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2.3	과학분야의	데이터	수집	및	활용학술분야에서 연구의 재료이자 결과물로서의 데이터의 중요성은 오래 전부터 인식되어 왔다. 하지만 세 가지 요인이 데이터의 효과적인 수집 및 관리에 방해가 되었다. 첫째는 연구에 대한 보상체계가 모두 학술논문, 학술대회 발표, 저서, 특허 등과 같은 연구결과물의 생산에만 연계되어 왔다는 것이다. 둘째는, 위의 연구결과물의 경우 비교적 정형화되어 있어 이것들을 한 곳에 모으고 조직화하는 것이 상대적으로 용이한 반면 데이터는 매우 다양하고, 내용과 형태 면에서 정형화하기 어렵다는 것이다. 이는 데이터를 모 아서 일관성 있는 방법으로 서비스 하는 것이 매우 어렵다는 것을 의미한다. 마지막으로, 연구데이터의 경우는 단순히 데이터의 저장 및 보존뿐 아니라 학술커뮤니케이션의 관행 및 과정에서 데이터의 출판, 등록, 인증, 접근 및 유통 그리고 이용이 되어야 하는데 아직까지 데이터와 관련된 학술커뮤니케이션 관행과 절 차가 확고하게 자리를 잡지 못한 상태라는 것이다. 최근 과학데이터의 효과적인 수집, 관리 및 공유를 촉진시키는 몇 가지 변화가 있었다. 첫 번째 변화의 시발점으로서 정부로부터 연구비 지원을 통해 수행된 연구에서 생산되는 데이터에 대해 보다 체계적인 관리와 공유를 의무화하는 정책이 시행되고 있다는 것을 들 수 있다. 미국의 National Science Foundation (NSF)은 2011년 1월 18일 이후에 제출되는 모든 제안서에 연구로부터 생산되는 각종 자료와 데이터를 어떤 식으로 관리, 공유, 활용할 것인지에 대해 제시하라는 이른바 Data Management Plan(DMP)의무규정을 제정하여 시행하고 있다(Grant Proposal Guide (GPG) Chapter II.
과학데이터의 효과적인 수집 등을 촉진시키는 변화가 있었고 정부로부터 연구비 지원을 통해 수행된 연구에서 생산된 데이터에 대해 체계적인 관리를 의무화하는 정책이 시행되고 있다.