Arbeta med data

Människor som diskuterar

God datahantering gör det möjligt för projektmedlemmar att komma åt rätt version av projektets data när de behöver, utan onödig ansträngning eller risk för att fel uppstår eller data går förlorade. Det är när projektet drar igång, när data samlas i filer i mappar eller i databaser, som de planer du dragit upp för datahantering omsätts i praktiken. Genom genomtänkta lagringslösningar och dokumentation så håller du datamaterialet säkert och genom att följa de namnkonventioner och strukturer som projektet har så hålls data välordnade och möjliga att förstå för alla inblandade.

Oavsett hur väl man planerat finns det dock saker som kan gå fel i ett forskningsprojekt. De rutiner som du har lagt upp för datahantering behöver vara enkla nog för att kunna följas utan att allting tar mer tid eller blir mer komplicerat. Du behöver sträva efter att ha ordning och reda, logiska strukturer, lättbegripliga filnamnskonventioner och regler för versionering som enkelt går att följa. Det finns inga universallösningar. Forskningsdata och forskningsprojekt kan skilja sig väldigt mycket från fall till fall. Men med god dokumentation och rutiner som underlättar hanteringen så kan arbetet med datamaterialet bli enklare och säkrare.

Det här avsnittet innehåller information om hur du kan arbeta med data utan att riskera att de förvanskas eller går förlorade. Vi tar upp hur du kan ordna data så att det går lätt att hitta vad du behöver och det blir möjligt att analysera data även för andra. Vi går även igenom hur du ska tänka för att alla som behöver ska kunna komma åt data utan att riskera att även obehöriga får åtkomst. Här finns också tips om vad du ska tänka på vid val av programvara och om ni är flera som arbetar med samma filer. Frågor som det kan vara bra att ställa sig är:

  • Hur kan jag vara säker på att mina data är säkerhetskopierade?
  • På vilka sätt kan det uppstå fel i datamaterialet?
  • Hur strukturerar jag mina data på bästa sätt?
  • Hur löser man åtkomstproblem till välskyddade data?
  • Hur kan jag läsa filerna från mitt analysprogram även i framtiden?

 

Dataförlust

Viktiga överväganden för att undvika att data går förlorade eller förvanskas.

Felfria data

Här hittar du användbara tips för att undvika vanliga fel vid datahantering.

Välordnade data

Hur kan du organisera dina data för att de ska vara förståeliga för dig och andra, nu och i framtiden?

Åtkomst

Data bör vara skyddade från obehöriga och lättåtkomliga för dig och dina samarbetspartners.

Gemensamma arbetsfiler

Är ni flera som arbetar med samma datamaterial? Då är det extra viktigt att ha ordning.

Programvara

Ditt val av programvara påverkar dina möjligheter att lagra och dokumentera data och styr i vilken utsträckning du kan spara i beständiga filformat.