Архив статей журнала
Современные междисциплинарные проекты в области науки о данных характеризуются высокой сложностью, множеством участников и необходимостью координации организационных и технических процессов. Одной из ключевых проблем в таких проектах является обеспечение воспроизводимости методов и результатов исследований. Целью работы является проведение обзора современных практик и инструментов, направленных на повышение воспроизводимости в проектах науки о данных, и их анализ с точки зрения управления исследовательским процессом. Был проведен систематический обзор из более чем 50 публикаций за 2015-2025 годы, направленный на выявление современных организационных практик и инструментов, применяемых для обеспечения воспроизводимости в проектах науки о данных из научных и прикладных публикаций, документации инструментов в науке о данных и открытых репозиториев. Из них 30 работ легли в основу данного обзора. В работе рассмотрены пять ключевых категорий решений: контроль версий кода, данных и отчетов; управление зависимостями и средами исполнения; автоматизация процессов и оркестрация пайплайнов; стандартизация хранения данных; документирование и обеспечение прозрачности. Особое внимание уделено управленческому эффекту от их применения - снижению издержек, рисков и трудозатрат на коммуникации и выполнение типовых работ. Основными ограничениями внедрения инструментов воспроизводимости в организационные процессы остаются необходимость зрелой инфраструктуры, организационных изменений и обучения персонала. Представленные выводы могут быть использованы при разработке стандартов управления исследовательскими проектами, формировании корпоративной культуры прозрачности и выборе инструментов для применения.
Современное состояние научной деятельности характеризуется стремительным ростом объемов цифровых данных, усложнением исследовательских процессов и увеличением междисциплинарных взаимодействий, что обусловливает необходимость переосмысления традиционной методологии проведения исследований. Целью настоящего исследования является разработка воспроизводимой методологии науки о данных, в которой научная деятельность представляется как совокупность формализованных процессов, взаимодействующих с центральным объектом - Информацией. Методология разработана на основе анализа актуальной научной литературы, философских оснований научного метода, а также опыта междисциплинарных проектов, ориентированных на воспроизводимые вычисления и системную работу с данными. В рамках работы структурированы семь воспроизводимых процессов: сбор наблюдений, сбор вопросов, сбор публикаций, исследование, создание концептуальных фреймворков, публикация и создание дизайна. Каждый из процессов определен через фазу анализа и синтеза и направлен на трансформацию элементов Информации, включающей определения, наблюдения, вопросы, концептуальные фреймворки, прогнозы и дизайн процессов. Методология позволяет отделить процессы производства знания от самого знания, что способствует повышению прозрачности, воспроизводимости и верифицируемости научной деятельности. Предложенная структура обеспечивает формализацию научной деятельности, ее управляемость и адаптивность к условиям цифровой науки, сохраняя преемственность классического научного метода.