ما هي حوكمة البيانات البحثية؟ دليل للجامعات والمراكز البحثية

تنتج الجامعات والمراكز البحثية كميات هائلة من البيانات، مثل نتائج التجارب السريرية، والدراسات الطولية، وقراءات المستشعرات، والتسلسلات الجينية، ومؤشرات الأداء الأكاديمي والبحثي.

لكن جزءا كبيرا من هذه البيانات يبقى دون استفادة حقيقية بعد انتهاء المشروع.

وهنا يأتي دور حوكمة البيانات البحثية.

فهي الإطار الذي ينظم كيفية إدارة البيانات البحثية وملكيتها والتحكم فيها عبر دورة حياتها كاملة، من لحظة إنشائها أو جمعها وحتى حفظها أو مشاركتها أو إعادة استخدامها.

والهدف هو أن تعرف الجهة ما البيانات التي تمتلكها، ومن المسؤول عنها، ومن يحق له الوصول إليها، وما مستوى جودتها، وكيف يمكن استخدامها مستقبلا بثقة.

وبذلك تتحول البيانات من ناتج جانبي للمشاريع البحثية إلى أصل استراتيجي يمكن حمايته، وإعادة استخدامه، وربطه بأبحاث جديدة، وتحويله إلى قيمة علمية وتشغيلية مستمرة.

حوكمة البيانات البحثية هي مجموعة السياسات والأدوار والمعايير والإجراءات التي تحدد كيفية إدارة الجهة لبياناتها البحثية.

فهي توضح من يملك البيانات، ومن يحق له الوصول إليها، وكيف يتم حفظها، وكيف تحافظ الجهة على جودتها، وكيف يمكن استخدامها لإنتاج قيمة علمية أو تشغيلية جديدة.

وتختلف حوكمة البيانات البحثية عن حوكمة البيانات العامة التي تركز عادة على البيانات التشغيلية وبيانات الأعمال.

فالبيانات البحثية لها طبيعة خاصة. فهي أكثر تنوعا، وقد تحتفظ بقيمتها لسنوات طويلة، وقد تتضمن اعتبارات أخلاقية أو معلومات حساسة، كما أنها تنتج غالبا من باحثين وفرق مستقلة بدلا من أن تنشأ داخل عمليات مركزية موحدة.

ولهذا تحتاج البيانات البحثية إلى إطار حوكمة يراعي طريقة إنتاجها واستخدامها ومشاركتها وحفظها، مع الحفاظ على حقوق الملكية والمسؤوليات والقيمة البحثية على المدى الطويل.

تحتفظ جهات بحثية كثيرة ببيانات تراكمت عبر سنوات من الدراسات والمشاريع دون وجود تصور واضح لمن يملكها فعليا وكيف يجب إدارتها.

وقد تبقى مجموعات البيانات لدى باحثين أفراد، أو محفوظة في أجهزة شخصية، أو موزعة بين أنظمة مختبرية مختلفة. وعندما يغادر الباحث، قد تغادر معه البيانات أو تضيع القدرة على الوصول إليها وفهمها.

وهنا تظهر المشكلة: الجهة مولت البحث، لكنها لم تبن الآليات التي تحفظ ملكية الأصل الناتج عنه.

هذا النهج يخلق عدة مخاطر.

فالبيانات قد تصبح غير قابلة لإعادة الاستخدام في أبحاث لاحقة، أو يصعب دمجها مع مجموعات بيانات أخرى، أو تفقد قدرتها على دعم السمعة البحثية أو توليد قيمة جديدة.

وفي الوقت نفسه، ترتفع متطلبات الامتثال. فجهات التمويل، ودور النشر، والجهات الوطنية في السعودية ودول الخليج والعالم تطلب بصورة متزايدة إدارة واضحة للبيانات وإثبات القدرة على التحكم فيها وحمايتها.

وأي جهة لا تستطيع إثبات سيطرتها على بياناتها قد تواجه مخاطر امتثال، إلى جانب خسارة فرص بحثية وشراكات وقيمة كان من الممكن الاستفادة منها.

التحول المطلوب هو الانتقال من مجرد حيازة البيانات إلى امتلاكها وإدارتها بصورة واضحة.

وهذا التحول ليس مشكلة تقنية في الأساس، بل مسألة حوكمة.

تعمل حوكمة البيانات البحثية عبر مجموعة من المكونات المترابطة، وكل مكون يعالج جزءا مختلفا من مسؤولية الجهة عن بياناتها.

الملكية والمسؤولية

يجب أن تحدد الجهة بوضوح ملكية البيانات الناتجة عن أبحاثها، ومن يتحمل مسؤولية إدارتها. فالملكية تحدد المساءلة، بينما توضح المسؤولية التشغيلية من يتولى العناية اليومية بالبيانات وجودتها وحفظها.

السياسات والمعايير

تحدد السياسات المكتوبة كيفية تصنيف البيانات، وتخزينها، ومشاركتها، والاحتفاظ بها. أما المعايير فتضمن الاتساق في تفاصيل مثل تسمية الملفات، والبيانات الوصفية، ومستويات الجودة المطلوبة. وتسعى الجهات الأكثر نضجا عادة إلى مواءمة هذه الممارسات مع أطر ومعايير دولية ذات صلة.

إدارة دورة حياة البيانات

تشمل الحوكمة المراحل كاملة، من التخطيط وجمع البيانات إلى المعالجة والتحليل والحفظ والمشاركة والإتلاف. ولكل مرحلة ضوابط وقرارات مختلفة يجب تحديدها بوضوح.

الوصول والأمن

تحدد الحوكمة من يحق له استخدام البيانات، وتحت أي شروط، وبأي مستوى من الصلاحيات. ويشمل ذلك إدارة الموافقات الأخلاقية، وإخفاء الهوية عند الحاجة، وضوابط الأمن السيبراني، وآليات الوصول إلى البيانات الحساسة.

الجودة وتحقيق القيمة

يحدد إطار الحوكمة ما المقصود بالبيانات الجيدة، وكيف يتم التحقق من جودتها وتحسينها. وكلما ارتفعت جودة البيانات، زادت موثوقية النتائج البحثية، وتحسنت القدرة على المقارنة المؤسسية، وارتفعت إمكانية إعادة الاستخدام أو بناء قيمة بحثية وتجارية منها.

وعندما تعمل هذه المكونات معا، تنتقل البيانات البحثية من ملفات موزعة إلى أصل منظم يمكن للجهة التحكم فيه وحمايته والاستفادة منه بثقة.

في الجهة التي تطبق حوكمة فعالة للبيانات البحثية، لا تنتهي البيانات بعد اكتمال المشروع داخل مجلد شخصي لدى الباحث.

بل تنتقل إلى نظام مؤسسي موثق، مع تحديد مالك واضح للبيانات، وسجل للبيانات الوصفية، وفترة احتفاظ محددة، وسياسة تنظم الوصول والاستخدام.

وبذلك يستطيع باحثون آخرون مستقبلا اكتشاف هذه البيانات، وطلب استخدامها، والبناء عليها في دراسات جديدة، بما يضيف قيمة جديدة إلى الأصل البحثي بدلا من فقدانه بعد انتهاء المشروع.

كما تحتاج الحوكمة العملية إلى وضوح في حقوق اتخاذ القرار.

فأسئلة مثل: من يحق له الوصول إلى مجموعة البيانات؟ وهل يمكن استخدامها في شراكة تجارية؟ وهل يسمح بمشاركتها خارج الجهة؟ يجب أن تكون لها إجابات محددة مسبقا.

وهنا يوفر إطار الحوكمة مرجعية ثابتة لهذه القرارات، بدلا من إعادة التفاوض عليها من الصفر في كل مرة.

وعندما تصبح هذه القواعد واضحة، تقل الفوضى، وتتحسن قابلية إعادة الاستخدام، وتصبح قيمة البيانات أكثر استدامة داخل الجهة.

تحتاج الجهة إلى البدء في حوكمة بياناتها البحثية عندما تدرك أن هذه البيانات تحمل قيمة مؤسسية، لكنها لا تمتلك طريقة منظمة لإدارتها والاستفادة منها.

ومن أبرز المؤشرات المبكرة:

احتفاظ الباحثين بالبيانات في أجهزة أو مساحات شخصية غير خاضعة للإدارة المؤسسية.

غياب إجابة واضحة عن سؤال: من يملك البيانات فعليا؟

إعادة جمع البيانات نفسها لأن مجموعات سابقة فقدت أو أصبح الوصول إليها صعبا.

طلب جهات التمويل أو الجهات التنظيمية خططا واضحة لإدارة البيانات.

زيادة الإنتاج البحثي دون نمو مماثل في الابتكار أو إعادة استخدام البيانات.

وتكون الحوكمة أكثر فاعلية عندما تبدأ بشكل استباقي، قبل أن تفرض ضغوط الامتثال أو متطلبات الشركاء استجابة سريعة ومتأخرة.

فالبدء مبكرا يمنح الجهة وقتا لبناء الملكية، والمسؤوليات، والسياسات، والبنية التشغيلية بصورة منظمة، بدلا من معالجة المشكلات بعد ظهورها.

حوكمة البيانات البحثية ليست مشروعا تقنيا يختصر في تركيب نظام جديد.

هي عملية تغيير داخل الجهة تحتاج إلى دعم من صناع القرار، وتغيير في الثقافة البحثية، وتعامل متوازن مع استقلالية الباحثين.

فعندما تقدم الحوكمة باعتبارها مجموعة من القيود أو المتطلبات الإضافية، غالبا ما تواجه مقاومة من الفرق البحثية.

أما عندما ترتبط بفوائد واضحة، مثل تسهيل النشر العلمي، وتقوية طلبات التمويل، وتحسين الوصول إلى البيانات، وفتح فرص بحثية جديدة من خلال إعادة الاستخدام، تصبح قيمتها أكثر وضوحا وقبولا.

كما أن البنية التقنية تلعب دورا مهما.

فمن الصعب تطبيق سياسات الحوكمة فعليا إذا كانت البيانات موزعة بين أجهزة شخصية وأنظمة منفصلة.

ولهذا تحتاج الجهة إلى أنظمة مركزية تجعل الملكية، والصلاحيات، والجودة، ومسار البيانات أكثر وضوحا وقابلية للتطبيق والمتابعة.

النجاح هنا لا يعتمد على السياسة وحدها ولا على التقنية وحدها، بل على تكامل الاثنين مع طريقة عمل الباحثين اليومية.

بالنسبة للجهات المستعدة للانتقال من المفهوم إلى التطبيق، يقدم كتاب Navigating Research Data Governance من تأليف د. ناصر ف. بن دحيم ود. نورا أ. الثميري خارطة طريق عملية لهذا التحول.

يوضح الكتاب لماذا أصبح الانتقال من مجرد الاحتفاظ بالبيانات إلى امتلاكها وإدارتها بصورة واضحة أمرا ملحا، وكيف يمكن للحوكمة أن تحسن جودة البيانات وتزيد قدرتها على إنتاج قيمة بحثية وتشغيلية مستمرة.

كما يقدم الكتاب منصة ZDataCloud من IDM باعتبارها تطبيقا عمليا لمبادئ الحوكمة، بما يمنح صناع القرار إطارا مفاهيميا واضحا ومسارا تشغيليا يساعد على تحويل السياسات إلى ممارسة فعلية.

وبالنسبة للجامعات والمراكز البحثية التي تريد المنافسة في بيئة أكاديمية تعتمد بصورة متزايدة على البيانات، لم تعد حوكمة البيانات البحثية خيارا ثانويا.

السؤال لم يعد: هل نحتاج إلى الحوكمة؟

السؤال هو: ما سرعة انتقال الجهة من مجرد حيازة البيانات إلى امتلاكها وإدارتها كأصل استراتيجي؟