Workshop: Data Curation: Ensuring Quality and Access to Enable New Science

研讨会:数据管理:确保质量和访问以实现新科学

基本信息

项目摘要

This award supports the NSF Workshop: Data Curation: Ensuring Quality and Access to Enable New Science, to be held in September 2012 in Arlington, VA. The value of data to the global economy has been well-documented and spawned calls for training professionals who practice data curation and stewardship, data analytics, and "big data" management. It is evident that poor data is worse than no data because it wastes time, leads to poor science and decisions, and diminishes trust in the entire data enterprise. Data curation demands tools and techniques at each phase of the data life cycle that lead to effective and efficient data services that people trust. This workshop brings together leading researchers in data curation to establish a research agenda to guide development of these tools and techniques. This workshop will have impact on the emerging data curation research and development community by defining directions for tools and techniques that support selection, metadata annotation, storage, access, use and reuse, and preservation of scientific and scholarly data. Such tools and techniques will make science and scholarship more effective and may be adapted to personal data management applications such as personal health or educational records. The workshop web site (http://datacuration.web.unc.edu/) provides will be used to disseminate further information, including the resulting workshop report that will provide a roadmap for the future data curation research and follow-up activities.
该奖项支持 NSF 研讨会:数据管理:确保质量和获取以实现新科学,该研讨会将于 2012 年 9 月在弗吉尼亚州阿灵顿举行。数据对全球经济的价值已得到充分证明,并引发了对培训从事数据管理和管理、数据分析和“大数据”管理的专业人员的呼声。显然,糟糕的数据比没有数据更糟糕,因为它浪费时间,导致糟糕的科学和决策,并降低对整个数据企业的信任。数据管理需要在数据生命周期的每个阶段使用工具和技术,以提供人们信任的有效且高效的数据服务。该研讨会汇集了数据管理方面的领先研究人员,以制定研究议程来指导这些工具和技术的开发。本次研讨会将通过定义支持科学和学术数据的选择、元数据注释、存储、访问、使用和重用以及保存的工具和技术方向,对新兴数据管理研究和开发社区产生影响。此类工具和技术将使科学和学术更加有效,并可适用于个人数据管理应用程序,例如个人健康或教育记录。研讨会网站(http://datacuration.web.unc.edu/)将用于传播更多信息,包括研讨会报告,该报告将为未来的数据管理研究和后续活动提供路线图。

项目成果

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