GRICAD accompagne les projets dans leurs besoins autour de la gestion, du design et de l'ingénierie de la donnée :

• Plan de Gestion de données, questions juridiques, RGPD.
• Collecte, extraction et préparation des données.
• Bases de données, modélisation, architecture, workflow.
• Fouille de données, visualisation, croisement.

GRICAD coordonne la Cellule Data Grenoble Alpes en charge de l'accompagnement des scientifiques sur la gestion de leurs données de recherche.
Elle est composée de membres de l’UAR GRICAD, des bibliothèques universitaires, de laboratoires et de la DIST CNRS.

• Pour contacter la cellule : sos-data@univ-grenoble-alpes.fr
• Pour s'incrire à la liste de diffusion sur les données de la recherche : https://listes.univ-grenoble-alpes.fr/sympa/info/uga-research-data
• Pour avoir plus d'informations sur la cellule et les données de la recherche : le site science ouverte de l'UGA
• L'un de nos partenaires sur ces problématiques générales de science ouverte : Site du projet Datacc' porté par Lyon 1 et Grenoble autour de l'accompagnement à la gestion de données de recherche en physique et en chimie.

Travail sur les données de recherche

Les technologies mises en oeuvre sont disponibles sur la plateforme cloud de GRICAD (NOVA). Une équipe est à la disposition des porteurs de projets pour les aider dans leur mise en oeuvre, depuis l'évaluation des besoins jusqu'à la mise à disposition des outils.

GRICAD peut vous accompagner pour démarrer vos projets de traitements de données massives et/ou complexes en :

• mettant à votre disposition une ou plusieurs machines virtuelles sur l'infrastructure Openstack,
• installant les piles logicielles qu'il maîtrise sur ces machines (Elasticseach, Logstash, Kibana, ArangoDB, ...),
• vous accompagnant sur le paramétrage et l'utilisation de ces logiciels.

1. Confidentialité, innovation juridique, sécurité, RGPD (acquisition des données, sécurisation d’accès, anonymisation, données ouvertes, ...).
2. Qualité, traçabilité, cycle de vie (nettoyage de données, traçabilité à différentes fins - entre autre reproductibilité et justification pour publication -, lien avec les plans de gestion de données).
3. Plateformes expérimentales, environnement de tests, technologies BDD et SIG, outils statistiques, spécificités des enquêtes, traitement de données massives du Web. Requêtage, présentation sélective, valorisation des données.
4. Evolutions des infrastructures en fonction des besoins.