儲存與描述

概述

在資料生命週期的每個階段都包含品質確認、記錄描述與儲存共享的規劃或執行，其內涵概述如下：

•品質確認：

包含Quality Assurance（QA）及Quality Control（QC），前者指蒐集過程中預防資料品質不良，而後者則是蒐集完成後資料品質的偵測，於蒐集資料前應規劃品質確認方式，並於蒐集和偵測過程中記錄確認方式。具體的做法包含訂定明確的資料蒐集規範，於表單設計偵錯機制，並於資料蒐集後再次確認正確性與編碼一致性，以及，找出異常、缺漏、離群或預測值，進一步標註記錄資料品質狀況。

•記錄描述：

為利資料蒐集者或其他研究者後續再運用，需保留充足的背景、實驗、蒐集、編碼、變數、品管、儲存等資訊與說明，故應有系統的描述記錄研究資料，可分為資料集和整體研究2層級，前者針對特定資料集或檔案細節說明，後者則闡述研究設計、方法、背景與流程。描述的格式多元，可能是附加於檔案的Readme files、Data dictionaries、實驗記錄簿中的筆記、典藏平台的書目資料或利於機器讀取的詮釋資料（Metadata），資料欄位亦因領域或資料類型而異，可在計劃設計階段就參考通用標準或運用查詢工具確認所屬領域的標準及配套工具與模板，並使用符合領域普遍認知的詞彙，以利完整保留、蒐集足夠且容易理解的描述資訊。

•儲存共享：

避免資料遺失與未授權的取用或更動是確保研究順利進行的要件，在規劃階段應先選擇資料儲存與備份策略，可運用備份軟體，並遵循3-2-1法則，儲存3個資料複本於2種儲存裝置上，並且至少1種放置於不同場域。儲存後亦須考量資料安全，可透過設資料或資訊設備設定密碼或加密等方式避免資料外洩，若需多人甚至跨國合作，儲存媒體則須考量共享機制，並確保團隊成員瞭解檔案管理方式，並應管控資料取用權限。

概念學習

品質確認

USGS – Managing Quality

說明QA及QC的差異，及具體計畫、執行方式與範例

DataOne - Best Practice: Assure

詳細列出資料蒐集前中後，為例品質確認的計畫、預防、檢查偵測及記錄事項

記錄描述

儲存共享

詮釋資料(Metadata)標準

查詢工具

常見標準

Dublin Core：一般性多功能之詮釋資料標準
DataCite：跨領域適用之核心詮釋資料要件，以供資源辨識、引用及指引使用為目的
Data Documentation Initiative (DDI)：為國際標準，用於描述調查資料及其他透過觀察取得之社會、行為、經濟、健康主題之科學研究資料
Statistical Data and Metadata eXchange (SDMX)：用於描述統計資料，已發表為ISO 17369之國際標準
ISO 19115 及FGDC-CSDGM ：為地理空間資訊詮釋標準
MIBBI：彙整超過40種生醫領域常用詮釋資料標準
EML：Ecology Metadata Language為生態學領域詮釋資料標準，可運用配套Morpho應用程式編輯
Darwin Core：生命科學領域詮釋資料標準