《数据基础设施和研发基础设施项目之间互联互通框架》美国国家科学技术委员会最新报告

数据基础设施是许多大型国家和国际项目与合作的核心推动因素。在主要实验和观测研究设施的研究数据规模和复杂性呈指数级增长的同时，计算和数据技术也在快速发展，使研究数据的访问、互联、交互和分析变得更加容易。国家人工智能研究资源和国家战略计算储备等重大联邦倡议，以及开放科学和公众访问的联邦目标，都要求在科学数据和基础设施方面进行更高层次的协调。因此，研发基础设施（RDI）数据基础设施从业人员、RDI 管理人员和联邦赞助商在规划、部署和运营数据系统和服务时面临着挑战，这些系统和服务必须能够跟上不断发展的科学需求和技术进步的步伐。需要解决的变数很多，而且由于 RDI 通常是独立开发的，因此所产生的数据解决方案可能彼此大相径庭--这可能会阻碍更广泛的互操作性。

本报告旨在提高人们对全面规划 RDI 数据基础设施重要性的认识。本报告以共同框架的形式提供了一种可操作的方法，其中包含从业人员、管理人员和赞助商在规划、开发、运营和升级数据基础设施和互联性时应提出的关键问题（见下文摘要框）。本报告进一步确定了当前 RDI 数据基础设施的交叉挑战领域，这些领域将受益于联邦和社区的集体讨论和行动。最终目的是促进在 RDI 数据和基础设施的共享和互操作性方面的合作与协作，从而最大限度地提高美国科学事业的整体科学影响和效益。

本报告提出的数据基础设施规划框架摘要

数据的科学目标和任务优先级

• 哪些科学优先事项和目标是数据基础设施投资选择的驱动力？ 选择？
• 将采用哪些总体数据政策、社区规范和标准？
• 与数据有关的成功愿景是什么？有哪些可量化的标准和指标可以进行评估和评价？

用户和利用

• 为实现科学和任务目标，数据基础设施将为哪些主要用户提供服务？
• 将支持哪些科学利用模式和工作流程？
• 需要支持哪些用户与数据直接交互的方式？

数据清单、管理和监护

• 这项工作的数据清单是什么？
• 如何在整个数据生命周期实施数据管理？
• 数据基础设施将如何满足数据治理和管理需求？

动态数据生态系统

• 如何设计数据基础设施以最大限度地提高互操作性？
• 如何将前瞻性开发因素纳入 RDI 生命周期的各个阶段？
• 是否制定了流程，使工作人员和用户都能成功适应不断变化的数据资源和服务？

项目管理与合作

• 谁是数据利益相关者，他们如何参与数据决策？
• 治理和伙伴关系政策及财务支持机制将如何确保项目的可持续性和弹性？
• 在合作或伙伴关系中，是否就如何开展和监督共同努力以及如何分配各自的角色和责任达成一致？