Data Stations

303.526
datasets

Social Sciences and Humanities

Archaeology

Life Sciences

Physical and Technical Sciences

Nationaal expertisecentrum en repository voor onderzoeksdata

Welkom bij DANS, het nationale expertisecentrum en repository voor onderzoeksdata. We helpen onderzoekers hun data beschikbaar te maken voor hergebruik. Zo kunnen wetenschappers de data inzetten voor nieuw onderzoek en is gepubliceerd onderzoek controleerbaar en herhaalbaar. DANS behoort tot de meest vooraanstaande repositories van Europa.

Ervaringen uit de community

"Het is van essentieel belang dat wetenschappers hun data met elkaar delen, want alleen op die manier kan er vooruitgang worden geboekt en kan tijdverspilling worden voorkomen. Het is daarom goed dat DANS bestaat."

Prof.dr. Nicoline van der Sijs, Instituut voor de Nederlandse Taal

"Als machine learning onderzoeker begrijp ik maar al te goed dat er geen goede modellen zijn zonder goede data. DANS speelt hierin een grote rol door het niet alleen heel makkelijk te maken om data te delen, maar ook de mensen die de data delen te stimuleren en hen naam en faam te geven."

Dr. Joaquin Vanschoren, Assistent Professor Machine Learning, Eindhoven University of Technology (TU/e)

"Van mijn promotor leerde ik dat informatie de enige grondstof is die groeit in gebruik. Vandaar dat ik data delen via DANS enorm toejuich."

Dr. Maarten Marx, Universitair Docent, Universiteit van Amsterdam

“We vragen vaak letterlijk en figuurlijk veel van participanten. Door de onderzoeksdata met elkaar te delen, zorgen we ervoor dat participanten minder zwaar belast worden.”

Dr. Thabo van Woudenberg, Erasmus Universiteit Rotterdam

"Het kiezen van een betrouwbare repository is belangrijk om onze data wijd te verspreiden, gemakkelijk toegankelijk en op lange termijn beschikbaar te maken. DANS is een goede repository die aan al deze criteria voldoet."

Diah H. Apriyanti, Universiteit Twente & National Research and Innovation Agency Republic of Indonesia

"Het delen van data was een belangrijke succesfactor van ons project. Juist het feit dat wij vroeg in het project data online zijn gaan publiceren en delen, resulteerde in de verdere participatie van (onbekende) private zoekers en versneld gebruik onder professioneel onderzoekers."

Dr. Stijn Heeren, Projectleider Portable Antiquities of the Netherlands (PAN)

"Er is een overvloed aan plekken om data op te slaan — delen via DANS geeft mij vertrouwen dat de data goed en met integriteit gearchiveerd worden.”

Dr. Chris Hartgerink, Directeur Liberate Science GmbH

"Het duurzaam en centraal beschikbaar stellen van unieke onderzoeksdata is van onschatbare waarde voor besluitvorming rond behoud van ons cultureel erfgoed. Het is onmisbaar voor individuele onderzoekers met slechts een kleine maar niet onbelangrijke onderzoeksagenda."

Dr. Sanneke Stigter, Assistent Professor Conservatie en Restauratie van Cultureel Erfgoed, Universiteit van Amsterdam

“Sinds 2012 zijn onze kaarten van vroegere en huidige rivierlopen in de Rijn-Maas delta beschikbaar via DANS, vindbaar voor archeologen, hydrologen en anderen. We gebruiken het platform graag als archiverings- en als downloadplek voor onze karteergegevens."

Dr. Kim M. Cohen, Faculteit Geowetenschappen, Universiteit Utrecht

"Onze taalkundige database van de Hebreeuwse Bijbel is het product van meer dan vier decennia hard werken. DANS heeft ons geholpen om deze schat aan data op betrouwbare wijze op te slaan en gemakkelijke toegang mogelijk te maken."

Willem van Peursen, Hoogleraar Oude Testament, Faculteit Religie en Theologie, VU & directeur ETCBC

Nieuws

Vorige maand had ik het genoegen om de openingskeynote te geven tijdens de 18e editie van de International Digital Curation Conference (IDCC24) in Edinburgh. Een van de vele zorgen van deze tijd is het vermogen om informatie om ons heen te vertrouwen. Transparantie is één manier om vertrouwen te bevorderen en in die zin vond ik het thema van de conferentie ‘Vertrouwen door Transparantie’ zowel actueel als relevant.

Het is de missie van DANS om je te ondersteunen bij het FAIR maken van je data. Daarom hebben we een aantal veelgestelde vragen (FAQ) verzameld en op onze website gepubliceerd.

Op 6 maart 2024 kondigde MLCommons (een consortium in kunstmatige intelligentie engineering) de introductie aan van Croissant, een metadata format om machine learning (ML) datasets te helpen standaardiseren. Het doel van Croissant is om datasets gemakkelijk vindbaar en bruikbaar te maken voor verschillende tools en platforms. Dit is zeer relevant voor de European Open Science Cloud (EOSC) taken over FAIR data sustainability en belangrijk voor Linked Data in het algemeen.