Aarhus University Seal / Aarhus Universitets segl

Data Management

  • Information om data management til dig som forsker

Hvordan ser en god data management plan ud?

En god data management plan (DMP) beskriver det workflow, data gennemgår i et forskningsprojekt, stort eller lille. Det kan være et krav fra en bevillingsgiver, at der skal vedlægges en DMP til ansøgningen, men generelt er det en rigtig god ide at tage stilling til, hvordan du forventer at indhente, opbevare og arkivere/publicere data.

En god DMP er et levende dokument, der opdateres gennem hele forskningsprocessen og kan bl.a. bruges til at: 

  • organisere og strukturere data 
  • dokumentere datas proveniens 
  • undgå datatab 
  • gøre forskningsresultater reproducerbare 
  • gøre det nemmere at kunne genbruge data til andre projekter   

DMP Online  

DMP Online er et redskab, der guider dig som forsker igennem oprettelse af en data management plan. AU Library tilbyder, i samarbejde med Aarhus Universitet, support i DMP Online.

Hvordan opbevarer du dine data?

Dit valg af opbevaringsløsning kan være betinget af forskellige faktorer. Overvej f.eks. følgende: 

  • Stilles der specifikke krav til dataopbevaring fra institutionens eller fra bevillingsgivers side?
  • Er der anmeldelsespligt til Rigsarkivet? 
  • Økonomi – er der afsat midler i budgettet, eller skal der findes en gratis løsning?
  • Typen af data – nogle datarepositorier er rettet mod bestemte fagområder, andre er generiske løsninger

Aarhus Universitet tilbyder forskellige muligheder for dataopbevaring: 

Andre repositorier

Ud over de muligheder, som AU tilbyder, finder du her en række generelle og specifikke repositorier til opbevaring/arkivering af data.

Hvilke platforme kan du anvende til samarbejde og til deling af data?

Vi har samlet en række værktøjer og platforme, du kan anvende til publicering, samarbejde og deling af dine data. Herunder også eksempler på licenser til dine data.

Hvilke redskaber kan du anvende til dataanalyse?

Der findes mange programmer, som du kan anvende til dataanalyse. Find eksempler på gratis programmer, som egner sig til analyse af forskellige datatyper.

FAIR principper

FAIR data principperne er et sæt af vejledende principper, som skal gøre data Findable, Accessible, Interoperable og Reusable, hvilket betyder at data kan findes, forstås og genbruges af alle andre.

Læs mere om FAIR principperne.

Illustration fra: Implementing FAIR Data Principles: The Role of Libraries. Liber Images in the FAIR Data graphic are from Digitalbevaring.dk / Jørgen Stamp (CC BY 2.5 Denmark license)

Data Management og Open Science support

  • AU Library understøtter god data management praksis ved Aarhus Universitet.
  • Biblioteket tilbyder support til forskere og studerende vedrørende håndtering af forskningsdata, vejledning, planlægning og deling af data igennem hele forskningsprocessen.    

Brug for hjælp?

Har du spørgsmål eller problemer, kan du kontakte kontaktbibliotekaren for dit område, som står klar til at hjælpe dig.

Alternativt er du altid velkommen til at kontakte dit lokale bibliotek.