Доступен доклад Committee for Scientific and Technological Policy (CSTP) OECD Secretariat «Business models for sustainable research data repositories»., где отмечается:
Один из подходов к повышению эффективности управления и организационной структуры может включать более тщательный анализ видов данных, которые хранятся в хранилищах, и сроков их хранения. В консультации с исследовательскими сообществами, которые генерируют и используют данные, могут быть разработаны более рациональные и реалистичные критерии для хранения и очистки/уничтожения, или критерии «теневого архивирования». Многоуровневое хранилище – это метод, который используется для снижения затрат некоторыми большими, хорошо зарекомендовавшими себя репозиториями. Данные, которые не использовались в течение некоторого времени, могут быть сохранены в «глубоких» архивах, где затраты минимизированы.
Физическое и географическое расположение центров обработки данных может также иметь важное значение с точки зрения затрат, например с точки зрения изменения цен на электроэнергию. Центры обработки данных могут потреблять много энергии, поэтому энергоэффективность и экономическая эффективность идут рука об руку, а также могут быть областью для изучения при размышлении о том, как уменьшить затраты на хранилище данных. Это также вопрос экологической устойчивости в мире, где объемы данных растут в геометрической прогрессии, и может быть важным фактором при разработке устойчивой бизнес-модели хранилища данных исследований в будущем.
Хранилища данных исследований представляют собой относительно новое институциональное развитие. Хотя некоторые хранилища существуют на протяжении многих десятилетий, большинство из них существуют лишь несколько лет, и многие дисциплины и страны еще не создали долгосрочные учреждения по сохранению данных. Очевидно, что некоторые страны или общины имеют возможность взять на себя ведущую роль в создании новых учреждений для долгосрочного управления данными исследований, извлекая уроки из успехов и неудач, достигнутых на сегодняшний день.
Политические и правовые стратегии также могут иметь значительные финансовые последствия. Одно из преимуществ заключается в сокращении расходов, когда нет необходимости администрировать и обеспечивать соблюдение проприетарных или других ограничительных режимов доступа к данным и их использованию. Существуют, конечно, законные и неизбежные ограничения на данные, основанные на защите личной конфиденциальности, национальной безопасности и других проблемах конфиденциальности. Управление такими ограничениями приводит к различным стратегиям оптимизации затрат для различных дисциплин и является одной из причин, почему один подход не всем подходит.
Разработка и устойчивость бизнес-моделей хранилища исследовательских данных зависит от многих факторов. К ним относятся роль хранилища, национальные и доменные контексты, стадия разработки хранилища и этап жизненного цикла, характеристики сообщества пользователей и тип продукта данных, который требуется сообществу (влияющий на уровень инвестиций, необходимых для обработки и улучшения данных). Все эти вопросы необходимо учитывать при выборе и разработке соответствующих бизнес-моделей. Там нет решения, когда «один размер подходит всем».
Хранилища исследовательских данных являются неотъемлемой частью инфраструктуры открытой науки. Хранилища данных исследований обеспечивают долгосрочное управление данными исследований, что позволяет проверять полученные результаты и повторно использовать данные. Они приносят значительные экономические, научные и социальные выгоды. Поэтому важно обеспечить устойчивость хранилищ исследовательских данных.
Многие хранилища исследовательских данных в значительной степени зависят от государственного финансирования.
Ключевой политический вопрос, который необходимо решить, заключается в том, как это финансирование наиболее эффективно обеспечить – каким механизмом и из какого источника? Есть преимущества и недостатки различных бизнес-моделей при различных обстоятельствах, которые могут существенно повлиять на работу хранилища данных. Важно рассмотреть вопрос о том, какая система распределения наилучшим образом обеспечит оптимальный уровень финансирования хранилищ исследовательских данных.
Четко сформулированная бизнес-модель необходима для всех хранилищ исследовательских данных.
Разработка успешной бизнес-модели включает в себя понимание фазы разработки репозитория, разработку комплекса продуктов/услуг, понимание факторов затрат и сопоставление источников доходов, выявление источников доходов и заинтересованных сторон, а также создание ценностного предложения для этих заинтересованных сторон). Эти элементы изменяются на протяжении всего жизненного цикла репозитория. Успешная бизнес-модель должна согласовываться с миссией (задачами) репозитория и учитывать контекст, в котором он работает, и они также могут изменяться с течением времени.
Ценностное предложение должно быть ясно для различных заинтересованных сторон репозитория, включая спонсоров. То, что кто-то готов заплатить за что-то, зависит от их восприятия его ценности. Для непосредственных пользователей данных и сервисов репозитория ценность понятна и проявляется в их использовании. Для заинтересованных сторон, которые не являются прямыми пользователями, но могут быть спонсорами, им труднее судить о ценности.
Привлечение и поддержка структурных, институциональных, филантропических или других спонсоров зависит от их понимания ценностного предложения и обеспечения того, чтобы участие могло включать хранилища, проводящие подробный анализ выгод/затрат, стоимости и воздействия.
Сбор информации хорошего качества для демонстрации экономической ценности и воздействия хранилищ данных на потенциальных спонсоров может оказаться сложной задачей. Существует также параллель в проведении исследований или научных исследований, которые могут потребовать сбора информации, связанной с воздействием (например, публикации и цитирования), и проведения тематических исследований воздействия.
Усилия по оптимизации затрат может помочь обеспечить эффективное и устойчивое управление цифровыми активами с течением времени. Большая ясность в отношении оптимизации затрат в масштабах всей системы (на протяжении всего жизненного цикла данных) имеет важное значение, а не просто сосредоточиться на экономии затрат на уровне хранилища. В этой связи ключевое значение имеет влияние модели финансирования на финансовые ограничения и мониторинг ландшафта для новых возможностей. Не все хранилища исследовательских данных должны выполнять специализированные задачи по хранению. Аналогичным образом, не все учреждения или организации должны создавать отдельные хранилища.
Источник:
https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/302b12bb-en.pdf?expires=1535530004&id=id&accname=guest&checksum=D9D4AC15017F3106BFF2E84567D93709
