Δεδομένα: Διαφορά μεταξύ των αναθεωρήσεων

Από archaeology
Πήδηση στην πλοήγησηΠήδηση στην αναζήτηση
← Παλαιότερη επεξεργασία
ΟπτικήΚώδικας wiki
Koupaloglou (συζήτηση | συνεισφορές)
303 επεξεργασίες
Koupaloglou (συζήτηση | συνεισφορές)
303 επεξεργασίες
Χωρίς σύνοψη επεξεργασίας
 
Γραμμή 1: Γραμμή 1:
[[File:Data types - en.svg|thumb|right|Ορισμένοι από τους διαφορετικούς τύπους δεδομένων: Γεωγραφικά, Πολιτιστικά, Επιστημονικά, Οικονομικά, Στατιστικά, Μετεωρολογικά, Φυσικά, Μεταφορές]]
[[File:Data types - en.svg|thumb|right|Ορισμένοι από τους διαφορετικούς τύπους δεδομένων: Γεωγραφικά, Πολιτιστικά, Επιστημονικά, Οικονομικά, Στατιστικά, Μετεωρολογικά, Φυσικά, Μεταφορές]]
Τα '''δεδομένα''' (data) αντιπροσωπεύουν έναν από τους πιο πολύτιμους πόρους για την [[επιστήμη]], την [[οικονομία]] και την καθημερινή ζωή. Ως βασικά στοιχεία [[πληροφορία]]ς, τα δεδομένα επιτρέπουν την κατανόηση φαινομένων, την πρόβλεψη τάσεων και την υποστήριξη αποφάσεων. Η σημασία τους αυξάνεται συνεχώς όσο τα ψηφιακά συστήματα παράγουν τεράστιους όγκους πληροφοριών από ποικίλες πηγές όπως κινητές συσκευές, αισθητήρες, πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης και ερευνητικές υποδομές. Η διαχείρισή τους έχει εξελιχθεί από απλές μεθόδους αποθήκευσης σε πολύπλοκα συστήματα που εμπλέκουν [[τεχνολογία|τεχνολογίες]] και [[πολιτική|πολιτικές]], ενώ παράλληλα διαμορφώνουν νέες προσεγγίσεις για την ασφάλεια, τη διαλειτουργικότητα και την αξιοποίηση της γνώσης. Τα δεδομένα αποτελούν πλέον κεντρικό παράγοντα στη λήψη αποφάσεων, στον ψηφιακό μετασχηματισμό οργανισμών και στη διαμόρφωση στρατηγικών που συνδέονται με την καινοτομία.
Τα '''δεδομένα''' (data) αντιπροσωπεύουν έναν από τους πιο πολύτιμους πόρους για την [[επιστήμη]], την [[οικονομία]] και την καθημερινή ζωή. Ως βασικά στοιχεία [[πληροφορία]]ς, τα δεδομένα επιτρέπουν την κατανόηση φαινομένων, την πρόβλεψη τάσεων και την υποστήριξη αποφάσεων. Η σημασία τους αυξάνεται συνεχώς όσο τα ψηφιακά συστήματα παράγουν τεράστιους όγκους πληροφοριών από ποικίλες πηγές όπως κινητές συσκευές, αισθητήρες, πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης και ερευνητικές υποδομές. Η διαχείρισή τους έχει εξελιχθεί από απλές μεθόδους αποθήκευσης σε πολύπλοκα συστήματα που εμπλέκουν [[τεχνολογία|τεχνολογίες]] και [[πολιτική|πολιτική]], ενώ παράλληλα διαμορφώνουν νέες προσεγγίσεις για την ασφάλεια, τη διαλειτουργικότητα και την αξιοποίηση της γνώσης. Τα δεδομένα αποτελούν πλέον κεντρικό παράγοντα στη λήψη αποφάσεων, στον ψηφιακό μετασχηματισμό οργανισμών και στη διαμόρφωση στρατηγικών που συνδέονται με την καινοτομία.


==Ορισμός των δεδομένων==
==Ορισμός των δεδομένων==
Τα δεδομένα ορίζονται ως πολυβηματική διαδικασία που περιλαμβάνει την απόκτηση, τον καθαρισμό και την αποθήκευση στοιχείων για ακριβή ανάλυση και παραγωγή σημαντικών αποτελεσμάτων. <ref>Dhudasia et al. 2021, 2.</ref> Ο ορισμός αυτός υπογραμμίζει ότι τα δεδομένα δεν αποτελούν στατικό πόρο, αλλά δυναμική οντότητα που μετασχηματίζεται ανάλογα με τις ανάγκες της έρευνας και της ανάλυσης. Στον τομέα της έρευνας, η διαχείριση δεδομένων αναφέρεται σε πρακτικές και στρατηγικές που λαμβάνουν χώρα καθ' όλη τη διάρκεια ενός έργου, διακρίνοντάς την από τα στατικά σχέδια διαχείρισης. <ref>Briney et al. 2020, 2.</ref> Το στοιχείο αυτό καταδεικνύει ότι η επιτυχής διαχείριση προϋποθέτει συνεχή παρακολούθηση, ενημέρωση και τεκμηρίωση. Στο πλαίσιο της πληροφορικής, τα δεδομένα αφορούν τον έλεγχο, την προστασία, την παράδοση και την ενίσχυση της αξίας τους, πέρα από παραδοσιακές βάσεις δεδομένων. <ref>Grillenberger & Romeike 2017, 2.</ref> Έτσι, αναδεικνύεται η ανάγκη για σύγχρονες πρακτικές όπως η διακυβέρνηση δεδομένων, η ασφάλεια, οι πολιτικές πρόσβασης και η συμμόρφωση με κανονιστικά πλαίσια. Οι πλατφόρμες διαχείρισης δεδομένων (DMPs) ορίζονται ως εργαλεία για αποθήκευση, καταλογοποίηση, αναζήτηση και διανομή δεδομένων σε ακαδημαϊκά και βιομηχανικά περιβάλλοντα. <ref>Boch et al. 2021, 1.</ref> Η χρήση τους καθίσταται ολοένα και πιο αναγκαία λόγω του αυξανόμενου όγκου και της ποικιλομορφίας δεδομένων. Στη βιομηχανία, η διαχείριση δεδομένων καλύπτει από τη συλλογή έως την ανάλυση, με έμφαση σε αγωγούς δεδομένων που ενσωματώνουν λογισμικό για ολόκληρο το ταξίδι των δεδομένων. <ref>Freitas et al. 2025, 123.</ref> Η γνώση υποδομών (KI) πλαισιώνει τη διαχείριση ως δημιουργία ροής γνώσης μέσω αλληλεπιδράσεων ανθρώπων, πολιτικών και τεχνολογίας. <ref>Donaldson & Koepke 2022, 1.</ref> Αυτό το πλαίσιο προσδίδει διεπιστημονικό χαρακτήρα στη διαχείριση δεδομένων, αναγνωρίζοντας ότι η παραγωγή και η χρήση της γνώσης εξαρτώνται από κοινωνικούς και τεχνικούς παράγοντες.
Τα δεδομένα ορίζονται ως πολυβηματική διαδικασία που περιλαμβάνει την απόκτηση, τον καθαρισμό και την αποθήκευση στοιχείων για ακριβή ανάλυση και παραγωγή σημαντικών αποτελεσμάτων<ref>Dhudasia et al. 2021, 2.</ref>. Ο ορισμός αυτός υπογραμμίζει ότι τα δεδομένα δεν αποτελούν στατικό πόρο, αλλά δυναμική οντότητα που μετασχηματίζεται ανάλογα με τις ανάγκες της έρευνας και της ανάλυσης. Στον τομέα της έρευνας, η διαχείριση δεδομένων αναφέρεται σε πρακτικές και στρατηγικές που λαμβάνουν χώρα καθ' όλη τη διάρκεια ενός έργου, διακρίνοντάς την από τα στατικά σχέδια διαχείρισης<ref>Briney et al. 2020, 2.</ref>. Το στοιχείο αυτό καταδεικνύει ότι η επιτυχής διαχείριση προϋποθέτει συνεχή παρακολούθηση, ενημέρωση και τεκμηρίωση. Στο πλαίσιο της [[πληροφορική]]ς, τα δεδομένα αφορούν τον έλεγχο, την προστασία, την παράδοση και την ενίσχυση της αξίας τους, πέρα από παραδοσιακές [[βάση δεδομένων|βάσεις δεδομένων]]<ref>Grillenberger & Romeike 2017, 2.</ref>. Έτσι, αναδεικνύεται η ανάγκη για σύγχρονες πρακτικές όπως η διακυβέρνηση δεδομένων, η ασφάλεια, οι πολιτικές πρόσβασης και η συμμόρφωση με κανονιστικά πλαίσια. Οι πλατφόρμες διαχείρισης δεδομένων (DMPs) ορίζονται ως [[εργαλείο|εργαλεία]] για αποθήκευση, καταλογοποίηση, αναζήτηση και διανομή δεδομένων σε ακαδημαϊκά και βιομηχανικά περιβάλλοντα<ref>Boch et al. 2021, 1.</ref>. Η χρήση τους καθίσταται ολοένα και πιο αναγκαία λόγω του αυξανόμενου όγκου και της ποικιλομορφίας δεδομένων. Στη βιομηχανία, η διαχείριση δεδομένων καλύπτει από τη συλλογή έως την ανάλυση, με έμφαση σε αγωγούς δεδομένων που ενσωματώνουν [[λογισμικό]] για ολόκληρο το ταξίδι των δεδομένων<ref>Freitas et al. 2025, 123.</ref>. Η γνώση υποδομών (KI) πλαισιώνει τη διαχείριση ως δημιουργία ροής γνώσης μέσω αλληλεπιδράσεων ανθρώπων, πολιτικών και τεχνολογίας<ref>Donaldson & Koepke 2022, 1.</ref>. Αυτό το πλαίσιο προσδίδει διεπιστημονικό χαρακτήρα στη διαχείριση δεδομένων, αναγνωρίζοντας ότι η παραγωγή και η χρήση της γνώσης εξαρτώνται από [[κοινωνία|κοινωνικούς]] και τεχνικούς παράγοντες.


==Τύποι δεδομένων==
==Τύποι δεδομένων==
Οι τύποι δεδομένων ταξινομούνται σε πρωτογενή, που συλλέγονται άμεσα για συγκεκριμένη μελέτη, και δευτερογενή, που επαναχρησιμοποιούνται από άλλες πηγές όπως ιατρικά αρχεία. <ref>Dhudasia et al. 2021, 2.</ref> Η διάκριση αυτή είναι κρίσιμη για την ερευνητική δεοντολογία, την αναπαραγωγιμότητα και την αξιοπιστία συμπερασμάτων. Στα ερευνητικά πλαίσια, περιλαμβάνονται ακατέργαστα, επεξεργασμένα, ευαίσθητα (π.χ. δεδομένα ανθρώπων) και σε διάφορες μορφές όπως υπολογιστικά φύλλα ή XML. <ref>Briney et al. 2020, 3.</ref> Αυτές οι μορφές απαιτούν διαφορετικές τεχνικές ανάλυσης και διαφορετικούς μηχανισμούς προστασίας. Στην πληροφορική, διακρίνονται δομημένα (σε σχεσιακές βάσεις), μη δομημένα (π.χ. έγγραφα) και ημιδομημένα, με έμφαση σε μεταδεδομένα και δεδομένα από κατανεμημένα συστήματα. <ref>Grillenberger & Romeike 2017, 3.</ref> Η αυξανόμενη χρήση πραγματικού χρόνου δεδομένων, αισθητήρων και IoT έχει ενισχύσει τη σημασία τέτοιων τύπων. Οι DMPs υποστηρίζουν ποικίλους τύπους, όπως δομημένα και μη δομημένα, σε πλατφόρμες όπως CKAN και Dataverse. <ref>Boch et al. 2021, 6.</ref> Στη βιομηχανία, οι τύποι περιλαμβάνουν δομημένα, ημιδομημένα (π.χ. JSON) και μη δομημένα (π.χ. βίντεο), καθώς και ετερογενή ή "σκοτεινά" δεδομένα που παραμένουν αχρησιμοποίητα. <ref>Freitas et al. 2025, 123.</ref> Σε επιστημονικούς τομείς, αναφέρονται σύνθετα αρχεία (π.χ. GIS) και πολυτροπικά σύνολα δεδομένων. <ref>Donaldson & Koepke 2022, 2.</ref> Η διαχείριση τέτοιων δεδομένων συχνά απαιτεί εξειδικευμένες υπολογιστικές υποδομές και αυστηρά πρωτόκολλα τεκμηρίωσης.
Οι τύποι δεδομένων ταξινομούνται σε πρωτογενή, που συλλέγονται άμεσα για συγκεκριμένη μελέτη, και δευτερογενή, που επαναχρησιμοποιούνται από άλλες πηγές όπως ιατρικά αρχεία<ref>Dhudasia et al. 2021, 2.</ref>. Η διάκριση αυτή είναι κρίσιμη για την ερευνητική δεοντολογία, την αναπαραγωγιμότητα και την αξιοπιστία των συμπερασμάτων. Στα ερευνητικά πλαίσια, περιλαμβάνονται ακατέργαστα, επεξεργασμένα, ευαίσθητα (π.χ. δεδομένα ανθρώπων) και σε διάφορες μορφές όπως υπολογιστικά φύλλα ή XML<ref>Briney et al. 2020, 3.</ref>. Αυτές οι μορφές απαιτούν διαφορετικές τεχνικές ανάλυσης και διαφορετικούς μηχανισμούς προστασίας. Στην πληροφορική, διακρίνονται δομημένα (σε σχεσιακές βάσεις), μη δομημένα (π.χ. έγγραφα) και ημιδομημένα, με έμφαση σε [[μεταδεδομένα]] και δεδομένα από κατανεμημένα συστήματα<ref>Grillenberger & Romeike 2017, 3.</ref> Η αυξανόμενη χρήση πραγματικού χρόνου δεδομένων, αισθητήρων και του [[Διαδίκτυο των πραγμάτων|διαδικτύου των πραγμάτων]] (IoT) έχει ενισχύσει τη σημασία τέτοιων τύπων. Οι DMPs υποστηρίζουν ποικίλους τύπους, όπως δομημένα και μη δομημένα, σε πλατφόρμες όπως η CKAN και η Dataverse<ref>Boch et al. 2021, 6.</ref>. Στη [[βιομηχανία]], οι τύποι περιλαμβάνουν δομημένα, ημιδομημένα (π.χ. JSON) και μη δομημένα (π.χ. βίντεο), καθώς και ετερογενή ή "σκοτεινά" δεδομένα που παραμένουν αχρησιμοποίητα<ref>Freitas et al. 2025, 123.</ref>. Σε επιστημονικούς τομείς, αναφέρονται σύνθετα αρχεία (π.χ. [[GIS]]) και πολυτροπικά σύνολα δεδομένων <ref>Donaldson & Koepke 2022, 2.</ref> Η διαχείριση τέτοιων δεδομένων συχνά απαιτεί εξειδικευμένες υπολογιστικές υποδομές και αυστηρά πρωτόκολλα τεκμηρίωσης.


==Διαδικασίες διαχείρισης δεδομένων==
==Διαδικασίες διαχείρισης δεδομένων==
Οι διαδικασίες ξεκινούν με τη συλλογή, χρησιμοποιώντας φόρμες αναφοράς περιπτώσεων (CRFs) για πρωτογενή δεδομένα. <ref>Dhudasia et al. 2021, 2.</ref> Το στάδιο αυτό αποτελεί τη βάση για όλες τις επόμενες διαδικασίες, καθώς η ποιότητα των δεδομένων εξαρτάται από τη σωστή και συνεπή συλλογή. Περιλαμβάνουν τεκμηρίωση (π.χ. README αρχεία), οργάνωση αρχείων με συνεπείς ονομασίες και εκδόσεις (π.χ. "_vXX"). <ref>Briney et al. 2020, 4.</ref> Αυτές οι πρακτικές διευκολύνουν τη μελλοντική επαναχρησιμοποίηση, την ομαδική συνεργασία και την αποφυγή λαθών. Η διαχείριση ακολουθεί κύκλο ζωής: απόκτηση, καθαρισμός, μοντελοποίηση, υλοποίηση, βελτιστοποίηση, ανάλυση, οπτικοποίηση, αξιολόγηση, κοινή χρήση, αρχειοθέτηση και διαγραφή. <ref>Grillenberger & Romeike 2017, 10.</ref> Ο κύκλος αυτός λειτουργεί ως οδηγός που προσφέρει συνολική προσέγγιση στη λήψη αποφάσεων. Οι DMPs εμπλέκουν αποθήκευση, καταλογοποίηση, αναζήτηση, έκδοση και αδειοδότηση. <ref>Boch et al. 2021, 6.</ref> Έτσι διασφαλίζεται η πρόσβαση και η διαφάνεια σε σύνολα δεδομένων, μειώνοντας τον χρόνο εντοπισμού πόρων. Στη βιομηχανία, οι διαδικασίες καλύπτουν εξαγωγή (π.χ. με OPC-UA), προεπεξεργασία (ETL/ELT), αποθήκευση (data lakes) και επεξεργασία (batch/streaming). <ref>Freitas et al. 2025, 123.</ref> Οι σύγχρονες επιχειρήσεις βασίζονται σε αυτοματοποιημένες ροές δεδομένων που συνδέουν υλικό, λογισμικό και δίκτυα. Περιλαμβάνουν αποθήκευση σε αποθετήρια, δημιουργία μεταδεδομένων, έκδοση και περιορισμούς χρήσης. <ref>Donaldson & Koepke 2022, 2.</ref> Η προσέγγιση αυτή ενισχύει την αναλογική διαχείριση της γνώσης και υποστηρίζει μακροχρόνια βιωσιμότητα δεδομένων.
Οι διαδικασίες ξεκινούν με τη συλλογή, χρησιμοποιώντας φόρμες αναφοράς περιπτώσεων (CRFs) για πρωτογενή δεδομένα<ref>Dhudasia et al. 2021, 2.</ref>. Το στάδιο αυτό αποτελεί τη βάση για όλες τις επόμενες διαδικασίες, καθώς η ποιότητα των δεδομένων εξαρτάται από τη σωστή και συνεπή συλλογή. Περιλαμβάνουν τεκμηρίωση (π.χ. README αρχεία), οργάνωση αρχείων με συνεπείς ονομασίες και εκδόσεις (π.χ. "_vXX")<ref>Briney et al. 2020, 4.</ref>. Αυτές οι πρακτικές διευκολύνουν τη μελλοντική επαναχρησιμοποίηση, την ομαδική συνεργασία και την αποφυγή λαθών. Η διαχείριση ακολουθεί κύκλο ζωής: απόκτηση, καθαρισμός, μοντελοποίηση, υλοποίηση, βελτιστοποίηση, ανάλυση, οπτικοποίηση, αξιολόγηση, κοινή χρήση, αρχειοθέτηση και διαγραφή<ref>Grillenberger & Romeike 2017, 10.</ref>. Ο κύκλος αυτός λειτουργεί ως οδηγός που προσφέρει συνολική προσέγγιση στη λήψη αποφάσεων. Οι DMPs εμπλέκουν αποθήκευση, καταλογοποίηση, αναζήτηση, έκδοση και αδειοδότηση<ref>Boch et al. 2021, 6.</ref>. Έτσι διασφαλίζεται η πρόσβαση και η διαφάνεια σε σύνολα δεδομένων, μειώνοντας τον χρόνο εντοπισμού πόρων. Στη βιομηχανία, οι διαδικασίες καλύπτουν εξαγωγή (π.χ. με OPC-UA), προεπεξεργασία (ETL/ELT), αποθήκευση (data lakes) και επεξεργασία (batch/streaming)<ref>Freitas et al. 2025, 123.</ref>. Οι σύγχρονες επιχειρήσεις βασίζονται σε αυτοματοποιημένες ροές δεδομένων που συνδέουν υλικό, λογισμικό και δίκτυα. Περιλαμβάνουν αποθήκευση σε αποθετήρια, δημιουργία μεταδεδομένων, έκδοση και περιορισμούς χρήσης<ref>Donaldson & Koepke 2022, 2.</ref>. Η προσέγγιση αυτή ενισχύει την αναλογική διαχείριση της γνώσης και υποστηρίζει μακροχρόνια βιωσιμότητα δεδομένων.


==Σημασία των δεδομένων==
==Σημασία των δεδομένων==
Η αποτελεσματική διαχείριση εξασφαλίζει την εγκυρότητα αποτελεσμάτων και την ομαλή ολοκλήρωση μελετών. <ref>Dhudasia et al. 2021, 2.</ref> Τα δεδομένα λειτουργούν ως θεμέλιο για την τεκμηριωμένη έρευνα και την αξιόπιστη παραγωγή νέας γνώσης. Προλαμβάνει απώλειες, μειώνει χρόνο αναζήτησης και διευκολύνει την αναπαραγωγή, ενισχύοντας τη συνεργασία και την καινοτομία. <ref>Briney et al. 2020, 1.</ref> Η σωστή διαχείριση επιτρέπει σε ομάδες διαφορετικών πεδίων να ανταλλάσσουν πληροφορίες και να εργάζονται αποτελεσματικά. Είναι απαραίτητη για καθημερινές δεξιότητες όπως ασφαλής αποθήκευση και ανάλυση, προάγοντας κριτική σκέψη. <ref>Grillenberger & Romeike 2017, 2.</ref> Η εκπαίδευση στην ορθή χρήση δεδομένων ενδυναμώνει τους πολίτες στον ψηφιακό κόσμο. Οι DMPs δημιουργούν κεντρικές τοποθεσίες για δεδομένα, υποστηρίζοντας αρχές FAIR για επαναχρησιμοποίηση. <ref>Boch et al. 2021, 1.</ref> Η FAIR προσέγγιση ενθαρρύνει τη διαφάνεια και ενισχύει τις πιθανότητες νέων ανακαλύψεων. Βελτιώνουν ασφάλεια, παραγωγικότητα και ανταγωνιστικότητα μέσω αναλύσεων. <ref>Freitas et al. 2025, 123.</ref> Τα δεδομένα αποτελούν βασικό πυλώνα για επιχειρηματική στρατηγική και αυτοματοποίηση διαδικασιών. Επιταχύνουν επιστημονικές ανακαλύψεις, αυξάνουν απόδοση επενδύσεων και προωθούν διαφάνεια. <ref>Donaldson & Koepke 2022, 1.</ref> Η πρόσβαση σε αξιόπιστα δεδομένα ενισχύει την ποιότητα της δημόσιας πολιτικής και ερευνητικής ηθικής.
Η αποτελεσματική διαχείριση εξασφαλίζει την εγκυρότητα αποτελεσμάτων και την ομαλή ολοκλήρωση μελετών<ref>Dhudasia et al. 2021, 2.</ref>. Τα δεδομένα λειτουργούν ως θεμέλιο για την τεκμηριωμένη έρευνα και την αξιόπιστη παραγωγή νέας γνώσης. Προλαμβάνει, επίσης, απώλειες, μειώνει χρόνο αναζήτησης και διευκολύνει την αναπαραγωγή, ενισχύοντας τη συνεργασία και την καινοτομία<ref>Briney et al. 2020, 1.</ref>. Η σωστή διαχείριση επιτρέπει σε ομάδες διαφορετικών πεδίων να ανταλλάσσουν πληροφορίες και να εργάζονται αποτελεσματικά. Είναι απαραίτητη για καθημερινές δεξιότητες όπως ασφαλής αποθήκευση και ανάλυση, προάγοντας την κριτική σκέψη<ref>Grillenberger & Romeike 2017, 2.</ref>. Η εκπαίδευση στην ορθή χρήση δεδομένων ενδυναμώνει τους πολίτες στον ψηφιακό κόσμο. Οι DMPs δημιουργούν κεντρικές τοποθεσίες για δεδομένα, υποστηρίζοντας αρχές FAIR για επαναχρησιμοποίηση<ref>Boch et al. 2021, 1.</ref>. Η FAIR προσέγγιση ενθαρρύνει τη διαφάνεια και ενισχύει τις πιθανότητες νέων ανακαλύψεων. Βελτιώνουν ασφάλεια, παραγωγικότητα και ανταγωνιστικότητα μέσω αναλύσεων<ref>Freitas et al. 2025, 123.</ref>. Τα δεδομένα αποτελούν βασικό πυλώνα για επιχειρηματική στρατηγική και αυτοματοποίηση διαδικασιών. Επιταχύνουν επιστημονικές ανακαλύψεις, αυξάνουν απόδοση επενδύσεων και προωθούν διαφάνεια<ref>Donaldson & Koepke 2022, 1.</ref>. Η πρόσβαση σε αξιόπιστα δεδομένα ενισχύει την ποιότητα της δημόσιας πολιτικής και ερευνητικής ηθικής.


==Προκλήσεις στη διαχείριση δεδομένων==
==Προκλήσεις στη διαχείριση δεδομένων==
Προκλήσεις περιλαμβάνουν λάθη εισαγωγής, ελλείψεις δεδομένων που προκαλούν προκαταλήψεις και ανάγκη για ασφαλή αποθήκευση. <ref>Dhudasia et al. 2021, 2.</ref> Η ποιότητα των δεδομένων αποτελεί συνεχές ζήτημα που απαιτεί συνεχείς ελέγχους και μεθοδολογική αυστηρότητα. Απώλειες δεδομένων (π.χ. 17% ετησίως σε βιολογικές μελέτες), ασυνεπής οργάνωση και περιορισμοί εργαλείων. <ref>Briney et al. 2020, 1.</ref> Η έλλειψη καθολικών προτύπων επιτείνει αυτά τα προβλήματα. Συμβιβασμοί όπως στο θεώρημα CAP, ποιότητα δεδομένων και διαχείριση ταυτοχρονίας. <ref>Grillenberger & Romeike 2017, 3.</ref> Τα προβλήματα αυτά γίνονται εντονότερα σε μεγάλα κατανεμημένα συστήματα. Περιορισμοί σε χρέωση, API και επεκτασιμότητα, με ανάγκη για FAIR συμμόρφωση. <ref>Boch et al. 2021, 6.</ref> Επιπλέον, ο μεγάλος όγκος δεδομένων απαιτεί ευέλικτες πλατφόρμες διαχείρισης. Ετερογένεια, καθυστερήσεις πραγματικού χρόνου και "σκοτεινά" δεδομένα. <ref>Freitas et al. 2025, 123.</ref> Αυτές οι προκλήσεις επιβραδύνουν την ανάλυση και μειώνουν την επιχειρηματική αξία. Ποιότητα μεταδεδομένων, ασφάλεια, μακροπρόθεσμη διατήρηση και έλλειψη εκπαίδευσης. <ref>Donaldson & Koepke 2022, 3.</ref> Τα ζητήματα αυτά επιβάλλουν ανάπτυξη νέων θεσμικών πλαισίων και επενδύσεις σε εκπαιδευτικές δράσεις.
Προκλήσεις περιλαμβάνουν λάθη εισαγωγής, ελλείψεις δεδομένων που προκαλούν προκαταλήψεις και ανάγκη για ασφαλή αποθήκευση<ref>Dhudasia et al. 2021, 2.</ref>. Η ποιότητα των δεδομένων αποτελεί συνεχές ζήτημα που απαιτεί συνεχείς ελέγχους και μεθοδολογική αυστηρότητα. Πρόβλημα αποτελούν οι απώλειες δεδομένων (π.χ. 17% ετησίως σε βιολογικές μελέτες), η ασυνεπής οργάνωση και οι περιορισμοί εργαλείων<ref>Briney et al. 2020, 1.</ref>. Η έλλειψη καθολικών προτύπων επιτείνει αυτά τα προβλήματα. Υφίστανται επίσης  συμβιβασμοί στην ποιότητα των δεδομένων και τη διαχείριση ταυτοχρονίας<ref>Grillenberger & Romeike 2017, 3.</ref>. Τα προβλήματα αυτά γίνονται εντονότερα σε μεγάλα κατανεμημένα συστήματα. Παραμένουν οι περιορισμοί σε χρέωση, API και επεκτασιμότητα, και υφίσταται ανάγκη για FAIR συμμόρφωση<ref>Boch et al. 2021, 6.</ref>. Επιπλέον, ο μεγάλος όγκος δεδομένων απαιτεί ευέλικτες πλατφόρμες διαχείρισης. Πρόσκληση συνιστά επίσης η ετερογένεια, οι καθυστερήσεις πραγματικού χρόνου και τα "σκοτεινά" δεδομένα<ref>Freitas et al. 2025, 123.</ref>. Αυτές οι προκλήσεις επιβραδύνουν την ανάλυση και μειώνουν την επιχειρηματική αξία. Η ποιότητα των μεταδεδομένων, η ασφάλεια, η μακροπρόθεσμη διατήρηση και η έλλειψη [[εκπαίδευση]]ς κλείνουν τις προσκλήσεις που αντιμετωπίζει η διαχείριση δεδομένων<ref>Donaldson & Koepke 2022, 3.</ref>. Τα ζητήματα αυτά επιβάλλουν ανάπτυξη νέων θεσμικών πλαισίων και επενδύσεις σε εκπαιδευτικές δράσεις.


==Δεδομένα στην αρχαιολογία==
==Δεδομένα στην αρχαιολογία==
Ως δεδομένα στην αρχαιολογία αναφέρονται ποικίλες μορφές πληροφοριών που προκύπτουν από έρευνες πεδίου, ανασκαφές και αναλύσεις, συμπεριλαμβάνοντας τεκμήρια θέσης, χαρακτηριστικών και συμφραζομένων υλικών κατάλοιπων, καθώς και μεταδεδομένα και παραδεδομένα που τεκμηριώνουν μεθόδους και περιορισμούς συλλογής<ref>Heilen & Manney 2023, 2.</ref>. Αυτά τα δεδομένα είναι κρίσιμα για την κατανόηση της ανθρώπινης συμπεριφοράς σε μεγάλη κλίμακα, ιδιαίτερα μέσω χωρικών δεδομένων υψηλής πυκνότητας (HDSM), όπως 3D μοντέλα από [[LiDAR]] ή [[φωτογραμμετρία]], τα οποία επιτρέπουν την επαναχρησιμοποίηση και διαλειτουργικότητα σύμφωνα με τις αρχές FAIR (εύρεση, προσβασιμότητα, διαλειτουργικότητα, επαναχρησιμοποίηση) και CARE για δεδομένα ιθαγενών [[πληθυσμός|πληθυσμων]]<ref>Klehm 2023, 104-105.</ref>. Ωστόσο, προκλήσεις όπως η έλλειψη τυποποίησης, η κακή τεκμηρίωση συμφραζομένων, η [[ψηφιακή αποικιοκρατία]] και τα προβλήματα αρχειοθέτησης λόγω μεγάλου όγκου δεδομένων εμποδίζουν την επαναχρησιμοποίηση, οδηγώντας σε απώλειες και δυσκολίες επαλήθευσης<ref>Faniel et al. 2013, 5-7.</ref>. Η σημασία τους έγκειται στην προώθηση της συνθετικής έρευνας και της ηθικής διαχείρισης και του δημόσιου οφέλους, αλλά απαιτούν βελτιωμένες διαδικασίες όπως σχέδια διαχείρισης κύκλου ζωής δεδομένων, από τη συλλογή έως την αρχειοθέτηση σε αποθετήρια όπως το tDAR<ref>The Digital Archaeological Record — μια ψηφιακή πλατφόρμα/αποθετήριο για την αποθήκευση, διαχείριση, τεκμηρίωση και μακροχρόνια διατήρηση αρχαιολογικών δεδομένων.</ref>, με έμφαση στην ποιότητα χρήσης μέσω μετρήσεων αποτελεσματικότητας και ικανοποίησης χρηστών<ref>Seaton et al. 2023, 1-2.</ref>. Συνολικά, η βελτίωση της διαχείρισης δεδομένων μπορεί να αντιμετωπίσει προκαταλήψεις και να ενισχύσει την καινοτομία στην [[αρχαιολογία]], προάγοντας ανοιχτή πρόσβαση και συνεργασία.
Ως δεδομένα στην αρχαιολογία αναφέρονται ποικίλες μορφές πληροφοριών που προκύπτουν από έρευνες πεδίου, [[αρχαιολογική ανασκαφή|ανασκαφές]] και αναλύσεις, συμπεριλαμβάνοντας της τεκμηρώωσης της [[αρχαιολογική θέση|αρχαιολογικής θέσης]], χαρακτηριστικών και συμφραζομένων [[αρχαιολογική μαρτυρία|υλικών κατάλοιπων]], καθώς και μεταδεδομένα και [[παραδεδομένα]] που τεκμηριώνουν μεθόδους και περιορισμούς συλλογής<ref>Heilen & Manney 2023, 2.</ref>. Αυτά τα δεδομένα είναι κρίσιμα για την κατανόηση της ανθρώπινης συμπεριφοράς σε μεγάλη κλίμακα, ιδιαίτερα μέσω χωρικών δεδομένων υψηλής πυκνότητας (HDSM), όπως 3D μοντέλα από [[LiDAR]] ή [[φωτογραμμετρία]], τα οποία επιτρέπουν την επαναχρησιμοποίηση και διαλειτουργικότητα σύμφωνα με τις αρχές FAIR (εύρεση, προσβασιμότητα, διαλειτουργικότητα, επαναχρησιμοποίηση) και CARE για δεδομένα ιθαγενών [[πληθυσμός|πληθυσμων]]<ref>Klehm 2023, 104-105.</ref>. Ωστόσο, προκλήσεις όπως η έλλειψη τυποποίησης, η κακή τεκμηρίωση συμφραζομένων, η [[ψηφιακή αποικιοκρατία]] και τα προβλήματα αρχειοθέτησης λόγω μεγάλου όγκου δεδομένων εμποδίζουν την επαναχρησιμοποίηση, οδηγώντας σε απώλειες και δυσκολίες επαλήθευσης<ref>Faniel et al. 2013, 5-7.</ref>. Η σημασία τους έγκειται στην προώθηση της συνθετικής έρευνας και της ηθικής διαχείρισης και του δημόσιου οφέλους, αλλά απαιτούν βελτιωμένες διαδικασίες όπως σχέδια διαχείρισης κύκλου ζωής δεδομένων, από τη συλλογή έως την αρχειοθέτηση σε αποθετήρια όπως το tDAR<ref>The Digital Archaeological Record — μια ψηφιακή πλατφόρμα/αποθετήριο για την αποθήκευση, διαχείριση, τεκμηρίωση και μακροχρόνια διατήρηση αρχαιολογικών δεδομένων.</ref>, με έμφαση στην ποιότητα χρήσης μέσω μετρήσεων αποτελεσματικότητας και ικανοποίησης χρηστών<ref>Seaton et al. 2023, 1-2.</ref>. Συνολικά, η βελτίωση της διαχείρισης δεδομένων μπορεί να αντιμετωπίσει προκαταλήψεις και να ενισχύσει την καινοτομία στην [[αρχαιολογία]], προάγοντας ανοιχτή πρόσβαση και συνεργασία.


==Συμπέρασμα==
==Συμπέρασμα==

Τελευταία αναθεώρηση της 09:14, 27 Νοεμβρίου 2025

Ορισμένοι από τους διαφορετικούς τύπους δεδομένων: Γεωγραφικά, Πολιτιστικά, Επιστημονικά, Οικονομικά, Στατιστικά, Μετεωρολογικά, Φυσικά, Μεταφορές

Τα δεδομένα (data) αντιπροσωπεύουν έναν από τους πιο πολύτιμους πόρους για την επιστήμη, την οικονομία και την καθημερινή ζωή. Ως βασικά στοιχεία πληροφορίας, τα δεδομένα επιτρέπουν την κατανόηση φαινομένων, την πρόβλεψη τάσεων και την υποστήριξη αποφάσεων. Η σημασία τους αυξάνεται συνεχώς όσο τα ψηφιακά συστήματα παράγουν τεράστιους όγκους πληροφοριών από ποικίλες πηγές όπως κινητές συσκευές, αισθητήρες, πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης και ερευνητικές υποδομές. Η διαχείρισή τους έχει εξελιχθεί από απλές μεθόδους αποθήκευσης σε πολύπλοκα συστήματα που εμπλέκουν τεχνολογίες και πολιτική, ενώ παράλληλα διαμορφώνουν νέες προσεγγίσεις για την ασφάλεια, τη διαλειτουργικότητα και την αξιοποίηση της γνώσης. Τα δεδομένα αποτελούν πλέον κεντρικό παράγοντα στη λήψη αποφάσεων, στον ψηφιακό μετασχηματισμό οργανισμών και στη διαμόρφωση στρατηγικών που συνδέονται με την καινοτομία.

Ορισμός των δεδομένων

Τα δεδομένα ορίζονται ως πολυβηματική διαδικασία που περιλαμβάνει την απόκτηση, τον καθαρισμό και την αποθήκευση στοιχείων για ακριβή ανάλυση και παραγωγή σημαντικών αποτελεσμάτων[1]. Ο ορισμός αυτός υπογραμμίζει ότι τα δεδομένα δεν αποτελούν στατικό πόρο, αλλά δυναμική οντότητα που μετασχηματίζεται ανάλογα με τις ανάγκες της έρευνας και της ανάλυσης. Στον τομέα της έρευνας, η διαχείριση δεδομένων αναφέρεται σε πρακτικές και στρατηγικές που λαμβάνουν χώρα καθ' όλη τη διάρκεια ενός έργου, διακρίνοντάς την από τα στατικά σχέδια διαχείρισης[2]. Το στοιχείο αυτό καταδεικνύει ότι η επιτυχής διαχείριση προϋποθέτει συνεχή παρακολούθηση, ενημέρωση και τεκμηρίωση. Στο πλαίσιο της πληροφορικής, τα δεδομένα αφορούν τον έλεγχο, την προστασία, την παράδοση και την ενίσχυση της αξίας τους, πέρα από παραδοσιακές βάσεις δεδομένων[3]. Έτσι, αναδεικνύεται η ανάγκη για σύγχρονες πρακτικές όπως η διακυβέρνηση δεδομένων, η ασφάλεια, οι πολιτικές πρόσβασης και η συμμόρφωση με κανονιστικά πλαίσια. Οι πλατφόρμες διαχείρισης δεδομένων (DMPs) ορίζονται ως εργαλεία για αποθήκευση, καταλογοποίηση, αναζήτηση και διανομή δεδομένων σε ακαδημαϊκά και βιομηχανικά περιβάλλοντα[4]. Η χρήση τους καθίσταται ολοένα και πιο αναγκαία λόγω του αυξανόμενου όγκου και της ποικιλομορφίας δεδομένων. Στη βιομηχανία, η διαχείριση δεδομένων καλύπτει από τη συλλογή έως την ανάλυση, με έμφαση σε αγωγούς δεδομένων που ενσωματώνουν λογισμικό για ολόκληρο το ταξίδι των δεδομένων[5]. Η γνώση υποδομών (KI) πλαισιώνει τη διαχείριση ως δημιουργία ροής γνώσης μέσω αλληλεπιδράσεων ανθρώπων, πολιτικών και τεχνολογίας[6]. Αυτό το πλαίσιο προσδίδει διεπιστημονικό χαρακτήρα στη διαχείριση δεδομένων, αναγνωρίζοντας ότι η παραγωγή και η χρήση της γνώσης εξαρτώνται από κοινωνικούς και τεχνικούς παράγοντες.

Τύποι δεδομένων

Οι τύποι δεδομένων ταξινομούνται σε πρωτογενή, που συλλέγονται άμεσα για συγκεκριμένη μελέτη, και δευτερογενή, που επαναχρησιμοποιούνται από άλλες πηγές όπως ιατρικά αρχεία[7]. Η διάκριση αυτή είναι κρίσιμη για την ερευνητική δεοντολογία, την αναπαραγωγιμότητα και την αξιοπιστία των συμπερασμάτων. Στα ερευνητικά πλαίσια, περιλαμβάνονται ακατέργαστα, επεξεργασμένα, ευαίσθητα (π.χ. δεδομένα ανθρώπων) και σε διάφορες μορφές όπως υπολογιστικά φύλλα ή XML[8]. Αυτές οι μορφές απαιτούν διαφορετικές τεχνικές ανάλυσης και διαφορετικούς μηχανισμούς προστασίας. Στην πληροφορική, διακρίνονται δομημένα (σε σχεσιακές βάσεις), μη δομημένα (π.χ. έγγραφα) και ημιδομημένα, με έμφαση σε μεταδεδομένα και δεδομένα από κατανεμημένα συστήματα[9] Η αυξανόμενη χρήση πραγματικού χρόνου δεδομένων, αισθητήρων και του διαδικτύου των πραγμάτων (IoT) έχει ενισχύσει τη σημασία τέτοιων τύπων. Οι DMPs υποστηρίζουν ποικίλους τύπους, όπως δομημένα και μη δομημένα, σε πλατφόρμες όπως η CKAN και η Dataverse[10]. Στη βιομηχανία, οι τύποι περιλαμβάνουν δομημένα, ημιδομημένα (π.χ. JSON) και μη δομημένα (π.χ. βίντεο), καθώς και ετερογενή ή "σκοτεινά" δεδομένα που παραμένουν αχρησιμοποίητα[11]. Σε επιστημονικούς τομείς, αναφέρονται σύνθετα αρχεία (π.χ. GIS) και πολυτροπικά σύνολα δεδομένων [12] Η διαχείριση τέτοιων δεδομένων συχνά απαιτεί εξειδικευμένες υπολογιστικές υποδομές και αυστηρά πρωτόκολλα τεκμηρίωσης.

Διαδικασίες διαχείρισης δεδομένων

Οι διαδικασίες ξεκινούν με τη συλλογή, χρησιμοποιώντας φόρμες αναφοράς περιπτώσεων (CRFs) για πρωτογενή δεδομένα[13]. Το στάδιο αυτό αποτελεί τη βάση για όλες τις επόμενες διαδικασίες, καθώς η ποιότητα των δεδομένων εξαρτάται από τη σωστή και συνεπή συλλογή. Περιλαμβάνουν τεκμηρίωση (π.χ. README αρχεία), οργάνωση αρχείων με συνεπείς ονομασίες και εκδόσεις (π.χ. "_vXX")[14]. Αυτές οι πρακτικές διευκολύνουν τη μελλοντική επαναχρησιμοποίηση, την ομαδική συνεργασία και την αποφυγή λαθών. Η διαχείριση ακολουθεί κύκλο ζωής: απόκτηση, καθαρισμός, μοντελοποίηση, υλοποίηση, βελτιστοποίηση, ανάλυση, οπτικοποίηση, αξιολόγηση, κοινή χρήση, αρχειοθέτηση και διαγραφή[15]. Ο κύκλος αυτός λειτουργεί ως οδηγός που προσφέρει συνολική προσέγγιση στη λήψη αποφάσεων. Οι DMPs εμπλέκουν αποθήκευση, καταλογοποίηση, αναζήτηση, έκδοση και αδειοδότηση[16]. Έτσι διασφαλίζεται η πρόσβαση και η διαφάνεια σε σύνολα δεδομένων, μειώνοντας τον χρόνο εντοπισμού πόρων. Στη βιομηχανία, οι διαδικασίες καλύπτουν εξαγωγή (π.χ. με OPC-UA), προεπεξεργασία (ETL/ELT), αποθήκευση (data lakes) και επεξεργασία (batch/streaming)[17]. Οι σύγχρονες επιχειρήσεις βασίζονται σε αυτοματοποιημένες ροές δεδομένων που συνδέουν υλικό, λογισμικό και δίκτυα. Περιλαμβάνουν αποθήκευση σε αποθετήρια, δημιουργία μεταδεδομένων, έκδοση και περιορισμούς χρήσης[18]. Η προσέγγιση αυτή ενισχύει την αναλογική διαχείριση της γνώσης και υποστηρίζει μακροχρόνια βιωσιμότητα δεδομένων.

Σημασία των δεδομένων

Η αποτελεσματική διαχείριση εξασφαλίζει την εγκυρότητα αποτελεσμάτων και την ομαλή ολοκλήρωση μελετών[19]. Τα δεδομένα λειτουργούν ως θεμέλιο για την τεκμηριωμένη έρευνα και την αξιόπιστη παραγωγή νέας γνώσης. Προλαμβάνει, επίσης, απώλειες, μειώνει χρόνο αναζήτησης και διευκολύνει την αναπαραγωγή, ενισχύοντας τη συνεργασία και την καινοτομία[20]. Η σωστή διαχείριση επιτρέπει σε ομάδες διαφορετικών πεδίων να ανταλλάσσουν πληροφορίες και να εργάζονται αποτελεσματικά. Είναι απαραίτητη για καθημερινές δεξιότητες όπως ασφαλής αποθήκευση και ανάλυση, προάγοντας την κριτική σκέψη[21]. Η εκπαίδευση στην ορθή χρήση δεδομένων ενδυναμώνει τους πολίτες στον ψηφιακό κόσμο. Οι DMPs δημιουργούν κεντρικές τοποθεσίες για δεδομένα, υποστηρίζοντας αρχές FAIR για επαναχρησιμοποίηση[22]. Η FAIR προσέγγιση ενθαρρύνει τη διαφάνεια και ενισχύει τις πιθανότητες νέων ανακαλύψεων. Βελτιώνουν ασφάλεια, παραγωγικότητα και ανταγωνιστικότητα μέσω αναλύσεων[23]. Τα δεδομένα αποτελούν βασικό πυλώνα για επιχειρηματική στρατηγική και αυτοματοποίηση διαδικασιών. Επιταχύνουν επιστημονικές ανακαλύψεις, αυξάνουν απόδοση επενδύσεων και προωθούν διαφάνεια[24]. Η πρόσβαση σε αξιόπιστα δεδομένα ενισχύει την ποιότητα της δημόσιας πολιτικής και ερευνητικής ηθικής.

Προκλήσεις στη διαχείριση δεδομένων

Προκλήσεις περιλαμβάνουν λάθη εισαγωγής, ελλείψεις δεδομένων που προκαλούν προκαταλήψεις και ανάγκη για ασφαλή αποθήκευση[25]. Η ποιότητα των δεδομένων αποτελεί συνεχές ζήτημα που απαιτεί συνεχείς ελέγχους και μεθοδολογική αυστηρότητα. Πρόβλημα αποτελούν οι απώλειες δεδομένων (π.χ. 17% ετησίως σε βιολογικές μελέτες), η ασυνεπής οργάνωση και οι περιορισμοί εργαλείων[26]. Η έλλειψη καθολικών προτύπων επιτείνει αυτά τα προβλήματα. Υφίστανται επίσης συμβιβασμοί στην ποιότητα των δεδομένων και τη διαχείριση ταυτοχρονίας[27]. Τα προβλήματα αυτά γίνονται εντονότερα σε μεγάλα κατανεμημένα συστήματα. Παραμένουν οι περιορισμοί σε χρέωση, API και επεκτασιμότητα, και υφίσταται ανάγκη για FAIR συμμόρφωση[28]. Επιπλέον, ο μεγάλος όγκος δεδομένων απαιτεί ευέλικτες πλατφόρμες διαχείρισης. Πρόσκληση συνιστά επίσης η ετερογένεια, οι καθυστερήσεις πραγματικού χρόνου και τα "σκοτεινά" δεδομένα[29]. Αυτές οι προκλήσεις επιβραδύνουν την ανάλυση και μειώνουν την επιχειρηματική αξία. Η ποιότητα των μεταδεδομένων, η ασφάλεια, η μακροπρόθεσμη διατήρηση και η έλλειψη εκπαίδευσης κλείνουν τις προσκλήσεις που αντιμετωπίζει η διαχείριση δεδομένων[30]. Τα ζητήματα αυτά επιβάλλουν ανάπτυξη νέων θεσμικών πλαισίων και επενδύσεις σε εκπαιδευτικές δράσεις.

Δεδομένα στην αρχαιολογία

Ως δεδομένα στην αρχαιολογία αναφέρονται ποικίλες μορφές πληροφοριών που προκύπτουν από έρευνες πεδίου, ανασκαφές και αναλύσεις, συμπεριλαμβάνοντας της τεκμηρώωσης της αρχαιολογικής θέσης, χαρακτηριστικών και συμφραζομένων υλικών κατάλοιπων, καθώς και μεταδεδομένα και παραδεδομένα που τεκμηριώνουν μεθόδους και περιορισμούς συλλογής[31]. Αυτά τα δεδομένα είναι κρίσιμα για την κατανόηση της ανθρώπινης συμπεριφοράς σε μεγάλη κλίμακα, ιδιαίτερα μέσω χωρικών δεδομένων υψηλής πυκνότητας (HDSM), όπως 3D μοντέλα από LiDAR ή φωτογραμμετρία, τα οποία επιτρέπουν την επαναχρησιμοποίηση και διαλειτουργικότητα σύμφωνα με τις αρχές FAIR (εύρεση, προσβασιμότητα, διαλειτουργικότητα, επαναχρησιμοποίηση) και CARE για δεδομένα ιθαγενών πληθυσμων[32]. Ωστόσο, προκλήσεις όπως η έλλειψη τυποποίησης, η κακή τεκμηρίωση συμφραζομένων, η ψηφιακή αποικιοκρατία και τα προβλήματα αρχειοθέτησης λόγω μεγάλου όγκου δεδομένων εμποδίζουν την επαναχρησιμοποίηση, οδηγώντας σε απώλειες και δυσκολίες επαλήθευσης[33]. Η σημασία τους έγκειται στην προώθηση της συνθετικής έρευνας και της ηθικής διαχείρισης και του δημόσιου οφέλους, αλλά απαιτούν βελτιωμένες διαδικασίες όπως σχέδια διαχείρισης κύκλου ζωής δεδομένων, από τη συλλογή έως την αρχειοθέτηση σε αποθετήρια όπως το tDAR[34], με έμφαση στην ποιότητα χρήσης μέσω μετρήσεων αποτελεσματικότητας και ικανοποίησης χρηστών[35]. Συνολικά, η βελτίωση της διαχείρισης δεδομένων μπορεί να αντιμετωπίσει προκαταλήψεις και να ενισχύσει την καινοτομία στην αρχαιολογία, προάγοντας ανοιχτή πρόσβαση και συνεργασία.

Συμπέρασμα

Τα δεδομένα αποτελούν πυλώνα της σύγχρονης γνώσης, με τη διαχείρισή τους να απαιτεί ισορροπημένες στρατηγικές για να ξεπεραστούν οι προκλήσεις και να μεγιστοποιηθεί η αξία τους. Η ενσωμάτωση προηγμένων τεχνολογιών, η υιοθέτηση διεθνών προτύπων και η ενίσχυση της διαλειτουργικότητας συμβάλλουν καθοριστικά στην αξιοποίηση του δυναμικού τους. Η υιοθέτηση ανοιχτών πρακτικών και εργαλείων θα ενισχύσει την καινοτομία και τη συνεργασία σε όλους τους τομείς, προωθώντας μια πιο διαφανή, αποτελεσματική και προσβάσιμη επιστημονική και τεχνολογική κουλτούρα.

Παραπομπές

  1. ↑ Dhudasia et al. 2021, 2.
  2. ↑ Briney et al. 2020, 2.
  3. ↑ Grillenberger & Romeike 2017, 2.
  4. ↑ Boch et al. 2021, 1.
  5. ↑ Freitas et al. 2025, 123.
  6. ↑ Donaldson & Koepke 2022, 1.
  7. ↑ Dhudasia et al. 2021, 2.
  8. ↑ Briney et al. 2020, 3.
  9. ↑ Grillenberger & Romeike 2017, 3.
  10. ↑ Boch et al. 2021, 6.
  11. ↑ Freitas et al. 2025, 123.
  12. ↑ Donaldson & Koepke 2022, 2.
  13. ↑ Dhudasia et al. 2021, 2.
  14. ↑ Briney et al. 2020, 4.
  15. ↑ Grillenberger & Romeike 2017, 10.
  16. ↑ Boch et al. 2021, 6.
  17. ↑ Freitas et al. 2025, 123.
  18. ↑ Donaldson & Koepke 2022, 2.
  19. ↑ Dhudasia et al. 2021, 2.
  20. ↑ Briney et al. 2020, 1.
  21. ↑ Grillenberger & Romeike 2017, 2.
  22. ↑ Boch et al. 2021, 1.
  23. ↑ Freitas et al. 2025, 123.
  24. ↑ Donaldson & Koepke 2022, 1.
  25. ↑ Dhudasia et al. 2021, 2.
  26. ↑ Briney et al. 2020, 1.
  27. ↑ Grillenberger & Romeike 2017, 3.
  28. ↑ Boch et al. 2021, 6.
  29. ↑ Freitas et al. 2025, 123.
  30. ↑ Donaldson & Koepke 2022, 3.
  31. ↑ Heilen & Manney 2023, 2.
  32. ↑ Klehm 2023, 104-105.
  33. ↑ Faniel et al. 2013, 5-7.
  34. ↑ The Digital Archaeological Record — μια ψηφιακή πλατφόρμα/αποθετήριο για την αποθήκευση, διαχείριση, τεκμηρίωση και μακροχρόνια διατήρηση αρχαιολογικών δεδομένων.
  35. ↑ Seaton et al. 2023, 1-2.

Βιβλιογραφία

  • Boch, M., Gindl, S., Barnett, A., Margetis, G., Mireles, V., Adamakis, E., & Knoth, P. (2021). A Systematic Review of Data Management Platforms. Proceedings of the 2021 Conference. https://oro.open.ac.uk/81959/
  • Briney, K. A., Coates, H., & Goben, A. (2020). Foundational Practices of Research Data Management. Research Ideas and Outcomes, 6, e56508. https://doi.org/10.3897/rio.6.e56508
  • Dhudasia, M. B., Grundmeier, R. W., & Mukhopadhyay, S. (2021). Essentials of Data Management: An Overview. Pediatric Research, 93(1), 2-3. https://doi.org/10.1038/s41390-021-01389-7
  • Donaldson, D. R., & Koepke, J. W. (2022). A Focus Groups Study on Data Sharing and Research Data Management. Scientific Data, 9, 345. https://doi.org/10.1038/s41597-022-01428-w
  • Faniel, I., Kansa, E., Kansa, S. W., Barrera-Gomez, J., & Yakel, E. (2013). The Challenges of Digging Data: A Study of Context in Archaeological Data Reuse. Proceedings of the 13th ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries. https://doi.org/10.1145/2467696.2467712
  • Freitas, N., Rocha, A. D., & Barata, J. (2025). Data Management in Industry: Concepts, Systematic Review and Future Directions. Journal of Intelligent Manufacturing. https://doi.org/10.1007/s10845-025-02570-z
  • Grillenberger, A., & Romeike, R. (2017). Key Concepts of Data Management – an Empirical Approach. Proceedings of Koli Calling 2017, 1-10. https://doi.org/10.1145/3141880.3141886
  • Heilen, M., & Manney, S. A. (2023). Refining Archaeological Data Collection and Management. Advances in Archaeological Practice, 11(1), 1-7. https://doi.org/10.1017/aap.2022.41
  • Klehm, C. (2023). The Use and Challenges of Spatial Data in Archaeology. Advances in Archaeological Practice, 11(1), 104-109. https://doi.org/10.1017/aap.2022.38
  • Seaton, K.-L., Laužikas, R., McKeague, P., Moitinho de Almeida, V., May, K., & Wright, H. (2023). Understanding Data Reuse and Barriers to Reuse of Archaeological Data: A Quality-in-Use Methodological Approach. Internet Archaeology, 63(8). https://doi.org/10.11141/ia.63.8
Ανακτήθηκε από «https://archaeology.archive.gr/mediawiki-1.44.0/index.php?title=Δεδομένα&oldid=2186»