Dal perché al come: l’esperienza UNIMI con Dataverse per la gestione FAIR e la condivisione di dati di qualità 19 novembre 2025 , Dataverse in Italia: esperienze a confronto –GenOA week Dario Basset & Carolina Manfredini Direzione Performance, Assicurazione qualità, valutazione e politiche di Open Science - Università degli Studi di Milano
Il contesto Policy Open Access Open APC Policy sulla gestione dei dati della ricerca 2014: elaborazione della Policy Open Access (aggiornata nel 2020) 2016: UNIMI entra in Open APC 2017:istituzione della Commissione d’Ateneo per l’Accesso Aperto (dal 2020 diventata Commissione Open Science) 2017: elaborazione della Policy sulla gestione dei dati della ricerca (aggiornata nel 2022) 2017/2018: definizione template istituzionale DMP 2017/2018: ricerca di un repository open source e FAIR
Perché Dataverse: la scelta strategica e i punti di forza Software open source Interoperabilità e aderenza ai principi FAIR Semplicità d’uso e gestione flessibile di ruoli e policy Sostenibilità tecnica e modularità delle funzioni Robustezza nell’aderenza agli standard internazionali Comunità attiva e aggiornamenti continui Integrazione con DOI, ORCID e con il repository per le pubblicazioni AIR; indicizzazione in OpenAIRE e re3data
Implementazione in UNIMI •2018: sperimentazioni su Dataverse •2019: lancio di Dataverse UNIMI e primi progetti pilota di deposito e condivisione dei dati •2020: definizione di linee guida & avvio di servizio di supporto per la redazione di DMP •2022: creazione di un sito web per la gestione dei dati della ricerca, avvio di corsi dedicati & arruolamento di un repository manager •2023: arruolamento di due data stewards •Primavera 2024: introduzione di un nuovo workflow con sistema di validazione prima della pubblicazione & definizione di nuove linee guida •Autunno 2024: arruolamento di una terza data stewards & ottenimento del CoreTrustSeal •2025: rinnovamento dei corsi dedicati a RDM, avvio di seminari pratici e dipartimentali, lancio del nuovo sito web
Il percorso verso la certificazione CoreTrustSeal, iniziato nel 2022, si è concluso con successo a ottobre 2024. Sono state necessarie 4 interazioni con il gruppo certificatore per chiarire alcuni aspetti su cui è stata chiesta documentazione specifica. Ottenimento della certificazione CoreTrustSeal Information Technology & Security Storage & Integrity (R14) Technical Infrastructure (R15) Security (R16) Digital Object Management Provenance and authenticity (R07) Deposit & Appraisal (R08) Preservation plan (R09) Quality Assurance (R10) 9 Workflows (R11) Discovery and Identification (R12) Reuse (R13) Organizational Infrastructure Mission & Scope (R01) Rights Management (R02) Continuity of Service (R03) Legal & Ethical (R04) Governance & Resources (R05) Expertise & Guidance (R06) Context CoreTrustSeal: 16 requisiti (+1)
Alcune osservazioni sul processo di certificazione: 1. La certificazione richiede una serie di documenti che dimostrino come si svolge il lavoro presso l’istituzione, quali sono i processi, i sistemi e il flusso di lavoro adottato. Tali documenti vanno preparati almeno in lingua inglese e servono anche come guida dell’utente. 2. Occorre avere ben chiaro il concetto di user population, cioè chi sono gli utenti reali e potenziali del sistema. 3. Occorre avere un’organizzazione strutturata di risorse umane in grado di lavorare e di far lavorare sul sistema, in maniera che possano essere erogate tutte le attività relative alla promozione, al supporto ed alla formazione, a vari livelli. 4. Gli aspetti formali sono importanti, se si chiama una parte degli utenti in una maniera, in tutto il documento lo stesso nome va usato in maniera appropriata. 5. Gli aspetti tecnici rimangono essenziali, soprattutto per quello che riguarda l’attenzione agli aspetti disicurezza e conservazione dei dati. CoreTrustSeal: Lessons learned
Il workflow di Dataverse UNIMI
Dataverse UNIMI: chi siamo? •Gestione, mantenimento, sviluppo e operazioni quotidiane nel repository •Definizione di linee guida e documentazione •Gestione e aggiornamento del sito web RDM •Controllo quotidiano dei contenuti caricati sul repository •Contatti quotidiani con gli utenti via e-mail e tramite incontri online •Curatela dei dati e controlli diqualità specifici •Corsi e formazione •Supporto disciplinare •Supervisione alla gestione, mantenimento, sviluppo e operazioni quotidiane nel repository •Supporto per la definizione linee guida e documentazione •Supporto tecnico per il sito RDM •Configurazione e implementazione di nuove funzionalità •Statistiche di utilizzo •Aspetti tecnico-informatici e programmi dedicati •Supervisione alla curatela dei dati •Supporto tecnico specifico Incontri periodici con la dirigente della Direzione Performance, Assicurazione Qualità, Valutazione e Politiche di Open Science & il responsabile dell’Ufficio Qualità dei Dati sulla Ricerca per aggiornamenti, accordi, implementazione delle pratiche, questioni specifiche sulla gestione e qualità dei dati 1 repository manager 3 data stewards
Il controllo della FAIRness: integrazione tra strumenti automatici e verifica delle data steward •Programma automatizzato ‘Completeness Check’ •Eseguito periodicamente (due volte all’anno) e i suoi risultati sono verificati dalle data stewards che possono richiedere agli utenti di apportare modifiche o integrazioni per migliorare la qualità dei dataset Dataset pubblicati •Programma automatizzato ‘Admin Check’ •Esegue verifiche quotidiane per garantire che le autorizzazioni di pubblicazione siano riservate solo al gruppo di supporto •Dati e metadati sono sottoposti alla validazione delle data stewards prima della pubblicazione, generalmente entro un giorno dal ricevimento della richiesta Dataset non pubblicati - sottomessi •Programma automatizzato ‘Draft Check’ •Eseguito mensilmente per individuare i dataset che sono rimasti in stato di bozza per un periodo prolungato. Notifica il gruppo di supporto che valuta se gli utenti abbiano dimenticato di pubblicarli, se stiano ancora lavorando attivamente su di essi o se abbiano creato una versione in bozza per modificare un dataset già pubblicato Dataset non pubblicati –in progress
Grazie per l’attenzione!
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