CDD Vault is a complete informatics platform hosted through an intuitive interface. It helps project teams manage, analyze, and present data for biotech companies, CROs, academic labs, research hospitals, agrochemical and consumer goods companies.
Research Data Management (RDM), ofwel gegevensbeheer voor onderzoek, omvat de planning, organisatie, opslag, documentatie, archivering en deling van onderzoeksgegevens gedurende de levenscyclus van een onderzoeksproject. Het verwijst naar de praktijken en processen die worden toegepast om onderzoeksgegevens effectief en efficiënt te beheren, zodat ze bruikbaar, duurzaam en toegankelijk zijn.
RDM heeft als doel om onderzoekers te ondersteunen bij het behouden, beheren en delen van hun gegevens volgens internationale normen en best practices. Het richt zich op het waarborgen van de kwaliteit, integriteit, veiligheid en beschikbaarheid van onderzoeksgegevens gedurende het gehele onderzoeksproces, van dataverzameling tot analyse, publicatie en langdurige opslag.
Enkele belangrijke aspecten van Research Data Management zijn onder andere:
Dataplanning: Het opstellen van een datamanagementplan (DMP) aan het begin van het onderzoeksproject om te beschrijven hoe de gegevens worden verzameld, opgeslagen, beveiligd en gedeeld.
Dataorganisatie: Het organiseren van de gegevens volgens een gestructureerd formaat, met duidelijke benamingen en beschrijvingen, zodat ze gemakkelijk kunnen worden geïdentificeerd en begrepen.
Dataverificatie en -integriteit: Het implementeren van maatregelen om de nauwkeurigheid, validiteit en betrouwbaarheid van de gegevens te waarborgen, zoals validatieprocedures, dubbele controle en versiebeheer.
Dataveiligheid en -privacy: Het nemen van maatregelen om de vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid van onderzoeksgegevens te beschermen, inclusief het beheren van toegangsrechten en het anonimiseren van gevoelige gegevens.
Dataopslag en -archivering: Het kiezen van geschikte opslaginfrastructuur en het toepassen van goede archiveringspraktijken om de duurzame opslag en langetermijntoegankelijkheid van de gegevens te waarborgen.
Datadeling en hergebruik: Het bevorderen van het delen van onderzoeksgegevens met andere wetenschappers, hetzij via openbare repositories, hetzij via gecontroleerde toegang, om de transparantie, reproduceerbaarheid en herbruikbaarheid van onderzoek te vergroten.
RDM wordt steeds belangrijker in de onderzoeksgemeenschap, omdat het bijdraagt aan een transparantere en efficiëntere onderzoekspraktijk, bevordert samenwerking en kennisdeling, en voldoet aan de eisen van subsidieverstrekkers en uitgevers die gegevensbeheer vereisen.
Een data warehouse is een centrale opslagplaats voor gestructureerde, geïntegreerde en historische gegevens die afkomstig zijn uit verschillende bronnen binnen een organisatie. Het is een gecentraliseerde en geoptimaliseerde database die wordt gebruikt voor het ondersteunen van rapportage, analyse en besluitvorming.
Het doel van een data warehouse is om gegevens van verschillende operationele systemen te verzamelen, te transformeren, te integreren en te consolideren tot een consistent en betrouwbaar gegevensmodel. Hierdoor kunnen gebruikers gemakkelijk toegang krijgen tot gegevens uit verschillende bronnen en deze analyseren om inzichten en trends te ontdekken.
Kenmerken van een data warehouse zijn onder andere:
Gegevensintegratie: Een data warehouse consolideert gegevens uit verschillende bronnen, zoals operationele databases, externe systemen en spreadsheets, en integreert deze tot een uniforme en gestructureerde indeling.
Gestructureerde gegevens: Een data warehouse bevat gestructureerde gegevens die zijn georganiseerd in tabellen en relaties, zodat ze gemakkelijk kunnen worden bevraagd en geanalyseerd.
Historische gegevens: Een data warehouse slaat historische gegevens op, waardoor gebruikers trends en patronen in de tijd kunnen analyseren en vergelijken.
Geoptimaliseerde queryprestaties: Een data warehouse is ontworpen met optimalisatietechnieken om snelle en efficiënte queryprestaties mogelijk te maken, zelfs bij complexe analyses op grote datasets.
Ondersteuning voor rapportage en analyse: Gebruikers kunnen rapporten genereren, ad-hoc queries uitvoeren en geavanceerde analyses uitvoeren op de gegevens in het data warehouse met behulp van business intelligence (BI)-tools en analytische applicaties.
Data warehouses worden veel gebruikt in zakelijke omgevingen waar grote hoeveelheden gegevens worden gegenereerd en bedrijfsbeslissingen worden genomen op basis van gegevensanalyse. Ze bieden een gestructureerde en geoptimaliseerde omgeving voor het opslaan en analyseren van gegevens, waardoor organisaties beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen en inzichten kunnen verkrijgen uit hun gegevens.