Implementamos Dataverse en la infraestructura tecnológica de la institución, garantizando una plataforma funcional, segura y preparada para la gestión de datos de investigación.

El proceso incluye la instalación, configuración y puesta en marcha de todos los componentes necesarios para el correcto funcionamiento del sistema.

Incluye:

• Análisis inicial de requerimientos
  
  • Evaluación de las necesidades de la institución.
  • Revisión del volumen estimado de datasets.
  • Identificación de usuarios, investigadores, comunidades académicas y políticas de acceso.
  • Definición de la arquitectura tecnológica adecuada.
• Instalación del entorno tecnológico
  
  • Configuración del servidor físico o virtual.
  • Instalación y configuración de los componentes requeridos:
    
    • Dataverse.
    • Payara Server.
    • PostgreSQL.
    • Apache Solr.
    • Elasticsearch.
    • Servicios de almacenamiento.
• Configuración institucional
  
  • Creación de la estructura organizativa del repositorio.
  • Configuración de colecciones y datasets.
  • Definición de roles y permisos:
    
    • Administradores.
    • Curadores de datos.
    • Investigadores.
    • Usuarios externos.
• Configuración de seguridad
  
  • Implementación de certificados SSL.
  • Configuración de accesos seguros.
  • Recomendaciones para copias de seguridad.
  • Ajustes básicos de seguridad del servidor.
• Configuración de estándares de datos
  
  • Implementación de esquemas de metadatos.
  • Configuración de campos descriptivos.
  • Preparación del repositorio para interoperabilidad con servicios externos.
• Pruebas y puesta en producción
  
  • Validación del funcionamiento general.
  • Pruebas de carga y búsqueda.
  • Revisión de permisos.
  • Entrega del sistema operativo y funcional.

Realizamos procesos de migración desde plataformas existentes hacia Dataverse, garantizando la transferencia correcta de datasets, archivos, metadatos e información asociada.

El objetivo es conservar la información institucional y aprovechar las capacidades avanzadas de gestión de datos científicos.

Incluye:

• Evaluación del sistema origen
  
  • Análisis de la plataforma actual.
  • Identificación de formatos existentes.
  • Revisión de estructuras de metadatos.
  • Evaluación de compatibilidad.
• Preparación y limpieza de datos
  
  • Revisión de registros duplicados.
  • Normalización de información.
  • Ajuste de metadatos.
  • Preparación de archivos para importación.
• Diseño del modelo de migración
  
  • Mapeo de campos entre sistemas.
  • Adaptación de metadatos al modelo Dataverse.
  • Definición de colecciones y comunidades.
• Migración de contenidos
  
  • Transferencia de datasets.
  • Migración de archivos asociados.
  • Conservación de información descriptiva.
  • Configuración de permisos de acceso.
• Validación posterior
  
  • Revisión de registros migrados.
  • Verificación de archivos.
  • Control de integridad de información.
  • Corrección de errores encontrados.

Formación especializada dirigida al personal bibliotecario, investigadores y administradores responsables de gestionar la plataforma Dataverse.

La capacitación combina fundamentos de gestión de datos de investigación con ejercicios prácticos dentro del sistema.

Dirigida a:

• Bibliotecarios.
• Gestores de repositorios.
• Personal de investigación.
• Administradores tecnológicos.
• Oficinas de investigación.

Contenidos:

Introducción a la gestión de datos de investigación

• Conceptos de Research Data Management (RDM).
• Ciencia abierta.
• Principios FAIR.
• Ciclo de vida de los datos científicos.

Administración de Dataverse

• Gestión de usuarios.
• Creación de colecciones.
• Configuración de permisos.
• Administración del repositorio.

Gestión de datasets

• Creación y edición de datasets.
• Carga de archivos.
• Gestión de versiones.
• Publicación de datos.

Metadatos y descripción científica

• Uso de esquemas como:
  • DataCite.
  • Dublin Core.
  • DDI.
• Buenas prácticas para describir datasets.
• Preparación de datos para descubrimiento académico.

Curación y preservación

• Revisión de datasets.
• Control de calidad.
• Licencias.
• Políticas de acceso.

Programa de formación online diseñado para instituciones que necesitan capacitar equipos distribuidos geográficamente.

Permite aprender Dataverse mediante sesiones prácticas y materiales especializados.

Incluye:

• Sesiones virtuales en vivo.
• Material didáctico.
• Manuales de administración.
• Ejercicios prácticos.
• Grabaciones de las sesiones.
• Evaluación del aprendizaje.

Módulos:

Módulo 1: Fundamentos de datos de investigación

• Ciencia abierta.
• Datos FAIR.
• Repositorios de datos.

Módulo 2: Administración de Dataverse

• Configuración general.
• Usuarios y permisos.
• Organización institucional.

Módulo 3: Gestión y publicación de datasets

• Creación de datasets.
• Metadatos.
• Versionamiento.
• Publicación.

Módulo 4: Servicios avanzados

• DOI.
• ORCID.
• APIs.
• Interoperabilidad.