Analysis Ready Data Creation Guidelines: Comprehensive Approach Proposal

Core Concepts

Proposing a comprehensive approach for generating high-quality Analysis Ready Data (ARD).

Abstract

Introduction

Increased need for high-quality data outputs.
Lack of comprehensive guidelines for ARD creation.

Literature Review

Various criteria and steps proposed over the years.
Focus on specific subsets without holistic guidelines.

Ten Steps for ARD Creation

Ethics, project documentation, data governance, management, storage, discovery, cleaning, quality assurance, metadata, dictionary.

Digital Atlas Context

ACYWA aims to improve child and youth wellbeing metrics in Australia.

Conclusion

Proposed guidelines provide a framework for creating high-quality ARD.

Author Contributions & Acknowledgements
References

Stats

Landsat analysis ready data for global land cover mapping (Remote Sensing 23(4), 2021)
Open data products framework for creating valuable ARD (Journal of Geographical Systems 23(4), 2021)

Quotes

"Ethics should be at the forefront of project development."
"Project documentation is crucial for effective research conduct."
"Data governance ensures compliance with privacy regulations."

Key Insights Distilled From

Guidelines for the Creation of Analysis Ready Data

by Harriette Ph... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08127.pdf

Deeper Inquiries

どのようにこれらのガイドラインを異なる研究分野に適応させることができますか？

これらのガイドラインは、異なる研究分野に適応する際に特定の要素を調整して柔軟性を持たせることが重要です。例えば、倫理的規制やデータ収集方法は、医学研究や社会科学研究など異なる領域では異なる要件がある場合があります。そのため、各分野ごとに必要な手順やプロセスを考慮し、適切に調整することが重要です。また、メタデータやデータクリーニング手法も特定の研究分野に合わせてカスタマイズすることで効果的な結果を得ることができます。

What are the implications of excluding certain steps in the ARD creation process

ARD作成プロセスから特定のステップを除外した場合の影響は何ですか？
ARD作成プロセスから特定のステップを除外することは、最終的なデータ品質および信頼性に影響を与える可能性があります。例えば、データクリーニングや品質保証手法を省略すると、不正確さや一貫性の欠如などエラーが残りやすくなります。また、メタデータ原則も無視されれば、データ可視性および再利用性が低下し情報共有能力も制限されてしまう可能性があります。

How can metadata principles enhance data visibility and reusability beyond the scope of this study

メタデータ原則はこの研究範囲外でもどのようにしてデータ可視化および再利用性向上に寄与しますか？
メタデータ原則は他の研究領域でも同様に役立ちます。これらの原則はFAIR（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）原則を通じて情報共有能力および再利用可能性向上へ貢献します。例えば、「見つけられる」ためユニークID提供、「アクセシブル」ため標準化コミュニケ―ション・プロトコル使用、「相互運用可能」ため標準フォーマット採用、「再利用可能」ため正確情報提供等々です。