I dati della ricerca possono essere estremamente diversi: dai fogli di calcolo, ai materiali audio-visivi e i databases, fino a i modelli 3D e le tabelle dei risultati di grandi esperimenti. Le dimensioni possono variare da una coppia di piccoli file relativi ad una specifica pubblicazione (“la lunga coda dei dati di ricerca”) a vaste collezioni di risultati sperimentali (‘big data’), i quali possono essere elaborati solo utilizzando programmi specifici.
La necessità di un’adeguata documentazione e descrizione è ovvia, così come la riproducibilità rappresenta un fattore chiave nella ricerca scientifica.
Archivi digitali specializzati come Zenodo, sono stati realizzati per raccogliere e conservare dataset di tutte le categorie, e possibilmente collegandoli alle relative pubblicazioni e progetti. Raccogliere, descrivere, autorizzare e conservare i dati, rappresenta una grande sfida e l’esperienza con il Research Data Management è diventato rapidamente un vantaggio ambito dai ricercatori e dallo staff di supporto.
La fondazione dell’Open Knowledge (Open Knowledge Foundation) ha definito gli Open Data nella ‘Open Definition’, come “leggibile dal computer, disponibile in quantità, e fornita in un formato aperto (ovvero un formato con una descrizione dettagliata disponibile grauitamente che non pone restrizioni, finanziarie o di altra natura, per il suo utilizzo) o, quanto meno, può essere elaborata con almeno un software open source.
Vedi anche: OpenAIRE Open Research Data Pilot Factsheet.