Allteftersom vetenskapen blir mer dataintensiv och samverkande använder forskarna i allt högre grad större och mer komplexa data för att besvara forskningsfrågor. Kapaciteten hos lagringsinfrastrukturen, den ökade förfiningen och spridningen av sensorer, den allestädes närvarande tillgången till datorkluster, utvecklingen av nya analystekniker och större samarbeten gör det möjligt för forskare att ta itu med stora samhällsutmaningar på ett sätt som saknar motstycke. Samtidigt har forskningsdatabaser byggts för att vara värd för forskningsdata som svar på sponsorns krav på att forskningsdata ska vara allmänt tillgängliga. Biblioteken återuppfinner sig själva för att möta en växande efterfrågan på att hantera, lagra, kurera och bevara de data som produceras inom ramen för offentligt finansierad forskning. Eftersom bibliotekarier och datachefer utvecklar de verktyg och den kunskap de behöver för att uppfylla dessa nya förväntningar möter de oundvikligen samtal kring Big Data. Detta papper utforskar definitioner av Big Data som har sammansmält under det senaste årtiondet runt fyra allmänt nämnda egenskaper: volym, variation, hastighet och sannfärdighet. Vi lyfter fram de frågor som är förknippade med varje egenskap, särskilt deras inverkan på datahantering och datasäkring. Vi använder den metodologiska ramen för datalivscykelmodellen, bedömer två modeller som utvecklats inom ramen för Big Data-projekt och finner att de saknas. Vi föreslår en livscykelmodell för Big Data som inkluderar aktiviteter med fokus på Big Data och närmare integrerar kuration med forskningslivscykeln. Dessa aktiviteter omfattar planering, förvärv, förberedelse, analys, bevarande och upptäckt, med beskrivning av data och säkerställande av kvalitet som en integrerad del av varje aktivitet. Vi diskuterar relationen mellan institutionella datasäkringsdatabaser och nya långsiktiga dataresurser i samband med högpresterande datacenter och reproducerbarhet inom beräkningsvetenskap. Vi tillämpar denna modell genom att kartlägga de fyra egenskaperna hos Big Data som beskrivs ovan för var och en av aktiviteterna i modellen. Denna kartläggning ger upphov till en rad frågor som utövare bör ställa i ett Big Data-projekt.
Även om Ref inte beskriver utvärderingskriterierna för modellen, Sinaeepourfard et al. (2016b) föreslår 6Vs of Big Data (Value, Volume, Variety, Velocity, Variability, Veracity) som en bas för att utvärdera data livscykelmodeller i samband med Big Data.
Revisiting the Data Lifecycle with Big Data Curation
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Digital Curation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}