. Siendo determinante la labor de la biblioteca en el apoyo a los investigadores de cara a gestionar y compartir datos a través de herramientas, la orientación sobre el tema a investigadores, la formación práctica; así como facilitar la citación y vinculación de los datos con publicaciones con el objetivo de proporcionar mayor visibilidad y accesibilidad de los datos y la investigación misma.

El diseño y establecimiento de un programa de gestión de datos de investigación (RDM) se ha convertido en un imperativo apremiante para muchas bibliotecas de investigación, pero relativamente pocas tienen implementado un programa en funcionamiento. Los desafíos son muchos; éstos incluyen el aprendizaje sobre los principios de gestión de datos de investigación (RDM), los problemas, la evaluación de las instituciones con mayores necesidades, selección y aplicación de un entorno de almacenamiento, colaboración con investigadores para transmitir la importancia del proyecto, la preparación de materiales de formación, la construcción de conocimientos técnicos entre personal de la biblioteca, y el establecimiento de directrices de metadatos.

Se trata de una llamada a la acción por parte de los gestores de bibliotecas, no sólo porque sus bibliotecas deben ser las destinatarias de aquellos datos de investigación que necesitan curación y  a la vez servir de orientadores, ya que el personal de la biblioteca posee las habilidades y experiencia necesaria para el desarrollo de este tipo de proyectos; también porque  esta es una oportunidad para que la biblioteca pueda jugar un papel en uno de los asuntos clave de la misión de la institución. 

El libro Building Blocks ofrece una guía detallada en dos niveles:

Parte 1, Sentando las bases, se dirige a las instituciones que aún tienen que iniciar la ejecución, con el objetivo de guiarlos a través de los pasos necesarios para establecer una empresa, fundación de apoyo sobre la que construir.

Parte 2, Como crear la estructura de un programa completo RDM. Además de guiar a los lectores a través de toda la gama de etapas en la construcción de un programa, el documento Building Blocks incluye más de 100 enlaces a recursos que pueden servir para el aprendizaje en torno al tema.

Este trabajo es parte de de la investigación y esfuerzos de apoyo para formar e informar a las biblioteca sobre los avances en torno a colecciones de investigación y servicios emergentes que las bibliotecas están ofreciendo para apoyar los modos contemporáneos de investigación. Alentando el desarrollo de nuevos proyectos para que las bibliotecas puedan construir y proporcionar estos tipos de colecciones y ofrecer servicios innovadores.

Los grupos de interés identificados incluyen:

  • La Universidad
  • La Oficina de Investigación
  • La Oficina de Evaluación de Investigación
  • El Departamento de Tecnología de la Información
  • Los investigadores
  • Las unidades académicas
  • La biblioteca

Cuestiones a tener en cuenta:

  • ¿Quién posee los datos?
  • ¿Qué requisitos son impuestos por otros?
  • ¿Qué datos deben conservarse?
  • Por cuánto tiempo deben conservarse estos datos?
  • ¿Cómo deben ser preservado de datos digitales?
  • ¿Existen consideraciones éticas?
  • ¿Cómo se accede a los datos?
  • ¿Cómo deben ofrecerse los datos?
  • ¿Cómo se manejarán los costos?
  • ¿Cuáles son las alternativas para la gestión de datos locales?

Gestión de Datos de Investigación (RDM) es un proceso que está diseñado para gestionar y difundir conjuntos de datos de alta calidad, que cumplan con los requisitos académicos, legales y éticos. Hay dos salidas del proceso de RDM:

1. La preservación a largo plazo de los conjuntos de datos mediante sistemas de almacenamiento
2. Compartir y reutilización de los conjuntos de datos para la investigación y otros fines en la sociedad en general.

La investigación sobre la gestión de datos de investigación es uno de los retos futuros que deberemos asumir las bibliotecas de investigación. Se trata de una nueva forma de organizar la información que exige esfuerzos importantes en el aprendizaje de nuevos sistemas, métodos de trabajo y colaboración con los agentes implicados. Por ello las bibliotecas deben aprovechar esta oportunidad para demostrar su valor a lo largo de todo el ciclo de vida de la investigación y en apoyo a la cultura abierta. Las bibliotecas tienen un papel importante que desempeñar en la gestión de los datos de la investigación y el intercambio de los mismos; teniendo en cuenta que la gestión de datos de investigación, como la mayoría de los esfuerzos en comunicación académica, es un trabajo de equipo.

Para obtener más información acerca de este esfuerzo específico, será de gran ayuda el documento también publicado por OCLC Role of Libraries in Data Curation sobre el papel de las bibliotecas el proyecto los «curación» de datos.

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Diez señales de madurez en la ciencia de los datos

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Guerra, P. and K. Borne (2016). [e-Book] Ten Signs of Data Science Maturity, O’Reilly.

 

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¿Está preparada su organización para innovar utilizando la ciencia de datos? En este informe dos científicos expertos en datos de la firma consultora Booz Allen Hamilton describen diez características que debe tener  una ciencia de datos madura. Después de pasar años ayudando a sus clientes – entre los que se encuentra el gobierno de Estados Unidos y las organizaciones comerciales de todo el mundo- en el empeño de diseñar la capacidad de innovación de la ciencia de datos, Pedro Guerra y e Kirk Borne identifican las características necesarias para medir la competencia de cualquier empresa en esta área. Este informe proporciona un análisis detallado de cada una de las 10 señales de madurez que debe cumplir la ciencia de datos, que debe permitir a cualquier organización o institución proporcionar la posibilidad de acceso a todos los datos disponibles a los miembros de su organización, el uso ágil y aprovechamiento «DataOps»,  el desarrollo de productos de datos, ayudar al equipo de ciencia de datos a mejorar sus habilidades a través de concursos abiertos o internos, lo que  personifica la ciencia de datos como una forma de hacer las cosas, y no una cosa que hacer.

La Guía de campo de la ciencia de los datos

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The Field Guide to Data Science [e-Book]  – Booz Allen Hamilton, 2015.

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La ciencia de los datos afecta a todos los aspectos de nuestras vidas diarias. Cuando se visita al médico, conducimos nuestro coches, subimos a un avión, o vamos de compras dejamos datos de todas esas transaciones. La ciencia de datos está cambiando la forma en que interactúamos. Nuestro mundo ahora se mide, se mapea, y se registra en bits digitales. toda la vida, desde el nacimiento hasta la muerte, están catalogados en el ámbito digital. Estos datos, procedentes de diversas fuentes tales como los vehículos conectados, cámaras microscópicas bajo el agua, y las fotos que publicamos en los medios sociales, están impulsado y documentando la mayoría de edad de la humanidad. Es a través de la ciencia de datos estamos conociendo los secretos que se esconden dentro de estos datos. Estamos haciendo descubrimientos que cambiarán para siempre la forma en que vivimos e interactúamos con el mundo que nos rodea.

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Gestionar y compartir datos : mejores prácticas para investigadores.

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Managing and sharing data best practice for researchers. [e-Book]  Essex, University of Essex, 2011.

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Las iniciativas de las instituciones de educación superior y organismos de apoyo siguen el juego y el enfoque en el desarrollo de las infraestructuras de intercambio de datos; apoyo a los investigadores para gestionar y compartir datos a través de herramientas, orientación y formación práctica; y permitir que la citación y vinculación de los datos  con publicaciones aumente la visibilidad y accesibilidad de los datos y la investigación misma. Mientras que la buena gestión de los datos es fundamental para los datos de investigación de alta calidad y, por tanto, la investigación de excelencia, es crucial para facilitar el intercambio de datos y asegurar la sostenibilidad y la accesibilidad de los datos a largo plazo y por lo tanto su reutilización para la ciencia futura.

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Gestión de los repositorios de Datos de Investigación (RDM)

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Johnsson, M. and J. Ahlfeldt (2015). [e-Book]  Research Libraries and Research Data Management within the Humanities and Social Sciences Lund, Lund University, 2015

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Cada vez se pone mayor énfasis en la apertura de datos, gestión de datos planos, y en la investigación en torno a  ”Big data”, lo que está impulsando a las instituciones académicas a desarrollar y desplegar nuevas iniciativas.  El análisis de las necesidades de datos de los investigadores a través de dominios institucionales puede requerir de la participación de la biblioteca para identificar y conectar a los investigadores en todas las unidades funcionales, tanto formales e informales para compartir, analizar, y reutilizar datos. La investigación sobre la gestión de datos de investigación es uno de los retos futuros que deberemos asumir las bibliotecas de investigación. Se trata de una nueva forma de organizar la información que exige esfuerzos importantes en el aprendizaje de nuevos sistemas, métodos de trabajo y colaboración con los agentes implicados. Aquí se presenta el proyecto sobre Research Data Management (RDM) de la Universidad de Lund en Suecia.

El aumento del volumen y orrganización de la información capturada por las empresas y organizaciones, el aumento de los multimedia, las redes sociales y la “Internet de las cosas” van a impulsar un crecimiento exponencial de los datos en el futuro.  Datos de registros de llamadas, transacciones de banca móvil, contenido generado por el usuario de internet, tales como blogs y tweets, búsquedas en línea, imágenes de satélite, etc. es información procesable que requiere el uso de técnicas computacionales para dar a conocer las tendencias y patrones dentro de y entre éstos extremadamente grandes conjuntos de datos socioeconómicos. Las bibliotecas de investigación juegan un papel vital en la gestión y curación de este tipo contenido, pero requieren de mecanismos de financiación adecuados.

La Ciencia Datos se refiere a un área emergente de trabajo se ocupa de la recogida, preparación, análisis, visualización, administración y conservación de grandes colecciones de información. Casi todos los analistas consideran “Big Data” como una de las tendencias de futuro que tendrán que tener en cuenta la mayoría de las empresas e instituciones. La sociedad TIC propicia y requiere un diluvio universal de datos, procesarlos, entenderlos y transformarlos en decisiones de valor es el reto del análisis big data. Vital para las empresas cuyo activo es la información.

Gestión de Datos de Investigación (RDM) es un proceso que está diseñado para gestionar y difundir conjuntos de datos de alta calidad, que cumplan con los requisitos académicos, legales y éticos. Hay dos salidas del proceso de RDM:

1. La preservación a largo plazo de los conjuntos de datos mediante sistemas de almacenamiento
2. Compartir y reutilización de los conjuntos de datos para la investigación y otros fines en la sociedad en general.

Esta propuesta hace hincapié en la creación de una organización coherente de gestión de datos de investigación en la Universidad de Lund, que utiliza los recursos existentes tanto dentro como fuera de la universidad y establece nuevas unidades de organización y sistemas de información específicos para esta nueva tarea. Se propone la creación de una nueva unidad para la Gestión de Datos de Investigación y Coordinación en la biblioteca de la universidad cuya responsabilidad sería la de coordinar la red de agentes existentes que apoyen las actividades de investigación desde los diferentes centros de manera ética, por parte de expertos en gestión de datos.

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Además, se propone la creación de un nuevo sistema de información, “Lund University Dataset Directory”, un directorio de grupos de datos facilitaría la gestión de bases de datos y recuperación de la información en todo el ciclo de vida de los datos.

El objetivo es que los conjuntos de datos de investigación sean depositados en repositorios para compartir a nivel nacionales o disciplinarlo que requerirá – al igual que las tecnologías de la web semántica – de servicios de datos en línea no previstos aún por los agentes nacionales, por lo que para ello será necesario crear un laboratorio de datos dentro de la red RDM en la Universidad de Lund.

Ver además

Analytics: el uso de big data en el mundo real. Cómo las empresas más innovadoras extraen valor de datos inciertos [e-Book]  IBM Institute for Business Value, 2014 Texto completo

Whyte, A. (2015). ‘Where to keep research data: DCC checklist for evaluating data repositories’ v.1.1 Edinburgh: Digital Curation Centre, 2015 Texto completo

Wanner, Amanda. Data literacy instruction in academic libraries: best practices for librarians. Archival and Information Studies Student Journal 2015  Texto completo

Erway, R. and A. Rinehart (2016). [e-Book] If You Build It, Will They Fund? Making Research Data Management Sustainable OCLC, 2016.Texto completo

 

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La normalización en el ámbito de la innovación y el desarrollo tecnológico, especialmente en el campo minería de textos y datos

 

Cómo las bibliotecas sirven de apoyo para el tratamiento de los datos de investigación a lo largo de todo el ciclo vital

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Libraries Support Data-Sharing Across the Research Lifecycle By William M. Cross on February 1, 2016 Library Journal

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Los mandatos de los organismos de financiación han hecho de la gestión e intercambio de datos sea una prioridad de primer nivel para los investigadores; las nuevas estrategias para la reutilización y la visualización están datos cobran importancia cuando se establecen repositorios de datos bien establecidos que acrecientan la capacidad de descubrimiento. Por ello las bibliotecas deben aprovechar esta oportunidad para demostrar su valor a lo largo de todo el ciclo de vida de la investigación y en apoyo a la cultura abierta. Las bibliotecas tienen un papel importante que desempeñar en la gestión de los datos de la investigación y el intercambio de los mismos; teniendo en cuenta que la gestión de datos de investigación, como la mayoría de los esfuerzos en comunicación académica, es un trabajo de equipo.

Esta urgencia se hace sentir en la mayoría de los campus; Las bibliotecas han respondido con una variedad de servicios. Aproximadamente la mitad de todas las bibliotecas universitarias tienen algún tipo de programa de apoyo a la gestión de datos.  Los bibliotecarios también están haciendo un trabajo interesante para ayudar a gestionar esta evolución basada en los principios de apertura e interoperabilidad. Esta práctica es necesaria para la transición desde la idea tradicional que se tiene de una «infraestructura de datos» centrada en torno a las revistas especializadas o repositorios institucionales en un sistema más robusto centrado en los datos de investigación. La creación de este nuevo ecosistema requerirá de la evolución en muchas áreas, incluyendo el desarrollo de nuevos estándares en torno a la validación de los datos de la investigación, los procedimientos para documentar la procedencia de los conjuntos de datos, y los nuevos modos de gestión y propiedad de los datos de la investigación.

Así los bibliotecarios se están mostrando activos en todos estos espacios. Las bibliotecas tienen  identificadores de objetos digitales (Dois) que identifican los conjuntos de datos específicos utilizando servicios como DataCite y EZID. También están haciendo ricos con el trabajo de metadatos que facilita el descubrimiento y la reutilización a través de consultas individuales y el desarrollo de esquema.

Este enfoque de colaboración conecta experiencias diversas que desarrollan las bibliotecas con los investigadores en el momento que se percibe una necesidad, creando oportunidades para construir redes dentro y fuera de la biblioteca, que facilitan que la biblioteca se integre en el proceso de investigación el el proceso de apoyo al acceso abierto a los datos de investigación. Esta formación debe ser continua para los bibliotecarios y los investigadores ya que los recursos técnicos y las mejores prácticas están en constante flujo; de este modo entre los desafíos que conlleva proporcionar cobertura de datos abiertos hace que surjan nuevos servicios y proveedores de fondos, se están empezando a establecer mandatos por parte de los organismos de financiación, y a surgir algunas normas para el almacenamiento y el acceso público a los resultados de la investigación, si bien todo ello está operando en un panorama cambiante.

Ciencia abierta, datos abiertos, acceso abierto … libro blanco UKeiG

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Ball, D. (2015). [e-Book] Open Science, open data, open access … A UKeiG white paper. London, UKeiG, 2015.

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Este Libro Blanco ofrece una visión general de la evolución de la apertura en ciencia abierta, datos abiertos y acceso abierto. Ciencia abierta implica una lógica centrada en la mejora de la eficiencia en la ciencia; aumentar la transparencia y la calidad en el proceso de validación de la investigación; acelerar la transferencia de conocimientos; aumento del descubrimiento del conocimiento frente a los desafíos globales de una manera más eficaz; y promover la participación de los ciudadanos en la ciencia y la investigación. Open Data se centra en como deben organizarse y gestionarse repositorios de datos para que estén bien conformados bien establecidos y poder ser utilizados por la investigación. Además se discute sobre el desarrollo y aplicación de políticas modelo, avances importantes en el acceso abierto, incluyendo la identificación y los factores de éxito en las políticas y los mandatos de los financiadores e instituciones. También se describe el papel de los editores e infraestructura de apoyo para la publicación de monografías académicas y libros de texto en acceso abierto. Por último, se hace una predicción sobre el crecimiento y la influencia de la Ciencia Abierta en el futuro.

Mendeley Data. La plataforma de Datos de Investigación de Mendeley

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https://data.mendeley.com/

Los procesos de investigación y comunicación científica cada vez generan mayor cantidad de datos, a su vez, también los organismos de financiación y gobiernos empiezan a exigir que todos los datos generados por una investigación deben estar disponibles. Por ello los investigadores están buscando formas de publicar sus datos, compartirlos, y ponerlos a disposición de otros investigadores. El nuevo repositorio Mendeley Data está diseñado para ayudar a los investigadores con estos objetivos. De momento funciona en versión beta

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La plataforma permite a los investigadores cargar datos en bruto de su investigación, y les proporciona un identificador único (DOI versionado) con el objetivo de que se puedan vincular con las webs de revistas como ScienceDirect, cellPres, y otras que se irán incorporando progresivamente, para generar enlaces desde los artículos a todo el conjunto de datos de investigación, lo que permite a los lectores no sólo tener a disposición el resultado final de la investigación (el artículo), si no también otros datos subyacentes que han contribuido a la investigación vinculados al artículo. 

Además los investigadores pueden también compartir sus datos no publicados de manera privada sólo con sus colaboradores, y tener varias versiones de los datos relativos a un solo proyecto de investigación.

Mendeley datos es un servicio gratuito y los conjuntos de datos están bajo licencias abiertas. En cuanto a la seguridad, los conjuntos de datos de investigación se archivan permanentemente en DANS (Data Archive and Networking Services) que tiene su sede en los Países Bajos.

Bibliotecas y Big Data : como hacer unas gestión de datos de investigación sostenible

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Erway, R. and A. Rinehart (2016). [e-Book] If You Build It, Will They Fund? Making Research Data Management Sustainable OCLC, 2016.

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Los llamados “Big Data”, un término utilizado para referirse a la explosión de una ingente cantidad y diversidad de datos digitales de alta frecuencia,  se están  convirtiendo en un elemento esencial para la competencia, y en un futuro inmediato serán clave para el crecimiento de la productividad, la innovación y la posibilidad de generar el suficiente excedente para las sostenibilidad de la sociedad.  Datos de registros de llamadas, transacciones de banca móvil, contenido generado por el usuario de internet, tales como blogs y tweets, búsquedas en línea, imágenes de satélite, etc. es información procesable que requiere el uso de técnicas computacionales para dar a conocer las tendencias y patrones dentro de y entre éstos extremadamente grandes conjuntos de datos socioeconómicos. Las bibliotecas de investigación juegan un papel vital en la gestión y curación de este tipo contenido, pero requieren de mecanismos de financiación adecuados. 

 

La gestión de los datos de investigación (Big Data) se plantea como uno de los grandes retos que han de asumir durante los próximos años las bibliotecas científicas y de investigación.  Algunas bibliotecas han sido proactivas en asumir el nuevo rol de apoyo a las necesidades de gestión de datos de investigación, mientras que a otras le ha venido impuesto. En uno y otro caso, pocas instituciones se han visto dotadas de los recursos de personal, formación y financieros necesarios para implementar y mantener esta actividad. Este documento analiza los pros y los contras de siete posibles fuentes de financiación. También describe las circunstancias actuales en siete países fuera de Estados Unidos.

La gestión de datos sustenta la investigación actual y futura, los mandatos de finacciacion, las iniciativas de acceso abierto, la reputación de los investigadores, y el posicionamiento institucional. Si bien se reconoce que es necesario proporcionar apoyo a la gestión de datos, el reconocimiento de que también requiere de una financiación sostenible y adecuada tarda en llegar. Beagrie, Chruszcz y Lavoie estiman que los costos de los repositorios de datos son mayores que los necesarios para el mantenimiento de los repositorios institucionales que se centran fundamentalmente en las publicaciones electrónicas y en los resultados finales de la investigación.

Estos costos se producen principalmente durante la adquisición, procesamiento y gestión de los mismos A pesar de que la los estados y organismos de financiación de proyectos están comenzando a tener en cuenta estos costos, es prioritario comenzar a abordar cómo podría financiarse una gestión de datos de manera sostenible. Una evaluación reciente de los centros nacionales de gestión de datos puso de manifiesto que los aumentos significativos en la investigación, la enseñanza y el estudio de la eficiencia que tienen para los usuarios finales supera la inversión realizada en el intercambio y curación de datos. Con el fin de explorar las distintas posibilidades, el este informe ofrece una visión general de las diferentes estrategias de financiación y la situación en torno a la tema en EE.UU.. Se presentan los argumentos a favor y en contra de cada estrategia y se expone la situación y prácticas desarrolladas por otros países.

Debido a que algunos datos de la investigación son un valioso activo para la universidad, las instituciones deben construir mecanismos de financiación continua reflejados en  sus presupuestos base para proporcionar recursos a las unidades responsables de la gestión de ese activo. Las siete estrategias de financiación incluyen la obtención de apoyo presupuestario institucional, otorgando un presupuestos regular, los costes de apoyo a los depositantes de datos, y los relativos a los usuarios de datos, el establecimiento de un fondo patrimonial, utilizando los fondos existentes para el desarrollo de repositorio de datos con los presupuestos existentes. Otra opción es la de subcontratar repositorios de datos externos, teniendo en cuenta que muchas de estas empresa no desarrollan ningún esfuerzo para cumplir con las normas de preservación digital.