La figura del data steward
Nel documento Strategic Research and Innovation Agenda (SRIA) - EOSC (EOSC-SRIA-V1.0_15Feb2021.pdf,https://eosc.eu/sites/default/files/EOSC-SRIA-V1.0_15Feb2021.pdf), la presenza della figura del data steward, nelle organizzazioni che si occupano di ricerca, viene menzionata tra i fattori critici di successo per la realizzazione degli obiettivi. Il data steward è una figura professionale specializzata nell’implementazione delle politiche open access, linee guida e programmi di realizzazione, a supporto dell’intero processo di ricerca, realizzando pienamente gli obiettivi di EOSC ([…]the European Open Science Cloud is a process, not a project[…], in The Vienna Declaration on the European Open Science Cloud,https://eosc-launch.eu/declaration/).
Il profilo del data steward presuppone una competenza di dominio sui dati (ad esempio le caratteristiche dei reperti archeologici, le caratteristiche dei dati diagnostici effettuati con determinati macchinari, ecc.) oltre a competenze tecniche per il trattamento dei dati della ricerca, secondo i principi FAIR.
La figura del data steward può essere declinata in modi diversi: tecnico, sviluppatore, agente del cambiamento (https://findresearcher.sdu.dk:8443/ws/portalfiles/portal/160501865/National_Coordination_of_Data_Steward_Education_in_Denmark_Final_report_to_the_National_Forum_for_Research_Data_Management_DM_Forum_Results_and_recommendations_Janua_002_.pdf).
Un’altra interpretazione della figura del data steward può essere consultata sul sito https://www.itware.com/blog-itware/big-data-analytics-data-management/item/1311-data-steward-per-mestiere-piu-semplice-che-data-analyst-piu-di-valore-per-l-impresa.
I modelli per questa professionalità più approfonditi sono quelli danese e olandese. Da un report danese (Final report to the National Forum for Research Data Management, Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.3609515), emergono tre profili:
- policy data stewards: si focalizzano su regolamenti e linee guida istituzionali, relazionandosi con politici, enti finanziatori, management di ricerca e universitario);
- research data stewards: sono esperti di data mangement in una specifica disciplina e lavorano nel gruppo di ricerca;
- infrastructure data stewards: si occupano dell’infrastruttura tecnica che ospita i FAIR data.
Tali profili spesso nella pratica si intersecano.
Tra le attività che possono garantire una buona gestione dei dati del progetto, i data stewart possono offrire:
• Attuazione della policy di Ateneo per la gestione dei dati e delle eventuali policy specifiche adottate dai Dipartimenti, in aderenza alle buone prassi legate alle specificità del dominio dei dati di un particolare settore disciplinare
• Attuazione delle policy sui dati come richieste dagli enti finanziatori (interessante una pagina del sito TUDelft con l’elenco aggiornato dei maggiori enti europei e della relativa documentazione https://www.tudelft.nl/en/library/research-data-management/r/policies/funders-policies
• Impostazione dell'archiviazione sicura dei dati
• Consigli su buone pratiche di gestione dei dati
• Informazioni sull'archiviazione dei dati
• Suggerimenti per aumentare l'impatto con la condivisione dei dati
• Preparazione di piani di gestione dei dati
• Eventuali altre attività legate alla gestione dei dati
Aspetti normativi: A proposito dell'introduzione della figura del data steward nel nostro Paese, il Piano nazionale della scienza aperta in Italia (PNSA), approvato nei primi mesi del 2022 con Decreto Ministeriale n. 268 del 28/02/2022, prevede, nell’asse di intervento n. 2 (Dati della ricerca), tra i piani di intervento, una sezione dedicata alla “Formazione delle figure tecniche”. In particolare, tra gli obiettivi per questo asse di intervento, è inserita […]“la formazione e assunzione di risorse umane qualificate per i ruoli di scienziato dei dati (data scientist) per lo sviluppo di architetture e servizi, e di tecnico-amministratore dei dati (data steward) per la cura, descrizione, identificazione e archiviazione degli insiemi di dati;” […] e […] “l’implementazione di metodi e protocolli specifici per la verifica della qualità dei dati, degli archivi e dei servizi, e per la regolamentazione degli aspetti etici e legali;”[…]. Inoltre, il PNSA, tra gli stessi obiettivi, si propone di […] “• valutare, in risposta alla necessità rappresentata dalla comunità, la creazione di un’infrastruttura nazionale per i dati della ricerca e gli archivi, ottimizzando le risorse esistenti ed aprendo nuovi servizi a tutte le organizzazioni e discipline anche per favorire la collaborazione e la interdisciplinarità.” […]
Riguardo alle risorse, le “Azioni da attivare” elencate nel PNSA sono:
[…]
A cura del MUR (e degli altri Ministeri con attività di ricerca):
a. consolidare l’indagine conoscitiva, avviata in ambito EOSC (Landscape), sullo stato dell’arte delle IR, degli EPR e degli Atenei per quanto riguarda le pratiche di gestione dei dati FAIR;
b. supportare ICDI, quale soggetto titolato a rappresentare la comunità italiana all’interno della EOSC association;
c. inserire in tutti i bandi finanziati con fondi pubblici le prescrizioni per la produzione di dati FAIR e il loro deposito in archivi aperti certificati;
d. favorire lo sviluppo coerente di percorsi formativi universitari per “data scientist” e “data steward”, con accreditamento europeo anche mettendo a sistema le competenze delle IR e degli EPR;
e. valorizzare le sinergie con le IR nazionali ed europee e con i loro servizi ai dati già esistenti anche al fine di una rendicontazione completa e trasparente dei contributi dell’Italia all’EOSC;
f. attuare l’art. 10 della Direttiva UE 2019/1024 del 20 giugno 2019 relativa all’apertura dei dati e al riutilizzo dell’informazione del settore pubblico;
g. supportare a livello nazionale i processi di certificazione per dati FAIR;
h. sostenere gli investimenti per FAIR-by-design;
i. inserire nei bandi per progetti di ricerca la clausola di produzione di dati FAIR;
j. prevedere la copertura dei costi relativi e inserirli all’interno dei costi ammissibili;
k. adottare un archivio dei dati di riferimento e delle politiche di gestione dei dati, o verificare l’allineamento di quelle esistenti ai criteri FAIR, anche in vista di certificazione;
l. pubblicare annualmente dati e statistiche in forma di dati aperti sullo stato di attuazione dei principi FAIR e di apertura dei dati;
m. avviare la formazione di base per tutti i ricercatori e tecnologi sulla gestione dei dati FAIR;
n. estendere a tutti i curriculum formativi una alfabetizzazione all’utilizzo dei dati della ricerca;
o. investire in servizi di supporto per gli aspetti giuridici della gestione dei dati;
p. investire in pratiche di cura dei dati finalizzate alla conservazione sul lungo periodo;
q. designare un NPR (National Points of Reference on Scientific Information).
[…]
