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Introducción

Descripción general del GBADs

El objetivo del programa Carga Mundial de Enfermedades Animales (GBAD) es minimizar la carga económica y sanitaria de las enfermedades animales mediante la recopilación, evaluación y selección de recursos de datos privados y abiertos a través de un motor de conocimiento.

El papel de los datos en el GBADs

Los datos inspiran la toma de decisiones a través de modelos (suministrados por GBAD y otros) que mejoran el impacto social de la ganadería y la acuicultura, impactan positivamente en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y contribuyen en mejorar los resultados para los productores de ganado. El objetivo general del GBAD es mejorar los métodos para estimar la carga sanitaria y económica de las enfermedades animales y las enfermedades humanas debido a las enfermedades animales. El GBAD recopilara, accedera, estandarizara y seleccionara la gran cantidad de recursos de datos abiertos y privados disponibles, y hará que estos recursos estén disponibles a través de un motor de conocimiento. Al hacer que los datos relacionados con la salud y la economía de los animales estén disponibles a través de un motor, los datos se utilizarán se compararán mejor, lo que en última instancia conducirá a mejores decisiones y resultados tanto en el sector público como en el privado.

El motor de conocimiento de datos de GBAD se basará en una estrategia de procedencia y gobernanza de datos estandarizada y bien definida, lo que permitirá a GBAD actuar como un "intermediario" de datos confiable para todos los artefactos de datos que se mueven a través de nuestro sistema. Los artefactos de datos de "intermediación" significa que no seremos propietarios (ni, en muchos casos, almacenaremos) de artefactos de datos que se difundan a través del sistema, sino que proporcionaremos datos que han sido estandarizados y "FAIRificados" utilizando nuestros métodos documentados. La estrategia de procedencia y gobernanza de datos de GBAD garantizará la estandarización de datos, que estos estén protegidos contra el uso indebido y brinden la capacidad de evaluar críticamente la calidad y la confianza de los datos. Específicamente, esto incluirá estándares de metadatos reglamentados que incluyen vocabularios controlados, ontologías y estructuras que usaremos como la columna vertebral de nuestro motor de datos. La adaptación de los metadatos estandarizados permitirá consultar los datos y los metadatos, auditar las prácticas y comprender cuándo se pueden combinar las fuentes de datos. Nuestro énfasis en los metadatos detallados y la calidad de los datos resaltará la necesidad de una procedencia detallada de todos los datos que nuestro sistema gestiona.

Gobierno de datos y GBAD

"Si quieres llegar rápido, ve solo. Si quieres llegar lejos, ve acompañado".

-- Proverbio Africano
[Jonathan Rushton](https://orcid.org/0000-0001-5450-4202), el director de GBADs, a menudo comienza las reuniones de equipo con la cita anterior, recordando a los temas del GBADs que es importante continuar trabajando juntos para tener impacto

Este proverbio se puede extender a la idea de big data. Hay innumerables fuentes de datos abiertos y privados, e incluso cuando estas fuentes son de la misma disciplina, a menudo vemos diferencias en cómo se estructuran, informan, describen y difunden los datos. La combinación de datos de diferentes fuentes requiere colaboración, transparencia y trabajo en equipo.

**FAIR**, (o JUSTO en español), como leerá, significa Findable (Encontrable), Accessible (Accesible), Interoperable y Reutilizable. Añadimos una 'S' después de FAIR (**FAIRS**) para Seguros.

¡Estos son los principios de intercambio de datos por los cuales nos esforzamos en GBADs!
Es imposible combinar datos si cada uno trabaja individualmente en su conjunto de datos sin pensar en cómo se comunicarán, se compartirán y se reutilizarán estos datos. Al usar estándares y una estructura de datos para respaldar los principios FAIR, podemos comenzar a trabajar juntos y construir una **cultura de datos** en GBAD.

El Manual de gobernanza de datos de GBAD describe cómo administrar, describir y comunicar los datos que fluyen a través del motor de conocimiento de GBAD. Tambien, este manual documenta las pautas, las prácticas estándar y los procedimientos relacionados con la estrategia de gobernanza de datos de GBAD.

:clase: consejo

Este es un documento vivo"! A medida que el tema Informática de GBAD aprenda más sobre la gobernanza de datos y las necesidades de datos de GBAD, actualizaremos y ajustaremos este manual en consecuencia.

Vamos Empezando


Para obtener información sobre nuestros principios de intercambio de datos:
[Principios de intercambio de datos](#dataSharing)
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Obtenga más información sobre nuestro motor de conocimiento aquí:

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Para comprender nuestros estándares de datos e información sobre metadatos:
[Estándares de datos](#techdatastds)

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Aprenda a usar nuestra interfaz de programación de aplicaciones (API) aquí:
[Guía del usuario de datos](#dataUsers)

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Obtenga más información sobre "datos ordenados" (organizar sus hojas de cálculo de una manera que respalde los principios FAIR) aquí:
[Organización de datos en hojas de cálculo](#dataBestPractices)

Este documento está organizado para reflejar los componentes principales de la gobernanza de datos desde la perspectiva de GBAD:

  1. ¿Qué es la gobernanza de datos desde la perspectiva de GBAD? Esto incluye una descripción general de lo que es la gobernanza de datos y su procedencia, nuestros principios para compartir datos y por qué la gobernanza de datos es fundamental en la perspectiva general de GBAD.
  2. Estándares de metadatos y mejores prácticas que planeamos adoptar.
  3. Privacidad y seguridad de los datos
  4. Gestión de datos, incluida una descripción general del sistema y cómo funciona el almacenamiento de metadatos, las API y otros almacenamientos de datos
  5. Guía de uso de datos
  6. Guía del contribuyente de datos