Los datos de investigación son la información generada en un proceso científico que se utiliza para analizar, validar resultados y construir conocimiento transferible al mercado.
En el ecosistema deep tech, donde la ciencia y la tecnología se entrelazan para resolver los desafíos más complejos, los datos de investigación son el combustible que impulsa el descubrimiento. Sin datos, no hay evidencia; sin evidencia, no hay conocimiento transferible. Comprender qué son, cómo se gestionan y por qué son tan valiosos es esencial para cualquier investigador o emprendedor tecnológico que aspire a convertir la ciencia en impacto.
¿Qué son los datos de investigación?
Los datos de investigación son la información generada durante un proceso científico, como mediciones, observaciones o resultados experimentales; utilizada para validar hipótesis y resultados.
Se trata de todos aquellos materiales, registros y evidencias que se generan, recolectan o utilizan durante un proceso de investigación para validar sus resultados y conclusiones. No se limitan a números o tablas: incluyen desde observaciones de campo, imágenes y grabaciones hasta simulaciones computacionales, códigos fuente y metadatos.
Su función principal es sustentar y validar los hallazgos de la investigación, permitiendo que otros científicos puedan verificar, replicar y construir sobre el trabajo realizado. En este sentido, los datos de investigación son la base de la credibilidad científica y el pilar sobre el que se asienta la transferencia de conocimiento.
En términos prácticos, los datos de investigación son el activo que permite transformar una hipótesis científica en evidencia validada y aplicable.
Importancia de los datos en el proceso científico
Los datos de investigación son mucho más que un subproducto de la ciencia: son el activo estratégico que permite:
- Validar hipótesis: Sin datos contrastables, una hipótesis no pasa de ser una especulación.
- Asegurar la reproducibilidad: La ciencia avanza cuando los resultados pueden ser replicados por otros equipos.
- Facilitar la colaboración: Los datos compartidos permiten que equipos de diferentes disciplinas y geografías trabajen sobre una misma base.
- Acelerar la innovación: Los datos abiertos y bien gestionados reducen la duplicación de esfuerzos y acortan los tiempos de desarrollo.
En el contexto de la investigación aplicada y la deep tech, los datos de investigación son también la materia prima para la creación de valor económico. Una base de datos bien estructurada puede ser el origen de una propiedad intelectual protegible o el núcleo de un modelo de negocio basado en datos.
En el ecosistema deep tech, los datos de investigación son un activo clave para los inversores, ya que permiten evaluar la viabilidad técnica de una tecnología.
Tipos de datos de investigación
Los datos de investigación se clasifican en diferentes categorías según su origen y naturaleza:
Datos observacionales
Son aquellos capturados en tiempo real y que, por su naturaleza, suelen ser únicos e irreemplazables. Incluyen registros de campo, mediciones ambientales, observaciones astronómicas o datos clínicos de pacientes. Su valor reside en que documentan fenómenos tal y como ocurren en la realidad.
Datos experimentales
Son los generados bajo condiciones controladas en un laboratorio o entorno de prueba. Incluyen mediciones de ensayos, resultados de experimentos químicos o biológicos, y tests de materiales. Su ventaja es que pueden ser replicados, lo que permite verificar su fiabilidad.
Datos de simulación y computacionales
Son el resultado de modelos matemáticos y simulaciones ejecutadas con ordenadores. Incluyen desde simulaciones climáticas hasta modelos de dinámica molecular o predicciones de inteligencia artificial. En el ámbito del Big Data, estos datos son cada vez más relevantes.
Datos derivados o recopilados
Son aquellos que no se generan directamente, sino que se obtienen a partir del análisis, procesamiento o combinación de datos de otras fuentes. Incluyen bases de datos compiladas, índices, o conjuntos de datos curados para un propósito específico.
El ciclo de vida de los datos de investigación
Los datos de investigación no son estáticos: siguen un ciclo de vida que abarca desde su planificación hasta su preservación a largo plazo. Este ciclo, ampliamente utilizado en la gestión de datos de investigación (GDI), incluye varias etapas clave:
- Planificación: Se define qué datos se van a generar o recolectar, y se elabora un plan de gestión de datos que anticipa cómo se organizarán, almacenarán y compartirán.
- Recolección o creación: Se generan los datos mediante experimentos, observaciones o simulaciones.
- Procesamiento y análisis: Los datos brutos se limpian, transforman y analizan para extraer conclusiones.
- Almacenamiento y preservación: Los datos se guardan en formatos seguros y accesibles, garantizando su integridad a largo plazo.
- Acceso y difusión: Los datos se comparten con la comunidad científica, ya sea en abierto o bajo condiciones controladas.
- Reutilización: Los datos son utilizados por otros investigadores para nuevos estudios, cerrando el ciclo.
Gestión ética y preservación de los datos de investigación
La gestión ética de los datos de investigación es un requisito indispensable para una transferencia tecnológica exitosa. Una mala gestión puede dar lugar a problemas de propiedad intelectual, pérdida de confianza por parte de los inversores o incluso sanciones legales.
Para que los datos sean realmente útiles en el proceso de transferencia, deben cumplir con los principios FAIR: Encontrables (Findable), Accesibles (Accessible), Interoperables (Interoperable) y Reutilizables (Reusable). Estos principios garantizan que los datos puedan ser localizados, comprendidos y utilizados por otros actores del ecosistema, ya sean otros investigadores, empresas o fondos de venture capital interesados en el potencial comercial de la tecnología.
Además, la preservación de los datos a largo plazo es esencial para garantizar la reproducibilidad de los resultados y para que futuras spin-offs o startups puedan basar su desarrollo en una evidencia sólida y contrastada.
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