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डेटा प्रबंधन योजना जनरेटर

वे प्रश्न भरें जिन्हें डेटा प्रबंधन योजना को तय करना होता है — कौन-सा डेटा, कौन-से फ़ॉर्मेट, कहाँ संग्रहित, कैसे साझा और संरक्षित, किसकी ज़िम्मेदारी — और उत्तरों को सामान्य DCC-शैली योजना, NSF के वर्तमान Research.gov खंड, पारंपरिक दो-पृष्ठीय योजना, या Horizon Europe टेम्पलेट में व्यवस्थित करें। खाली उत्तर वे प्रश्न बन जाते हैं जो अभी तय होने बाकी हैं। ईमानदार टेम्पलेट, कोई AI नहीं; कुछ भी आपके ब्राउज़र से बाहर नहीं जाता। निःशुल्क, पंजीकरण आवश्यक नहीं।

टेम्पलेट

यह डेटा प्रबंधन योजना के लिए DCC चेकलिस्ट (v4.0, 2013) के आठ खंडों पर आधारित है। यदि आपके फ़ंडर या संस्थान का अपना टेम्पलेट है — DMPTool और DMPonline में कई हैं — तो वह टेम्पलेट पहले आता है।

परियोजना

डेटा

दस्तावेज़ीकरण और मानक

नैतिकता, अधिकार और सुरक्षा

साझाकरण और संरक्षण

लोग और संसाधन

योजना जाँच

8 खंडों को अभी उत्तर चाहिए। लगभग 357 शब्द।

  • 1. प्रशासनिक डेटाउत्तर चाहिए
  • 2. डेटा संग्रहउत्तर चाहिए
  • 3. दस्तावेज़ीकरण और मेटाडेटाउत्तर चाहिए
  • 4. नैतिकता और कानूनी अनुपालनउत्तर चाहिए
  • 5. भंडारण और बैकअपउत्तर चाहिए
  • 6. चयन और संरक्षणउत्तर चाहिए
  • 7. डेटा साझाकरणउत्तर चाहिए
  • 8. ज़िम्मेदारियाँ और संसाधनउत्तर चाहिए

आपकी डेटा प्रबंधन योजना

डेटा प्रबंधन योजना

परियोजना: [परियोजना का शीर्षक]टेम्पलेट: डेटा प्रबंधन योजना के लिए DCC चेकलिस्ट (v4.0)

1. प्रशासनिक डेटा

[परियोजना और डेटा के उद्देश्य का दो-तीन वाक्यों में सारांश दें।]

2. डेटा संग्रह

2.1 आप कौन-सा डेटा एकत्र या उत्पन्न करेंगे?

[आप कौन-सा डेटा एकत्र या उत्पन्न करेंगे — प्रकार, स्रोत, और क्या वह नया है या दोबारा उपयोग किया जा रहा है?]

[कौन-से फ़ाइल फ़ॉर्मेट उपयोग करेंगे, और क्या वे साझाकरण और दीर्घकालिक पहुँच के लिए उपयुक्त हैं?]

[आप कितने डेटा की अपेक्षा करते हैं — MB, GB या TB में?]

2.2 डेटा कैसे एकत्र या उत्पन्न होगा?

[डेटा कैसे एकत्र, व्यवस्थित, नामित, संस्करणित और गुणवत्ता-जाँच किया जाएगा?]

3. दस्तावेज़ीकरण और मेटाडेटा

3.1 डेटा के साथ कौन-सा दस्तावेज़ीकरण और मेटाडेटा होगा?

[डेटा के साथ कौन-सा दस्तावेज़ीकरण और मेटाडेटा होगा — README, कोडबुक, या मेटाडेटा मानक?]

4. नैतिकता और कानूनी अनुपालन

4.1 नैतिक मुद्दों को आप कैसे सँभालेंगे?

[सहमति, व्यक्तिगत डेटा और गुमनामीकरण आप कैसे सँभालेंगे?]

4.2 कॉपीराइट और बौद्धिक संपदा अधिकार आप कैसे सँभालेंगे?

[डेटा का स्वामी कौन है, और किस लाइसेंस के अंतर्गत वह साझा होगा?]

5. भंडारण और बैकअप

5.1 शोध के दौरान डेटा का भंडारण और बैकअप कैसे होगा?

[परियोजना के दौरान डेटा कहाँ रखा जाएगा, और उसका बैकअप कैसे होगा?]

5.2 पहुँच और सुरक्षा आप कैसे सँभालेंगे?

[डेटा तक कौन पहुँच सकता है, और संवेदनशील डेटा की सुरक्षा कैसे होगी?]

6. चयन और संरक्षण

6.1 कौन-सा डेटा रखा, साझा और/या संरक्षित किया जाना चाहिए?

[कौन-सा डेटा रखा जाएगा, और कितने समय तक?]

6.2 दीर्घकालिक संरक्षण योजना क्या है?

[कौन-सी रिपॉज़िटरी या आर्काइव डेटा रखेगा?]

7. डेटा साझाकरण

7.1 आप डेटा कैसे साझा करेंगे?

[डेटा कैसे, किनके साथ और किन शर्तों पर साझा होगा?]

[डेटा कब उपलब्ध कराया जाएगा?]

7.2 क्या डेटा साझाकरण पर कोई प्रतिबंध ज़रूरी है?

[साझाकरण पर कोई प्रतिबंध ज़रूरी है? कारण बताएँ — या बताएँ कि कोई नहीं है।]

8. ज़िम्मेदारियाँ और संसाधन

8.1 डेटा प्रबंधन की ज़िम्मेदारी किसकी होगी?

[हर डेटा प्रबंधन कार्य की ज़िम्मेदारी किसकी है?]

8.2 अपनी योजना लागू करने के लिए आपको कौन-से संसाधन चाहिए?

[डेटा प्रबंधन पर कितना खर्च होगा — भंडारण, रिपॉज़िटरी शुल्क, कर्मचारियों का समय — और उसे कैसे वहन किया जाएगा?]

डेटा प्रबंधन योजना जनरेटर का उपयोग कैसे करें

  1. 1. वह टेम्पलेट चुनें जो आपका फ़ंडर माँगता है। सामान्य DCC चेकलिस्ट का पालन करता है; NSF Research.gov फ़ॉर्म का; Horizon Europe आयोग के FAIR टेम्पलेट का। आप कभी भी बदल सकते हैं — आपके उत्तर बने रहते हैं।
  2. 2. छोटे, ठोस वाक्यों में उत्तर दें। फ़ॉर्मेट, आकार, रिपॉज़िटरी, लाइसेंस और लोगों के नाम लिखें। हर बिंदु के लिए एक पंक्ति; हर पंक्ति एक अनुच्छेद बन जाती है।
  3. 3. योजना जाँच देखें। हर खंड बताता है कि उसके ज़रूरी उत्तर हैं या नहीं, और बिना उत्तर वाले प्रश्न कोष्ठक में मसौदे में रहते हैं। जिन फ़ील्ड का टेम्पलेट उपयोग नहीं करता, वे सूचीबद्ध होते हैं ताकि आपका लिखा कुछ भी चुपचाप गायब न हो।
  4. 4. जहाँ जाना है वहाँ कॉपी करें। Word या Google Docs के लिए कॉपी करें, टेक्स्ट या Markdown डाउनलोड करें, या NSF के लिए हर उत्तर को Research.gov फ़ॉर्म के मेल खाते बॉक्स में चिपकाएँ।

चार टेम्पलेट, एक सेट उत्तर

हर लेआउट किस पर आधारित है
टेम्पलेटआधारखंड
सामान्यडेटा प्रबंधन योजना के लिए DCC चेकलिस्ट, v4.0 (2013)प्रशासनिक डेटा; डेटा संग्रह; दस्तावेज़ीकरण और मेटाडेटा; नैतिकता और कानूनी अनुपालन; भंडारण और बैकअप; चयन और संरक्षण; डेटा साझाकरण; ज़िम्मेदारियाँ और संसाधन
NSF DMSPResearch.gov वेबफ़ॉर्म, 27 अप्रैल 2026 से प्रस्तावों के लिए आवश्यकउत्पाद श्रेणियाँ; पहुँच नीतियाँ और सीमाएँ; डेटा मानक और मेटाडेटा; उद्गम; सार्वजनिक आर्काइविंग; सार्वजनिक पहुँच की समयसीमा; डेटा उपलब्धता; जवाबदेही
पारंपरिक NSFPAPPG 24-1, अध्याय II.D.2.i(ii)डेटा और उत्पादों के प्रकार; डेटा और मेटाडेटा मानक; पहुँच और साझाकरण नीतियाँ; पुनः उपयोग और व्युत्पन्न; आर्काइविंग और संरक्षण
Horizon Europeयूरोपीय आयोग का DMP टेम्पलेट, v1.1 (2022)डेटा सारांश; FAIR डेटा (खोजने योग्य, सुलभ, अंतर-संचालनीय, पुनः उपयोग योग्य); अन्य शोध आउटपुट; संसाधनों का आवंटन; डेटा सुरक्षा; नैतिकता; अन्य मुद्दे

UK के Digital Curation Centre का DCC चेकलिस्ट वह बातें समेटता है जो फ़ंडर और संस्थान माँगते हैं, इसीलिए इतने सारे विश्वविद्यालय के टेम्पलेट उसी जैसे लगते हैं। DMPTool (अमेरिका) और DMPonline (UK और यूरोप) जैसे निःशुल्क योजना उपकरण फ़ंडरों के अपने टेम्पलेट होस्ट करते हैं; यदि आपका वहाँ है, तो उसका उपयोग करें और यहाँ तैयार किए गए उत्तर उसमें चिपकाएँ।

2026 में NSF में क्या बदला

वर्षों तक NSF प्रस्ताव के साथ अधिकतम दो पृष्ठों का एक पूरक दस्तावेज़ जाता था, जो पाँच बातें बता सकता था: डेटा और अन्य उत्पादों के प्रकार, डेटा और मेटाडेटा मानक, पहुँच और साझाकरण नीतियाँ, पुनः उपयोग और व्युत्पन्नों की नीतियाँ, और आर्काइविंग की योजनाएँ। जनवरी 2026 में जारी Policy Notice NSF 26-202 ने वह अपलोड बदलकर Research.gov वेबफ़ॉर्म में बनी डेटा प्रबंधन और साझाकरण योजना लगा दी, जो 27 अप्रैल 2026 से लागू है। फ़ॉर्म प्रस्ताव के प्रमुख डायरेक्टोरेट से तैयार होता है और हर डेटा या शोध-उत्पाद श्रेणी (अधिकतम चार) के लिए वही प्रश्न पूछता है।

नोटिस ने साझाकरण को भी सख़्त किया: NSF-वित्तपोषित प्रकाशनों को समर्थन देने वाला डेटा प्रकाशन के समय साझा होना चाहिए, और किसी भी अपवाद का वर्णन और औचित्य योजना में देना होगा। यह कहने वाली योजना कि विस्तृत योजना की ज़रूरत नहीं है, अभी भी अनुमत है, पर अब उसका स्पष्ट औचित्य चाहिए। डायरेक्टोरेट अपना मार्गदर्शन प्रकाशित करते हैं, इसलिए फ़ॉर्म भरने से पहले अपना मार्गदर्शन जाँच लें।

एक विशिष्ट उत्तर कैसा दिखता है

समीक्षक ऐसी दर्जनों योजनाएँ पढ़ते हैं जो डेटा को “उचित रूप से साझा किया जाएगा” कहकर वादा करती हैं। उपयोगी उत्तर रिपॉज़िटरी, लाइसेंस, समय और किसी भी प्रतिबंध का कारण नामित करता है। बुज़ुर्गों में शयनकक्ष की गर्मी और नींद के एक अध्ययन के लिए, सामान्य टेम्पलेट का साझाकरण खंड कुछ ऐसा पढ़ सकता है:

7. डेटा साझाकरण

7.1 आप डेटा कैसे साझा करेंगे?

पहचान-रहित डेटा, कोड और कोडबुक किसी के भी डाउनलोड के लिए खुले रूप में जमा किए जाएँगे।

समयसीमा: मुख्य शोध-पत्र प्रकाशित होने के समय।

7.2 क्या डेटा साझाकरण पर कोई प्रतिबंध ज़रूरी है?

प्रतिभागियों की गोपनीयता की रक्षा के लिए सटीक घर के स्थान रोके जाते हैं।

डेटा प्रबंधन योजनाओं में सामान्य गलतियाँ

  • “अनुरोध पर उपलब्ध।” इससे साझाकरण संयोग पर छूट जाता है, और NSF अब अपेक्षा करता है कि प्रकाशन आने पर उसके पीछे का डेटा साझा हो। एक रिपॉज़िटरी और एक तारीख दें।
  • ऐसा डेटा साझा करना जिसका ज़िक्र आपके सहमति फ़ॉर्म में नहीं था। यदि प्रतिभागियों को नहीं बताया गया था कि उनका पहचान-रहित डेटा साझा हो सकता है, तो शायद आप उसे साझा नहीं कर सकते। योजना और सूचित सहमति फ़ॉर्म एक साथ लिखें।
  • कोई README या कोडबुक नहीं। बिना चर-परिभाषाओं वाली स्प्रेडशीट मुश्किल से पुनः उपयोग योग्य होती है, भले ही वह खुली हो।
  • केवल मालिकाना फ़ॉर्मेट। दीर्घकालिक पहुँच के लिए एक प्रति खुले फ़ॉर्मेट में रखें — सांख्यिकी पैकेज की अपनी फ़ाइल-प्रकार के बजाय CSV।
  • लागत भूलना। डेटा को जमा के लिए तैयार करने में समय लगता है, और कुछ रिपॉज़िटरी शुल्क लेती हैं। उसका बजट बनाएँ, या बताएँ कि उसे कौन वहन करेगा।
  • प्रभारी कोई नहीं। बैकअप, जमा और योजना को अद्यतन रखने के लिए ज़िम्मेदार व्यक्ति का नाम दें।

आपके फ़ंडर का टेम्पलेट सबसे पहले आता है

फ़ंडर और विश्वविद्यालय अपने DMP टेम्पलेट प्रकाशित करते हैं, और कई फ़ंडर ऊपर दिए ढाँचों के अलावा अपनी आवश्यकताएँ जोड़ते हैं। जहाँ टेम्पलेट मौजूद हो, उसका उपयोग करें, अपने डायरेक्टोरेट या कार्यक्रम का मार्गदर्शन जाँचें, और इस मसौदे को उस टेम्पलेट में भरने वाली सामग्री मानें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

डेटा प्रबंधन योजना क्या है?
डेटा प्रबंधन योजना (DMP) एक छोटा दस्तावेज़ है जो बताता है कि परियोजना कौन-सा डेटा एकत्र या उत्पन्न करेगी, शोध के दौरान उसका दस्तावेज़ीकरण, भंडारण और सुरक्षा कैसे होगी, और बाद में उसे कैसे साझा और संरक्षित किया जाएगा। अधिकांश बड़े फ़ंडर इसे प्रस्ताव के साथ या अनुदान की शुरुआत में माँगते हैं, और कई विश्वविद्यालय थीसिस के लिए इसकी अपेक्षा करते हैं।
डेटा प्रबंधन योजना में क्या शामिल होना चाहिए?
कम से कम: डेटा के प्रकार, फ़ॉर्मेट और आकार; दस्तावेज़ीकरण और मेटाडेटा; नैतिकता, सहमति और बौद्धिक संपदा; परियोजना के दौरान भंडारण, बैकअप और सुरक्षा; कौन-सा डेटा कहाँ और कितने समय तक रखा जाएगा; डेटा कैसे और कब साझा होगा और कौन-से प्रतिबंध होंगे; और ज़िम्मेदारी किसकी है और उसकी लागत क्या होगी। ये DCC चेकलिस्ट के आठ शीर्षक हैं।
क्या NSF अब भी दो-पृष्ठीय डेटा प्रबंधन योजना माँगता है?
नहीं। 27 अप्रैल 2026 से जमा प्रस्तावों के लिए NSF दो-पृष्ठीय PDF के बजाय Research.gov के वेबफ़ॉर्म से डेटा प्रबंधन और साझाकरण योजना लेता है। फ़ॉर्म हर डेटा या शोध-उत्पाद श्रेणी के लिए पहुँच, मानक, उद्गम, आर्काइविंग, समयसीमा, उपलब्धता और जवाबदेही के बारे में पूछता है। उसी क्रम में उत्तर तैयार करने के लिए यहाँ NSF DMSP टेम्पलेट चुनें।
Horizon Europe डेटा प्रबंधन योजना कब देय है?
Horizon Europe में DMP प्रस्ताव का हिस्सा नहीं, बल्कि एक परियोजना डिलिवरेबल है, जो आमतौर पर छठे महीने तक देय होती है और निर्णय बदलने पर परियोजना के दौरान अद्यतन की जाती है। आयोग का टेम्पलेट अनुशंसित है, अनिवार्य नहीं; आप जो भी फ़ॉर्मेट लें, उसे Grant Agreement के अनुच्छेद 17 की शोध डेटा प्रबंधन बाध्यताएँ पूरी करनी होंगी।
FAIR डेटा का क्या अर्थ है?
FAIR का अर्थ है Findable (खोजने योग्य), Accessible (सुलभ), Interoperable (अंतर-संचालनीय) और Reusable (पुनः उपयोग योग्य), जो 2016 में Scientific Data में प्रकाशित FAIR Guiding Principles से है। व्यवहार में: डेटा को स्थायी पहचानकर्ता और समृद्ध मेटाडेटा दें, उसे ऐसी जगह जमा करें जहाँ लोग और मशीनें उसे प्राप्त कर सकें, साझा फ़ॉर्मेट और शब्दावलियाँ उपयोग करें, और स्पष्ट लाइसेंस व दस्तावेज़ीकरण जोड़ें। Horizon Europe टेम्पलेट इन्हीं चार विचारों के आसपास व्यवस्थित है।
मुझे अपने डेटा के लिए कौन-सी रिपॉज़िटरी चुननी चाहिए?
अपने विषय की भरोसेमंद रिपॉज़िटरी को प्राथमिकता दें, जैसे सामाजिक विज्ञान के लिए ICPSR या अनुक्रम डेटा के लिए GenBank, क्योंकि उसके उपयोगकर्ता वही लोग हैं जो आपके काम का सबसे अधिक पुनः उपयोग करेंगे। जहाँ कोई उपयुक्त न हो, वहाँ Zenodo, Dryad, Figshare, OSF या Harvard Dataverse जैसी सामान्य रिपॉज़िटरी DOI देती हैं और व्यापक रूप से स्वीकार्य हैं। जाँचें कि आपका फ़ंडर या संस्थान कोई पसंदीदा रिपॉज़िटरी बताता है या नहीं।

संबंधित उपकरण

शोध और प्रकाशन में और