Výzkumná data přestala být soukromou věcí týmu. Poskytovatelé je vyžadují v plánu i ve zprávě, vydavatelé chtějí prohlášení o dostupnosti dat, a od roku 2026 se datová kolekce vykazuje jako samostatný druh výsledku T — Digitální kolekce dat podle Metodiky hodnocení výzkumných organizací 2025+. Zároveň platí, že většina praktických potíží nevzniká z neznalosti principů, ale z odkládání: rozhodnutí, které stálo pět minut na začátku projektu, stojí tři týdny šest měsíců po jeho konci.

Tato příručka je zhuštěním rozsáhlé studijní opory Data Stewardship (23 modulů, přes 71 000 slov) do sedmi bloků, které odpovídají skutečnému běhu projektu. Není to učebnice. Je to provozní materiál: co udělat, kdy to udělat, jak poznat, že je to hotové, a koho oslovit, když to nejde.

Co příručka není

Neposkytuje právní ani bezpečnostní posouzení konkrétního projektu. Nenahrazuje interní směrnice VŠB-TUO ani grantovou dohodu. Neřeší za vás rozhodnutí — nabízí kritéria, podle kterých se rozhodnete a rozhodnutí zdůvodníte.

Tři role, tři cesty

Příručka je psaná pro tři skupiny lidí. U každého modulu je v záhlaví značka, pro koho je zvlášť důležitý.

Kdo má patnáct minut a ne víc, ať přeskočí na Rychlý start na konci příručky.

Mapa sedmi modulů

Moduly kopírují časovou osu projektu. Dají se číst na přeskáčku, ale pořadí není náhodné.

Jak jsou moduly stavěné

Každý modul má stejných osm částí, aby se v nich dalo hledat:

1. Proč to řešit — konkrétní důsledek, když se to neudělá.
2. Co po vás kdo chce — požadavky poskytovatele, instituce, vydavatele, předpisu.
3. Jak na to — krok za krokem — očíslovaný postup, u každého kroku je uvedeno, jak poznáte, že je hotový.
4. Rozhodovací tabulka — varianty a kritéria volby.
5. Na VŠB-TUO konkrétně — kam jít a koho oslovit.
6. Checklist — k odškrtání.
7. Pět nejčastějších chyb — a co dělat místo toho.
8. Kam dál — odkazy a vazba na původní studijní oporu.

Značka „DOPLNIT"

Na několika místech najdete žlutě zvýrazněný text DOPLNIT. Označuje institucionální detail, který se liší podle fakulty nebo se mění v čase — jméno pověřence pro ochranu osobních údajů, číslo interní směrnice, kapacitu fakultního úložiště. Tato místa doplňte před distribucí na své pracoviště. Je jich úmyslně málo a jsou vždy konkrétní.

Vztah k původní studijní opoře

Původní opora Data Stewardship zůstává platná jako referenční materiál. Tato příručka z ní čerpá, ale nenahrazuje ji. Na konci každého modulu je uvedeno, které původní moduly téma rozvíjejí do hloubky, a v Příloze D je úplná mapovací tabulka 7 → 23.

Stav podkladů: srpen 2026. Institucionální odkazy a kontakty ověřte před distribucí — infrastruktura pro výzkumná data se v ČR v letech 2024–2028 aktivně buduje a mění.

Proč to řešit

Data nespravuje „projekt“ ani „tým“. Spravuje je konkrétní člověk se jménem. Pokud ho nepojmenujete, nespravuje je nikdo. Typická podoba této chyby je odchod doktoranda: měření zůstanou na jeho notebooku, hesla měl v hlavě, popis souborů nevznikl. Za půl roku nikdo neurčí, která verze dat patří k publikovanému grafu. Recenzent se zeptá na zdrojová data a fakulta nemá co poslat.

Druhý důsledek se počítá v penězích. Metodika hodnocení výzkumných organizací 2025+ zavádí druh výsledku T — Digitální kolekce dat, platný od roku 2026, ve dvou poddruzích: Topen (volně dostupná data) a Tost (ostatní data). Aby se dataset dal vykázat do RIV, musí mít strojově zpracovatelná a veřejně dostupná metadata podle principů FAIR, přiřazený persistentní identifikátor, přiřazenou licenci nebo podmínky užití, být uložen včetně metadat ve veřejně dostupném důvěryhodném nebo oborově certifikovaném digitálním repozitáři a mít alespoň jednoho autora, který se podílel na výzkumu. K vykázání je navíc povinná URL záznamu v Národním metadatovém adresáři (NMA). Každou z těchto podmínek musí někdo splnit a někdo zkontrolovat. Když to není určeno předem, data vzniknou, ale výsledek se nevykáže.

Třetí důsledek je smluvní. Modelová grantová dohoda Horizon Europe vyžaduje vypracování a pravidelnou aktualizaci DMP. „Pravidelnou“ znamená závazek na celou dobu projektu, ne přílohu k žádosti. Pokud nikdo nemá aktualizaci v popisu práce, plán zestárne během prvního roku.

Čtvrtý důsledek je kontinuita. Konec projektu znamená konec mzdových prostředků, licencí i zájmu. Data ale mají retenční lhůtu delší než projekt. Pokud není určeno, kdo je pak spravuje a z čeho se hradí úložiště, data zmizí nebo přežijí náhodou na cizím disku.

Co po vás kdo chce

Jak na to — krok za krokem

1. Vypište role, ne oddělení. Ke každé roli napište jméno a e-mail: hlavní řešitel, výzkumník sbírající data, data steward, kontakt na IT, kontakt na knihovnu, DPO, právní podpora, etická komise, projektové oddělení. Hotovo poznáte tak, že v seznamu není ani jedna položka typu „IT“ bez konkrétní osoby.

2. Určete odpovědnou osobu za každý dataset. Jeden dataset = jedno jméno; hlavní řešitel odpovídá za to, že je aktuální. Hotovo, když u každé sady měření víte, komu zavolat.

3. Vyplňte RACI matici. Přiřaďte R (kdo dělá), A (kdo odpovídá a schvaluje), C (s kým se konzultuje), I (kdo je informován). Předlohu přepište na jména:

4. Oddělte poradenství od schválení. Data steward strukturuje varianty, koordinuje podklady a kontroluje návaznosti. Nenahrazuje právní závěr, bezpečnostní výjimku, etické schválení ani podpis smlouvy. Hotovo, když má každý typ dotazu hranici, za níž se eskaluje k DPO, právníkovi, IT bezpečnosti nebo etické komisi.

5. Zapište role do DMP. DMP je evidenční nástroj, ne jediný řídicí mechanismus, ale je to místo, kde jsou jména dohledatelná pro poskytovatele i pro nástupce. Hotovo, když v DMP nezůstane ani jedna odpovědnost ve tvaru „zajistí tým“.

6. Naplánujte peníze na kuraci a archivaci už v rozpočtu projektu. Popis metadat, kontrola kvality a deposit jsou práce, ne vedlejší efekt. Hotovo, když víte, z jaké položky se to hradí.

7. Napište předávací protokol pro odchod člověka. Předává se umístění dat, README, verze, přístupová práva a otevřené úkoly. Hotovo, když odchod doktoranda znamená hodinu práce, ne rekonstrukci.

8. Určete správce po skončení projektu. Jmenovitě: kdo drží archivní kopii, kdo odpovídá na žádosti o řízený přístup, do kdy data uchováváte. Hotovo, když je jméno v DMP.

9. Jednou ročně to zrevidujte. Lidé odcházejí, předpisy se mění. Hotovo, když máte datum revize a jméno toho, kdo ji provedl.

Rozhodovací tabulka

Rozhodujte podle citlivosti dat, požadované reprodukovatelnosti, dostupných zdrojů, právních omezení, doby uchování a schopnosti doložit, že opatření proběhlo. Hodnoťte funkčnost, ne existenci útvaru.

Na VŠB-TUO konkrétně

• Konzultace k výzkumným datům a otevřeným datům: Mgr. Bc. Aleš Mučka, Ph.D., ales.mucka@vsb.cz, +420 596 994 536.
• Ústřední knihovna VŠB-TUO (útvar 9830), 17. listopadu 2172/15, 708 00 Ostrava-Poruba; knihovna@vsb.cz, +420 596 994 574, https://knihovna.vsb.cz. Nabízí konzultace, oborové knihovníky, webináře a videonávody.
• Vzor DMP vydaný ÚK je primárně pro příjemce Horizon Europe. Pro jiné poskytovatele jej použijte jako kostru.
• DSpace VŠB-TUO (https://dspace.vsb.cz) je publikační, ne datový repozitář. Pro datasety směřujte na oborový repozitář, Zenodo nebo Národní repozitářovou platformu.
• Vykazování výsledků: systém OBD, metodická podpora ÚK (knihovna@vsb.cz; importy z WoS/Scopus a autorské identifikátory: Mgr. Tomáš Inspektor, Ph.D., +420 596 991 278) — https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/publikovani/obd/ DOPLNIT fakultní referent pro RIV a projektové oddělení
• Pověřenec pro ochranu osobních údajů (DPO): Mgr. Kamila Formanová, poverenec@vsb.cz — https://www.vsb.cz/cs/univerzita/uredni-deska/ochrana-osobnich-udaju/ DOPLNIT kontakt na právní podporu fakulty
• Etická komise VŠB-TUO: žádost o stanovisko se podává na formuláři dostupném na stránce komise — https://www.vsb.cz/cs/univerzita/organizacni-struktura/eticka-komise/ ; pro biomedicínský výzkum na FEI existuje samostatná fakultní komise.
• IT podpora: helpdesk CIT +420 596 995 666, portál idesk.vsb.cz; dokumentace úložišť a služeb: https://idoc.vsb.cz DOPLNIT fakultní IT správce

Checklist

• Každá role v projektu má jméno a e-mail, ne jen název oddělení.
• Každý dataset má určenou odpovědnou osobu.
• RACI matice je vyplněná pro DMP, osobní údaje, ukládání, metadata, kvalitu, licence, repozitář a archivaci.
• U každého typu dotazu je určena hranice eskalace k DPO, právníkovi, IT bezpečnosti nebo etické komisi.
• Role a jména jsou zapsány v DMP a je určeno, kdo jej aktualizuje.
• Rozpočet projektu obsahuje položku na kuraci a archivaci dat.
• Existuje předávací protokol pro odchod člena týmu.
• Je určeno jméno správce dat po skončení projektu a doba uchování.
• Je určeno, kdo připraví záznam pro druh T a kdo ověří URL v NMA.
• Je určeno, kdo odpovídá na žádosti o přístup k datům s omezeným režimem.
• Seznam rolí byl zkontrolován za poslední rok; revize má datum a jméno.

Pět nejčastějších chyb

Kam dál

• Metodika hodnocení výzkumných organizací 2025+ (vláda ČR): https://vyzkum.gov.cz/FrontClanek.aspx?idsekce=1064052 — Příloha č. 1 Definice druhů výsledků: https://mv.gov.cz/vyzkum/soubor/definice-druhu-vysledku-pdf.aspx
• Výklad druhu výsledku T (EOSC CZ): https://www.eosc.cz/novinky-a-akce/clanky/vysledek-t
• Národní metadatový adresář: https://nma.eosc.cz ; https://www.eosc.cz/sluzby/vyhledavani/nma
• Podpora Open Science na VŠB-TUO: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/
• Webinář ÚK k druhu T a NMA: https://bloguk.vsb.cz/digitalni-kolekce-dat-t-narodni-metadatovy-adresar-nma/
• Národní repozitářová platforma a EOSC CZ: https://www.eosc.cz/
• Science Europe — kritéria a metodiky RDM: https://scienceeurope.org
• Digital Curation Centre — návody k rolím a životnímu cyklu dat: https://dcc.ac.uk

Podrobně v původní opoře: moduly 01, 20, 22.

Proč to řešit

Většina plánů správy dat (data management plan, DMP) vznikne tři dny před podáním projektu, projde hodnocením a nikdo je už nikdy neotevře. Příčina není lenost, ale způsob psaní. Věta „data budou bezpečně uložena a pravidelně zálohována“ nikoho k ničemu nezavazuje: neříká, na jakém systému, jak často, kdo to dělá a jak se pozná, že to funguje. Takový text nelze zkontrolovat, takže se ani nekontroluje. Živý DMP vznikne jedinou změnou přístupu — ke každému tvrzení doplníte systém, frekvenci, odpovědnou roli a důkaz plnění.

Druhý důvod je smluvní. Modelová grantová dohoda Horizon Europe vyžaduje vypracování DMP a jeho pravidelnou aktualizaci. DMP tedy není příloha žádosti, ale průběžný závazek. Neaktualizovaný plán je formální neplnění dohody, které se řeší při reportingu nebo auditu, tedy v nejhorší možný okamžik.

Třetí důvod jsou peníze. Úložiště, kurace, publikační poplatky i archivace se platí — a plánují se před podáním projektu. Po podpisu grantové dohody už zpravidla nelze do rozpočtu přidat položku „deposit datasetu“ ani „2 TB zabezpečeného úložiště na pět let“. Pokud v žádosti chybí, zaplatí je katedra ze svého, nebo se data nezveřejní.

Čtvrtý důvod je nový. Od roku 2026 platí druh výsledku T — Digitální kolekce dat podle Metodiky hodnocení výzkumných organizací 2025+. Aby dataset šel vykázat do RIV, musí mít strojově zpracovatelná a veřejně dostupná metadata podle principů FAIR, persistentní identifikátor, licenci, uložení ve veřejně dostupném důvěryhodném nebo oborově certifikovaném repozitáři a URL záznamu v Národním metadatovém adresáři (NMA). Všechna tato rozhodnutí se dělají v DMP. Když je odložíte na konec projektu, výsledek zpravidla nevykážete.

Co po vás kdo chce

Jak na to — krok za krokem

1. Sepište datový registr dřív než text DMP. Jeden řádek na datový objekt: jedinečné ID, typ dat, způsob pořízení, formát, odhad objemu, citlivost, vlastník. Hotovo, když každý řádek má vyplněné všechny sloupce a součet objemů dává číslo, se kterým lze jít za IT.
2. Vezměte šablonu podle poskytovatele, ne obecnou. U Horizon Europe použijte vzor DMP Ústřední knihovny. Hotovo, když víte, které otázky jsou funder-specific a které jsou stabilní jádro (data, metadata, úložiště, právo, sdílení, archivace, role, náklady).
3. Přepište každý obecný slib na měřitelný závazek. „Pravidelně zálohováno“ nahraďte konkrétním systémem, frekvencí, akceptovatelnou ztrátou dat, odpovědnou osobou a termínem testu obnovy. Hotovo, když u žádné věty nemusíte doplňovat „to nějak vyřešíme“.
4. Rozhodněte citlivost a právní režim na začátku. Určete, zda jde o osobní údaje, smluvně vázaná data partnera nebo data s bezpečnostním omezením. Hotovo, když u každého objektu stojí buď „bez omezení“, nebo jméno konzultovaného specialisty a datum. Právní závěr nedělejte sami — eskalujte na pověřence a právní útvar.
5. Napište cíl publikace jménem. Ne „vhodný repozitář“, ale konkrétní repozitář, plánovaný režim přístupu (otevřený, embargo, řízený), licenci, typ PID, odpovědnou osobu a termín depositu. Pořadí volby: oborový repozitář → institucionální → všeobecný (Zenodo). Hotovo, když by podle plánu uměl dataset uložit i někdo jiný z týmu.
6. Spočítejte náklady a vložte je do rozpočtu žádosti. Rozpočtujte alespoň: aktivní úložiště po dobu projektu, zálohy a jejich testování, čas na kuraci a dokumentaci (často největší nevykázaná položka), případné publikační poplatky za dataset nebo data paper, dlouhodobou archivaci po skončení projektu a čas na kontrolu před zveřejněním. Hotovo, když každá položka DMP má odpovídající řádek v rozpočtu, nebo výslovnou poznámku, že je hrazena z institucionální služby.
7. Určete události, které spustí aktualizaci. Nikoli jen roční kontrolu: revidujte po pilotáži, při změně metody sběru, zdroje dat, smlouvy, infrastruktury nebo personálu a před každou publikací. Hotovo, když má DMP číslo verze, datum, autora změny a krátký záznam, co se změnilo a proč.
8. Před zveřejněním DMP proveďte redakci. Z veřejné verze vypusťte názvy interních serverů, detaily bezpečnostních opatření, osobní kontakty a obchodní záměry partnerů. Hotovo, když existují dvě verze: úplná interní a redigovaná veřejná.
9. Na konci projektu napište uzavírací verzi. Popište, co se skutečně stalo, kde jste se od plánu odchýlili a proč, a jaké závazky trvají dál (kdo spravuje data po skončení projektu). Hotovo, když z dokumentu pozná nový člověk, kde data jsou a co s nimi smí.

Rozhodovací tabulka

Machine-actionable DMP (maDMP) je varianta, kde jsou stejné informace uloženy strukturovaně, takže je stroj může validovat a předat dál. Standardem je RDA DMP Common Standard; nástroje jako DMPonline, ARGOS nebo Data Management Plan Wizard s ním pracují v různé míře. Reálný přínos dnes není automatické napsání textu, ale omezení opakovaného zadávání: identita autora z ORCID, grant z registru, repozitář z re3data, institucí z ROR. Berte to střízlivě — plná integrace mezi grantovým systémem, CRIS, úložištěm a repozitářem je zatím spíš cíl než běžný provoz a chybný údaj v propojeném systému se šíří dál. Odborná rozhodnutí (právní základ, dostatečnost anonymizace, vhodnost licence) nesmí dělat nástroj.

Na VŠB-TUO konkrétně

• Ústřední knihovna vydala vzor DMP (PDF) primárně pro příjemce Horizon Europe. Najdete jej v sekci Užitečné soubory ke stažení a přes https://www.vsb.cz/veda/cs/detail-novinky/?reportId=50228
• Konzultace k výzkumným datům a open data: Mgr. Bc. Aleš Mučka, Ph.D., ales.mucka@vsb.cz, +420 596 994 536. Obecný kontakt knihovny: knihovna@vsb.cz, +420 596 994 574.
• Podpora Open Science: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/ — sekce Open Data doporučuje repozitáře 4TU.ResearchData, Dryad, ZENODO, PANGAEA, DataONE a registr re3data.org.
• DSpace VŠB-TUO (https://dspace.vsb.cz) je primárně publikační repozitář, ne datový. V DMP jako cíl depositu datasetu neuvádějte; směřujte na oborový repozitář, Zenodo nebo Národní repozitářovou platformu.
• Pro druh T počítejte s NMA (https://nma.eosc.cz). Ručně vytvořený záznam lze editovat 7 dní od vytvoření, potom už jen přes uživatelskou podporu.
• Úložiště a IT služby: dokumentace CIT na https://idoc.vsb.cz, helpdesk +420 596 995 666 / idesk.vsb.cz. DOPLNIT kdo schvaluje kapacitu výzkumného úložiště a cena za TB a rok
• DOPLNIT zda je DMP povinný i u interních a fakultních projektů a kdo jej kontroluje
• Národní instance Data Stewardship Wizard pro strukturované (machine-actionable) DMP běží na https://dmp.eosc.cz — provozuje ČVUT v rámci e-INFRA CZ pro českou výzkumnou komunitu. Vedle toho ÚK vydala vzor DMP v PDF (viz výše).

Checklist

• Mám datový registr se seznamem objektů, jejich ID, formátů a odhadů objemu.
• U každého typu dat je uveden formát pro práci i pro archivaci.
• Je určen metadatový standard a místo, kde vzniká dokumentace.
• Úložiště je pojmenováno konkrétním systémem, ne slovem „server katedry“.
• Zálohování má frekvenci, odpovědnou osobu a termín testu obnovy.
• U každého objektu je posouzena citlivost a případný právní režim.
• Je uvedena plánovaná licence pro data i pro kód.
• Je jmenován cílový repozitář, režim přístupu a typ persistentního identifikátoru.
• Je stanoveno, kdo dataset skutečně nahraje a do kdy.
• Je určena doba uchování a co se s daty stane po skončení projektu.
• Každá aktivita má odpovědnou roli, ne jen „řešitelský tým“.
• Náklady na úložiště, kuraci, publikaci a archivaci jsou v rozpočtu žádosti.
• Je sepsán seznam událostí, které spouštějí aktualizaci DMP.
• Dokument má číslo verze, datum a záznam změn.

Pět nejčastějších chyb

Kam dál

• Vzor DMP Ústřední knihovny VŠB-TUO: https://www.vsb.cz/veda/cs/detail-novinky/?reportId=50228
• Podpora Open Science na VŠB-TUO: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/
• Science Europe — mezinárodní požadavky a hodnoticí kritéria RDM: https://scienceeurope.org
• Digital Curation Centre — návody k DMP: https://dcc.ac.uk
• RDA DMP Common Standard pro maDMP: DOI 10.15497/rda00039
• Metodika hodnocení 2025+ (druh T): https://vyzkum.gov.cz/FrontClanek.aspx?idsekce=1064052
• Národní metadatový adresář: https://nma.eosc.cz

Podrobně v původní opoře: moduly 04, 05, 02.

Proč to řešit

Nepořádek v datech se neprojeví během projektu. Projeví se dva roky po jeho konci, když se ptá recenzent, auditor nebo nový doktorand. V tu chvíli máte složku plnou souborů typu data_final_v2_OPRAVENO.xlsx a nikdo neumí říct, který z nich stojí za tabulkou 3 v článku. Rekonstrukce stojí týdny práce, nebo se nepovede vůbec.

Od roku 2026 to má i finanční rozměr. Metodika hodnocení výzkumných organizací 2025+ zavádí druh výsledku T — Digitální kolekce dat. Aby data šla vykázat do RIV, musí mít strojově zpracovatelná a veřejně dostupná metadata podle principů FAIR, persistentní identifikátor, licenci a uložení ve veřejně dostupném důvěryhodném nebo oborově certifikovaném repozitáři. Metadata se nedají spolehlivě vyrobit zpětně. Kdo neví, čím, kdy a za jakých podmínek data vznikla, nemá co do repozitáře nahrát — a nemá tedy ani výsledek.

Modelová grantová dohoda Horizon Europe navíc vyžaduje průběžnou aktualizaci plánu správy dat (DMP). Aktualizovat plán, který nemá oporu ve skutečném stavu složek, je papírové cvičení. Kontrola to pozná.

Poslední důvod je věcný. Když se po publikaci najde chyba v datech, rozhoduje se mezi opravou a stažením článku. Rozhoduje o tom, zda máte původní surová data a záznam změn. Bez nich neodlišíte chybu záznamu od platného extrému.

Co po vás kdo chce

Jak na to — krok za krokem

1. Dohodněte strukturu složek dřív, než přijde první soubor. Použijte pět kořenových adresářů: raw, processed, code, docs, outputs. Hotovo je, když strukturu popisuje README a nikdo nemá vlastní paralelní složku na ploše.

projekt-mostni-diagnostika/
├── raw/                          # POUZE KE ČTENÍ, nikdy needitovat
│   ├── 2026-03-14_tenzometr_most-A_raw.csv
│   ├── 2026-03-14_tenzometr_most-A_raw.csv.sha256
│   └── 2026-03-14_protokol-mereni.pdf
├── processed/
│   ├── v1-0_2026-03-20_most-A_ocisteno.csv
│   └── v1-1_2026-04-02_most-A_ocisteno.csv
├── code/                         # verzováno v gitu
│   ├── 01_nacteni.R
│   ├── 02_cisteni.R
│   └── 03_analyza.R
├── docs/
│   ├── README.md
│   ├── datovy-slovnik.csv
│   ├── zmenovy-zaznam.md
│   └── provenience.csv
├── outputs/
│   ├── figures/
│   └── tables/
└── README.md

2. Zaveďte pravidlo neměnnosti surových dat. Co je v raw, se nikdy needituje ani nepřepisuje. Opravy vznikají výhradně jako nový soubor v processed. Technicky to vynuťte právy jen pro čtení (chmod a-w) a kopií na jiném úložišti. Hotovo poznáte tak, že se pokus o uložení do raw nezdaří.

3. Sjednoťte pojmenování souborů. Vzor: RRRR-MM-DD_predmet_metoda_verze.pripona. Datum vždy podle ISO 8601 (2026-03-14), aby se soubory řadily chronologicky samy. Žádná diakritika, žádné mezery (použijte - a _), žádné znaky / \ : * ? " < > |. Verze číslujte v1-0, v1-1, nikdy final, final2, OPRAVENE. Hotovo je, když název souboru dává smysl i mimo svoji složku.

4. Rozlište verzování dat a verzování kódu. Kód patří do gitu — je textový, malý, a chcete vidět řádkové rozdíly. Data do gitu nepatří: binární soubory a gigabajty repozitář zničí. Data verzujte adresářem nebo názvem souboru s číslem verze a datem, doplněným kontrolním součtem. Nová verze dat vzniká vždy, když se změní obsah, který už někdo použil. Hotovo poznáte podle toho, že ke každé verzi dat umíte přiřadit commit kódu, který ji vytvořil.

5. Napište README a datový slovník hned na začátku. README na úrovni projektu odpovídá na: kdo data pořídil, co obsahují, kdy a kde vznikla, čím byla pořízena (přístroj, verze softwaru), jak byla zpracována a za jakých podmínek je lze použít. Datový slovník popisuje každý sloupec: název, význam, jednotku, datový typ, povolený rozsah nebo číselník a kód pro chybějící hodnotu. Hotovo je, když podle nich kolega z jiné skupiny otevře data a nezeptá se vás.

6. Zvolte metadatové standardy ve dvou vrstvách. Obecná vrstva (Dublin Core, DataCite) slouží k nalezení a citaci datasetu — název, autoři s ORCID, instituce s ROR, datum, typ, identifikátor, licence. Oborová vrstva popisuje proměnné, vzorky, přístroje a metody a rozhoduje o skutečné použitelnosti dat. Obecný standard oborový nenahradí. Uchovávejte proto oborový záznam vedle obecného exportu; při převodu mezi schématy (crosswalk) se detail ztrácí.

7. Nahraďte volný text řízenými slovníky tam, kde na hodnotě záleží. Klíčová slova psaná volně vytvoří deset zápisů jednoho pojmu a dataset nikdo nenajde. U klíčových slov, typů vzorků, jednotek a kategorií použijte existující slovník nebo tezaurus a odkazujte na persistentní URI pojmu, ne jen na text. Předem stanovte, jak se zapisuje neznámá a neuvedená hodnota — a nezaměňujte je s nulou. Volný text nechte na doplňující vysvětlení.

8. Zaznamenávejte provenienci i bez speciálních nástrojů. Pro každý odvozený soubor evidujte pět položek: vstup (název a verze, u externích dat DOI a datum stažení), transformaci (skript a jeho verze, konfigurace, parametry), výstup (název a verze), kdo a kdy, a kontrolní součet výstupu. Stačí na to docs/provenience.csv. Ruční kroky jsou nejslabší místo — kopírování buněk a interaktivní filtrování nezanechají stopu, takže je buď skriptujte, nebo popište tak, aby je šlo zopakovat. Hotovo je, když si vyberete jeden obrázek z článku a dojdete od něj zpět až k surovému souboru.

9. Kontrolujte kvalitu od prvního záznamu, ne před publikací. Sledujte úplnost (chybí hodnoty a proč), konzistenci (stejná jednotka, stejný formát data, žádné duplicity), přesnost (kalibrace, rozsahy, odlehlé hodnoty), aktuálnost (jak stará data jsou vůči tvrzení) a jednoznačnost (jeden pojem, jeden zápis). Prevence je levnější než oprava: validujte při vstupu — rozsahy a číselníky přímo ve formuláři nebo importním skriptu. Při každém předání souboru spočítejte kontrolní součet (checksum, SHA-256) a uložte jej vedle dat. Jednou za měsíc dataset zprofilujte: počty řádků, podíl chybějících hodnot, minima a maxima, počet unikátních kategorií. Skok v profilu je signál dřív, než chybu uvidíte v grafu.

Rozhodovací tabulka

Na VŠB-TUO konkrétně

• Konzultaci ke struktuře dat, metadatům a repozitáři domluvte s Ústřední knihovnou: Mgr. Bc. Aleš Mučka, Ph.D., ales.mucka@vsb.cz, +420 596 994 536.
• Obecný kontakt ÚK: knihovna@vsb.cz, +420 596 994 574, https://knihovna.vsb.cz. ÚK nabízí konzultace, oborové knihovníky, webináře a videonávody.
• Vzor DMP (primárně pro Horizon Europe) je v sekci Užitečné soubory ke stažení a přes https://www.vsb.cz/veda/cs/detail-novinky/?reportId=50228.
• K druhu výsledku T a Národnímu metadatovému adresáři vyšly články na blogu knihovny: https://bloguk.vsb.cz.
• DSpace VŠB-TUO (https://dspace.vsb.cz) je publikační repozitář, ne datový. Pro datasety směřujte na oborový repozitář, dále Zenodo nebo Národní repozitářovou platformu.
• Pracovní síťová úložiště spravuje CIT — dokumentace https://idoc.vsb.cz, helpdesk +420 596 995 666 / idesk.vsb.cz. DOPLNIT kapacita a postup zřízení sdílené složky pro projektový tým
• Zálohování a přístupová práva ke složkám: helpdesk CIT (+420 596 995 666). DOPLNIT fakultní IT kontakt

Checklist

• Struktura raw / processed / code / docs / outputs je založená a popsaná v kořenovém README.
• Surová data jsou nastavena jen pro čtení a existuje jejich kopie na jiném úložišti.
• Pravidlo pojmenování je písemně dohodnuté: ISO datum, bez diakritiky, bez mezer, verze v1-0.
• V projektu není žádný soubor obsahující slovo „final“ nebo „opraveno“.
• Kód je v gitu, data ne; ke každé verzi dat existuje odkaz na verzi kódu, která ji vytvořila.
• README obsahuje kdo, co, kdy, čím, jak a za jakých podmínek.
• Datový slovník popisuje všechny sloupce včetně jednotek a povolených hodnot.
• Kódy chybějících hodnot jsou definované a rozlišují důvod (neměřeno, selhání přístroje, odmítnutí, pod limitem detekce).
• Klíčová slova a kategorie používají řízený slovník s odkazem na URI pojmu.
• Pro každý odvozený soubor je zaznamenán vstup, transformace, výstup, autor, datum a kontrolní součet.
• Validační pravidla běží při vstupu dat, ne až při analýze.
• Kontrolní součty (SHA-256) existují u surových dat a u každého předání.
• Změnový záznam obsahuje u každé opravy důvod, datum a autora; původní hodnota zůstala zachována.
• Termín pravidelné kontroly kvality je v kalendáři a má jmenovitého vlastníka.

Pět nejčastějších chyb

Kam dál

• Podpora Open Science na VŠB-TUO: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/
• Open Data ÚK VŠB-TUO (doporučené repozitáře a data journals): https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/open-data/
• Digital Curation Centre — návody ke správě dat a metadatům: https://dcc.ac.uk
• re3data — registr repozitářů včetně jejich metadatových standardů: https://re3data.org
• ORCID: https://orcid.org ; ROR: https://ror.org
• Nápověda Zenodo (verze, concept DOI): https://help.zenodo.org
• Metodika hodnocení 2025+ (druh výsledku T): https://vyzkum.gov.cz/FrontClanek.aspx?idsekce=1064052

Podrobně v původní opoře: moduly 02, 06, 07, 10.

Proč to řešit

Chyba v citlivých datech se neprojeví hned, ale draho. Neoprávněné zveřejnění osobních údajů znamená ohlašovací povinnost, zásah dozorového úřadu a někdy zastavení sběru uprostřed projektu. Data pak nesmíte použít, publikaci nedokončíte a poskytovateli musíte vysvětlit, proč slíbený výstup není.

Druhá častá škoda je banální: ztráta dat. Ransomware zašifruje síťový disk, synchronizace se rozšíří i do "zálohy" na stejném cloudu a doktorand přijde o tři roky měření, která nelze zopakovat. Zálohu má skoro každý, ověřenou obnovu skoro nikdo.

Třetí škoda je právní. Bez vyjasněného oprávnění publikovat data nevložíte do repozitáře. Bez licence nebo podmínek užití nevykážete digitální kolekci dat (druh výsledku T) do RIV — licence je povinná podmínka pro Topen i Tost. Nepřečtená NDA nebo konsorciální smlouva zablokuje publikaci ve chvíli, kdy je projekt uzavřený a tým rozpuštěný. Většina těchto rozhodnutí se přitom dá udělat na začátku, za jedno odpoledne. Pak se už jen dodržují.

Co po vás kdo chce

Jak na to — krok za krokem

1. Klasifikujte jednotlivé datové objekty, ne celý projekt. Použijte čtyři třídy: veřejná, interní, důvěrná, citlivá. Citlivost nevzniká jen z osobních údajů — také ze smlouvy, obchodního tajemství, kritické infrastruktury nebo kulturní citlivosti. Klasifikace se navíc mění: před patentovou přihláškou důvěrná, po vydání otevřená. Hotovo, když: každý objekt má třídu a přiřazené povolené úložiště.
2. U osobních údajů určete právní titul dřív, než začnete sbírat. Souhlas není jediná možnost a u zaměstnaneckých vztahů bývá nevhodný, protože jde odvolat kdykoli — u archivovaných dat je to provozně neřešitelné. Rozlišujte tři věci: etické svolení účastnit se studie, právní titul podle čl. 6 a podmínku pro zvláštní kategorie údajů (zdraví, biometrie, etnický původ, politické názory) podle čl. 9. Hotovo, když: v DMP stojí správce, role, právní titul a retenční doba a DPO to viděl.
3. Sbírejte jen to, co potřebujete. Minimalizace je nejlevnější bezpečnostní opatření: věková kategorie místo data narození, obec místo adresy. Hotovo, když: ke každé proměnné umíte říct, k čemu slouží.
4. Pseudonymizujte a oddělte klíč. Přímé identifikátory nahraďte kódem, klíč uložte jinam a s jinou retencí. Pseudonymizovaná data zůstávají osobními údaji. Anonymizace je něco jiného: kontextové řízení rizika, ne smazání sloupce se jménem. Ptejte se — lze jednotlivce vyčlenit, propojit s jiným datasetem, odvodit o něm citlivý údaj? Kombinace obce, věku, profese a data události identifikuje osobu i bez jména. U bohatých kvalitativních, prostorových a genetických dat bývá plná anonymizace nedosažitelná bez zničení hodnoty dat; pak volte řízený přístup. Hotovo, když: máte zápis o zvážených externích zdrojích a o informační hodnotě ztracené anonymizací.
5. Nastavte přístup podle nejmenšího oprávnění. Skupiny, ne sdílené účty. Odděleně právo číst, měnit, exportovat a spravovat. Vícefaktorové ověřování. Evidujte lokální kopie a stanovte, kdy se mažou. Oprávnění revidujte jednou ročně a vždy při odchodu člena týmu. Hotovo, když: existuje seznam osob a jejich práv s datem poslední revize.
6. Zaveďte 3-2-1 a otestujte obnovu. Tři kopie, dva různé typy média, jedna mimo lokalitu a nejlépe administrativně oddělená nebo neměnná (immutable). Synchronizace není záloha — smazání i zašifrování se rozšíří okamžitě. Záloha slouží provozní obnově, archiv dlouhodobé srozumitelnosti; nezaměňujte je. Hotovo, když: jste alespoň jednou obnovili vzorek souborů na jiný stroj a víte, jak dlouho to trvalo.
7. Vyjasněte, kdo smí co povolit. Výsledky vytvořené v pracovním poměru bývají zaměstnaneckým dílem — práva vykonává zaměstnavatel, ne autor. K databázi může navíc existovat zvláštní právo pořizovatele (sui generis). Smluvní výzkum, NDA a konsorciální smlouva určují background, results, oprávnění publikovat a archivovat i retenční dobu; to je pro správu dat důležitější než abstraktní deklarace vlastnictví. Hotovo, když: víte, kdo licenci uděluje, a máte to písemně.
8. Sestavte licenční manifest. Data, dokumentaci a kód licencujte odděleně. Materiály třetích osob, licencované databáze, cizí obrázky a scrapovaný obsah označte a z licence vyjměte — licence nemůže vytvořit právo k tomu, co vám nepatří. Hotovo, když: v README stojí, na které soubory se která licence vztahuje a které jsou vyloučeny.
9. Připravte incidentní kartu na jednu stránku a vytiskněte ji. První hodiny po ztrátě, úniku nebo ransomwaru: zastavte šíření (odpojit od sítě, pozastavit synchronizaci, zrušit sdílené odkazy), zachovejte důkazy a časovou osu, stroj nevypínejte bez pokynu IT. Ohlaste to hned IT bezpečnosti, vedoucímu a u osobních údajů DPO — správce má vůči dozorovému úřadu (ÚOOÚ) lhůtu 72 hodin od zjištění a o vzniku povinnosti rozhoduje DPO, ne vy. Posuďte rozsah: které třídy, kolik osob, jaké kategorie údajů. Obnovujte z kopie mimo doménu kompromitace a ověřte kontrolní součty. U chybně zveřejněných dat nestačí soubor smazat — zastavte přístup, opravte metadata, kontaktujte ty, kdo data stáhli. Hotovo, když: kartu má i někdo mimo tým.

Rozhodovací tabulka

Licence stručně: CC0 pro faktická data s maximální využitelností (etická povinnost citovat trvá); CC BY 4.0 pro dokumentaci, texty a obrazový obsah; CC BY-SA 4.0, chcete-li udržet otevřenost odvozenin; PDDL a ODbL pro databáze, kde hraje roli databázové právo (ODbL je copyleftová, počítejte s kompatibilitními komplikacemi). Doložky NC a ND se pro vědecká data nedoporučují — blokují legitimní další využití. Kód licencujte zvlášť (MIT, Apache-2.0, GPL-3.0).

Na VŠB-TUO konkrétně

• Konzultace k otevřenosti dat, licencím a volbě repozitáře: Mgr. Bc. Aleš Mučka, Ph.D., ales.mucka@vsb.cz, +420 596 994 536; obecně knihovna@vsb.cz, +420 596 994 574.
• Podpora Open Science a Open Data: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/
• DSpace VŠB-TUO (https://dspace.vsb.cz) umí čtyři režimy: otevřený, omezený na ověřené uživatele, embargo, uzavřený. Je to ale primárně publikační repozitář — datasety směřujte na oborový repozitář, Zenodo nebo Národní repozitářovou platformu.
• Na Zenodu volte public / embargo / restricted. Metadata jsou vždy veřejná, nepište do nich nic citlivého. Licence je povinná, výchozí CC BY 4.0. Lokální účty nemají vícefaktorové ověřování — přihlašujte se přes ORCID nebo GitHub.
• Národní metadatový adresář (https://nma.eosc.cz) ukládá jen metadata a odkazuje do zdrojového repozitáře. U dat v řízeném přístupu je to cesta, jak výsledek zviditelnit a vykázat do RIV.
• NRP / EOSC CZ nabízí služby řízení přístupu a kyberbezpečnostní zázemí: https://www.eosc.cz/projekty/narodni-repozitarova-platforma-pro-vyzkumna-data-nrp/vice-o-projektu-nrp
• DPO VŠB-TUO: Mgr. Kamila Formanová, poverenec@vsb.cz; informace k ochraně osobních údajů: https://www.vsb.cz/cs/univerzita/uredni-deska/ochrana-osobnich-udaju/ DOPLNIT interní postup podání žádosti o posouzení zpracování
• DOPLNIT název směrnice ke klasifikaci dat a informační bezpečnosti; seznam schválených úložišť a cloudových služeb
• Hlášení kybernetického incidentu: abuse@vsb.cz (CSIRT tým při CIT); helpdesk CIT +420 596 995 666 (Po–Pá 7:00–17:00). DOPLNIT kontakt mimo pracovní dobu
• Smlouvy, NDA, duševní vlastnictví a komercializace: Centrum transferu technologií VŠB-TUO — https://www.vsb.cz/ctt/cs/ ; projektová podpora: Centrum podpory inovací — https://cpi.vsb.cz

Checklist

• Každý datový objekt má třídu (veřejná / interní / důvěrná / citlivá) a povolené úložiště.
• U osobních údajů je určen právní titul a je zapsán v DMP.
• DPO byl osloven před zahájením sběru, ne po něm.
• Zvláštní kategorie údajů jsou identifikovány a mají doloženou podmínku podle čl. 9.
• Informovaný souhlas počítá s archivací a dalším využitím dat.
• Identifikační klíč je uložen odděleně od výzkumných dat.
• Riziko reidentifikace bylo posouzeno a rozhodnutí zapsáno.
• Přístupová práva jsou skupinová, bez sdílených účtů, s vícefaktorovým ověřováním.
• Existuje seznam oprávnění s datem poslední revize.
• Platí 3-2-1 a jedna kopie je administrativně oddělená nebo neměnná.
• Obnova byla v posledním roce reálně otestována a výsledek zapsán.
• Licence dat, dokumentace a kódu jsou určeny odděleně a uvedeny v README.
• Materiály třetích osob jsou označené a vyjmuté z licence datasetu.
• Smlouvy byly zkontrolovány na oprávnění archivovat a publikovat; incidentní karta existuje offline.

Pět nejčastějších chyb

Kam dál

• Podpora Open Science ÚK VŠB-TUO: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/
• Stránka Open Data (repozitáře, data journals): https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/open-data/
• Blog knihovny k RDM, druhu T a NMA: https://bloguk.vsb.cz
• Národní metadatový adresář: https://www.eosc.cz/sluzby/vyhledavani/nma
• Služby ukládání a řízení přístupu (NRP / EOSC CZ): https://www.eosc.cz/sluzby/ukladani
• Metodika hodnocení 2025+ (podmínky druhu T): https://vyzkum.gov.cz/FrontClanek.aspx?idsekce=1064052
• Návody k licencování a správě dat (DCC): https://dcc.ac.uk
• Přístupové režimy a licence v Zenodu: https://help.zenodo.org

Podrobně v původní opoře: moduly 08, 09, 16, 17.

Proč to řešit

Reprodukovatelnost (reproducibility) znamená, že ze stejných dat stejným postupem dostanete stejný výsledek. Replikovatelnost (replicability) znamená, že nový sběr dat vede ke stejnému závěru. Nejsou to synonyma, a přesto se pletou. Reprodukovatelnost je technická vlastnost vašeho balíčku a máte ji plně ve své moci; replikovatelnost je vlastnost zkoumaného jevu a ovlivnit ji nemůžete. Když analýzu nelze zreprodukovat, nedozvíte se ani to, zda selhal jev, nebo jen chybějící sloupec v Excelu.

Cena je konkrétní. Recenzent požádá o kód, vy pošlete ZIP se třinácti skripty bez pořadí spuštění; revize se protáhne o měsíce. Doktorand odejde a jeho výsledky nikdo neumí přepočítat. Po dvou letech přidáváte rok měření, spustíte starý skript a vyjde jiné číslo — a nevíte, zda za to může nová verze knihovny, pořadí buněk v notebooku, nebo dva řádky, které jste tehdy smazali ručně.

Kód je navíc samostatný výzkumný výstup, ne příloha. Má-li být citovatelný a vykazatelný, potřebuje verzi, licenci, persistentní identifikátor a metadata — stejně jako dataset. A publikujete-li digitální kolekci dat (druh výsledku T), obhájíte její kvalitu snáz, když existuje skript, který ji z primárních dat vyrobí.

Co po vás kdo chce

Jak na to — krok za krokem

1. Oddělte čtyři vrstvy: raw, processed, code, outputs. Do raw se po sběru už nepíše — je to jediný neměnný bod projektu. Obsah processed a outputs musí být kdykoli smazatelný a znovu vyrobitelný skriptem. Hotovo, když: smažete outputs, spustíte pipeline a dostanete je zpět.
2. Zrušte skryté ruční kroky. Každá úprava provedená myší v tabulce — smazaný řádek, přepsaná hodnota, doplněná jednotka — je krok, který nikdo nezopakuje a vy si ho za rok nevybavíte. Převeďte ho na skript, nebo alespoň na záznam v protokolu. Hotovo, když: cesta od raw k číslu v článku neobsahuje krok popsaný jen slovy „pak jsem to opravil ručně".
3. Verzujte kód v gitu a udržujte commit hygienu. Jeden commit = jedna logická změna, ne „konec dne". Zpráva popisuje proč, ne co — co už říká diff. Nikdy necommitujte osobní údaje, hesla ani API klíče; z historie gitu se odstraňují obtížně. Velká binární data do gitu nepatří, verzujte místo nich manifest s kontrolními součty. Hotovo, když: z historie poznáte, kdy a proč se změnil výsledek.
4. Označte vydání tagem a svažte ho s verzí dat. Milník (submise, revize, obhajoba) dostane tag, například v1.0-submitted. Do souboru data_version.txt zapište, se kterou verzí datasetu — DOI, název, kontrolní součet — byl tag vyroben. Bez této vazby máte verzovaný kód a neverzovaný vstup, tedy polovinu práce zdarma. Hotovo, když: z tagu odvodíte přesný vstup.
5. Zachyťte prostředí, ale nepřehánějte. Většině projektů stačí lockfile a README: requirements.txt s přesnými verzemi, nebo renv.lock, poetry.lock, environment.yml. Condu přidejte, potřebujete-li i nepythonové knihovny. Kontejner (Docker, Apptainer) volte teprve u kompilovaných závislostí, konkrétní verze OS nebo GPU stacku — a uchovejte Dockerfile, ne jen hotový obraz; obraz bez build definice nikdo znovu nesestaví. Kde to jde, nastavte pevné náhodné semeno (seed). Hotovo, když: v repozitáři je soubor, ze kterého lze prostředí obnovit bez vašeho vysvětlování.
6. Napište běhové instrukce a očekávaný výstup. Do README patří čtyři věci: jak postavit prostředí, jak spustit, jak dlouho to trvá a co má vyjít. Bez posledního bodu nikdo nepozná, že reprodukce selhala.

```bash # 1) prostředí (Python 3.12) python -m venv .venv && . .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt

# 2) celá analýza (cca 12 min na 4 jádrech) make all

# Očekávaný výstup: outputs/table2.csv, řádek "model_B", # koeficient 0.412 (95% CI 0.301-0.523), tolerance +/- 0.001. ```

7. Proveďte čisté spuštění. Na jiném stroji naklonujte repozitář a spusťte pipeline od začátku do konce. Je to jediný test, který reprodukovatelnost skutečně ověřuje; ostatní je odhad. U notebooku znamená „od začátku" restart jádra a spuštění všech buněk shora. Hotovo, když: máte zápis o datu, stroji a výsledku čistého spuštění.
8. Publikujte kód jako citovatelný výstup. Přidejte licenci (MIT nebo Apache-2.0 pro širokou adopci, GPL-3.0 pro udržení otevřenosti odvozenin), CITATION.cff a propojte GitHub se Zenodem. Každý release pak dostane DOI konkrétní verze; celá řada verzí má navíc trvalý concept DOI. Vybraný software jde i do Software Heritage. Nacvičit to lze v Zenodo Sandbox.

yaml cff-version: 1.2.0 message: "Pokud tento software použijete, citujte jej takto." title: "hydro-calib: kalibrace srážkoodtokového modelu" version: 1.3.0 date-released: 2026-06-30 license: MIT repository-code: "https://github.com/organizace/hydro-calib" doi: 10.5281/zenodo.0000000 authors: - family-names: Nováková given-names: Jana orcid: "https://orcid.org/0000-0002-XXXX-XXXX" affiliation: "VŠB – Technická univerzita Ostrava"

9. Omezte analytickou flexibilitu dřív, než uvidíte výsledky. Mezi daty a číslem v článku vede mnoho obhajitelných cest: která proměnná, jaká transformace, které případy vyloučit, jaký model, kdy zastavit sběr. To jsou researcher degrees of freedom. Vybírat cestu podle toho, která dá hezčí p-hodnotu, je p-hacking; vydávat hypotézu formulovanou až po zhlédnutí výsledku za předem stanovenou je HARKing. Nejde nutně o podvod — „garden of forking paths" vzniká i u poctivého výzkumníka. Obranou je preregistrace nebo analytický plán před odslepením dat: primární proměnná, primární model, pravidlo pro chybějící a odlehlé hodnoty, korekce na mnohonásobné testování. Explorace se nezakazuje, jen se označí. Hotovo, když: v textu je odděleno, co bylo plánováno a co vzniklo z dat, včetně data každé změny plánu.

Zbylou nejistotu pak zveřejněte. Bodový odhad bez intervalu je poloviční sdělení a chybová úsečka bez definice je nečitelná — směrodatná odchylka, standardní chyba a interval spolehlivosti nejsou totéž. Nezobrazujte přesnost, kterou data nemají: tři desetinná místa u přístroje s přesností na jednotky neobhájíte. Boxplot skrývá multimodalitu i velikost souboru; u menších souborů zobrazte jednotlivé body. U histogramu a vyhlazování uveďte zvolené parametry — určují viditelný vzor. Graf generujte z pipeline; ruční doladění v editoru přeruší provenienci.

Rozhodovací tabulka

Nezaměňujte míru snahy a míru potřeby: kontejner pro skript o dvou stech řádcích je ztracený čas. Lockfile a čisté spuštění pokryjí devět z deseti projektů na fakultě.

Na VŠB-TUO konkrétně

• Konzultace k publikování kódu a licencím: Mgr. Bc. Aleš Mučka, Ph.D., ales.mucka@vsb.cz, +420 596 994 536; obecně knihovna@vsb.cz, +420 596 994 574.
• Podpora Open Science: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/
• Zenodo (infrastruktura CERN) pro archivaci release: licence je povinná, výchozí CC BY 4.0 — u kódu ji změňte na softwarovou. Limit je běžně 100 souborů a 50 GB na záznam. Lokální účty nemají vícefaktorové ověřování, přihlašujte se přes ORCID nebo GitHub.
• DSpace VŠB-TUO (https://dspace.vsb.cz) je publikační repozitář; kód tam nesměřujte.
• NRP / EOSC CZ nabízí integraci výpočetních workflow: https://www.eosc.cz/sluzby/ukladani
• Ručně vložený záznam v NMA (https://nma.eosc.cz) lze editovat 7 dní; ověřte v něm odkaz na kód dřív, než lhůta uplyne.
• Univerzitní GitLab: https://gitlab.vsb.cz (přihlášení univerzitním účtem); dokumentace: https://idoc.vsb.cz/xwiki/bin/view/servery/gitlab/
• Výpočetní prostředí: IT4Innovations, národní superpočítačové centrum při VŠB-TUO. Výpočetní čas se získává v Open Access Grant Competitions (výzvy 3× ročně — únor, červen, říjen; žádost přes https://scs.it4i.cz/project_requests/), nováčci začínají režimem Fast Track Access — https://www.it4i.cz
• DOPLNIT kontakt na statistika pro konzultaci analytického plánu

Checklist

• Adresáře raw, processed, code, outputs jsou oddělené a do raw se nezapisuje.
• Žádný krok analýzy neexistuje jen jako ruční úprava v tabulce.
• Repozitář v gitu, commity po logických celcích, bez dat s osobními údaji a bez hesel.
• Publikovaná verze má tag a zapsanou verzi vstupních dat (DOI nebo kontrolní součet).
• Prostředí je zachyceno lockfilem; kontejner jen kde je potřeba, a vždy s build definicí.
• README obsahuje instalaci, příkaz ke spuštění, dobu běhu, náhodné semeno a očekávaný výstup včetně tolerance.
• Čisté spuštění v novém prostředí proběhlo a je zapsáno datum a stroj.
• Grafy a tabulky v článku vznikají skriptem, bez ručního postprocessingu.
• Kód má licenci (MIT / Apache-2.0 / GPL-3.0), CITATION.cff a release archivovaný na Zenodu s DOI.
• Analytický plán vznikl před odslepením dat; odchylky jsou uvedeny s datem.
• Primární, sekundární a explorativní analýzy jsou rozlišeny.
• U chráněných dat je publikován kód a syntetický nebo minimální ukázkový dataset.

Pět nejčastějších chyb

Kam dál

• Podpora Open Science ÚK VŠB-TUO: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/
• Archivace GitHub release a DOI: https://help.zenodo.org
• Formát citace softwaru: https://citation-file-format.github.io
• Archiv zdrojového kódu (SWHID): https://softwareheritage.org
• FAIR principy pro výzkumný software: DOI 10.15497/RDA00068
• The Turing Way: https://the-turing-way.netlify.app
• Kurzy gitu a workflow: https://carpentries.org, https://coderefinery.org
• Druh T a NMA: https://vyzkum.gov.cz/FrontClanek.aspx?idsekce=1064052, https://nma.eosc.cz

Podrobně v původní opoře: moduly 11, 12, 13, 18.

Proč to řešit

Od roku 2026 platí nový druh výsledku T — Digitální kolekce dat podle Metodiky hodnocení výzkumných organizací 2025+. Data, která doteď byla jen přílohou článku, se stala samostatně vykazatelným výsledkem. Dataset, který splní formální podmínky, lze vykázat a vstupuje do hodnocení instituce. Dataset, který je nesplní, je pro hodnocení neexistující, i kdyby byl odborně sebelepší. Rozdíl mezi oběma případy je pět formálních podmínek a jeden odkaz.

Nejdražší chyba je časová. Data nahrajete na konci projektu, publikace vyjde, tým se rozpadne — a teprve pak zjistíte, že chybí licence, že jste jako DOI datasetu uvedli DOI článku nebo že záznam není v Národním metadatovém adresáři (NMA). Bez URL záznamu v NMA výsledek do RIV nevykážete. Opravovat to zpětně znamená hledat, kdo má přístup k účtu, kdo smí licenci udělit a zda ještě někdo umí data popsat.

Druhá častá škoda je publikační. Řada vydavatelů vyžaduje Data Availability Statement s konkrétním identifikátorem. Odkaz "data jsou dostupná na vyžádání u autora" recenzent stále častěji neuzná a submise se zdrží o týdny. Přitom příprava balíčku trvá jedno odpoledne, pokud jste během projektu vedli pořádek podle Modulu 3.

Třetí důvod je odborný: publikovaný dataset s DOI se cituje samostatně, propojí se s vaším ORCID a najdou ho i lidé, kteří váš článek nikdy nečetli. Data na síťovém disku katedry tuto hodnotu nemají a s odchodem doktoranda mizí.

Co po vás kdo chce

Pět povinných podmínek druhu T a jak je splníte

Poddruhy: Topen pro volně dostupná data, Tost pro ostatní data (embargo, řízený přístup, smluvní omezení). Povinné podmínky platí pro oba poddruhy stejně; liší se režim dostupnosti dat.

Jak na to — krok za krokem

1. Určete, co je samostatný citovatelný objekt. Dataset, software a metodika mají různé licence, verzování i způsob citace; nesypte je do jednoho nerozlišeného archivu. Hotovo, když: umíte jednou větou říct, co záznam obsahuje a proč patří k sobě.
2. Vyberte repozitář v pořadí oborový → institucionální → všeobecný. Kritéria posuzujte podle Science Europe: přístupové režimy, PID, kurace, verzování, export metadat, náklady, plán ukončení služby. re3data slouží k vyhledání, ne ke schválení; CoreTrustSeal je silný signál důvěryhodnosti, ale nezaručuje vhodnost pro váš formát, objem ani právní režim. Hotovo, když: volba i důvod odmítnutí ostatních variant jsou zapsané v DMP.
3. Připravte publikační balíček. Rozdělte data na veřejnou, řízeně přístupnou a nezveřejnitelnou vrstvu — nahrává se jen ta schválená. Doplňte README, datový slovník, popis provenience, licenční manifest a soubor kontrolních součtů. U proprietárních formátů přidejte otevřený export a nechte originál. Hotovo, když: balíček otevře kolega mimo tým a pochopí, co je uvnitř.
4. Zkontrolujte práva a citlivost. Osobní údaje, souhlasy, NDA, konsorciální smlouvu, obchodní tajemství, patentovatelnost, bezpečnostně citlivé lokality. Vyčistěte skryté soubory (.DS_Store, Thumbs.db, __MACOSX) a dočasné kopie. Hotovo, když: u každého souboru víte, kdo je oprávněn ho zveřejnit.
5. Nacvičte si postup v Zenodo Sandbox. Sandbox je oddělené prostředí pro nácvik workflow a API bez vzniku produkčního záznamu. První ostrý depozit nemá být první pokus. Hotovo, když: máte v sandboxu kompletní draft.
6. Založte účet a přihlaste se bezpečně. Přihlašujte se přes ORCID nebo GitHub — lokální účty Zenoda nepodporují vícefaktorové ověřování. Sdílený týmový účet nepoužívejte; sdílejte konkrétní záznam. Hotovo, když: účet je propojený s vaším ORCID.
7. Vytvořte New upload a nahrajte soubory. Nad zhruba dvacet souborů zvažte řízeně sestavený ZIP. Nastavte README jako výchozí náhled a uložte draft. Hotovo, když: draft projde validací a jde sdílet ke kontrole.
8. Rezervujte DOI a vložte ho do dokumentace. DOI se registruje až při publikování, ale rezervovat ho lze v draftu a doplnit do README, datového slovníku a citačního souboru. Nikdy nepoužívejte DOI článku jako identifikátor datasetu. Hotovo, když: stejné DOI je v záznamu i v README.
9. Vyplňte tvůrce a přispěvatele. Creators se objeví v citaci, Contributors ne a musí mít roli (Supervisor, Contact person, Data curator). Vedoucí práce není automaticky tvůrcem dat. Osoby propojte s ORCID, instituce s ROR. Doplňte poskytovatele a přesné číslo projektu. Hotovo, když: pořadí tvůrců je vědomě odsouhlaseno všemi.
10. Popište data a deklarujte vztahy. Název popisuje data, ne projekt. Popis musí být použitelný bez článku: obsah, metoda vzniku, pokrytí, jednotky, kvalita, omezení, struktura souborů. Vztahy vyjádřete typy relací — IsSupplementTo (dataset k článku), IsDerivedFrom, IsDocumentedBy, IsVersionOf, References. Odkaz schovaný v textu popisu je strojově bezcenný. Hotovo, když: každý související výstup má strukturovaný related identifier.
11. Zvolte přístupový režim a licenci a publikujte. Public / embargo (s konkrétním datem) / restricted; metadata jsou vždy veřejná, nepište do nich citlivé údaje. Licence je povinná a výchozí CC BY 4.0 se nepřebírá automaticky — data, dokumentace a kód se licencují odděleně. Před Publish nechte záznam zkontrolovat druhou osobu: soubory, kontrolní součty, tvůrce, licence, vztahy. Po publikování vzniknou dvě DOI: DOI konkrétní verze (citujte pro reprodukci) a concept DOI zastřešující všechny verze (odkazujte v dokumentaci projektu). Změna souborů = nová verze, ne přepsání. Hotovo, když: DOI se rozklikne a citace je správná.
12. Zaregistrujte záznam v NMA a vykažte výsledek. V Národním metadatovém adresáři (https://nma.eosc.cz, nová verze od 19. ledna 2026) vznikne záznam buď automatickou synchronizací ze zapojeného repozitáře, nebo ručním vložením persistentního identifikátoru (DOI nebo Handle). NMA ukládá pouze metadata a odkazuje do zdrojového repozitáře. Ručně vytvořený záznam můžete editovat 7 dní od vytvoření, potom už jen přes uživatelskou podporu — proto kontrolujte hned. URL záznamu v NMA je povinná pro vykázání do RIV. Hotovo, když: máte URL záznamu v NMA a předali jste ji spolu s DOI k evidenci výsledku.

Rozhodovací tabulka

U dat nad limit Zenoda máte tři cesty: požádat o vyšší kvótu individuálně (jednorázově až 200 GB; limit 100 souborů na záznam se nemění), rozdělit data na logicky uzavřené záznamy propojené vztahy, nebo je uložit do oborového uzlu či institucionálního objektového úložiště a v Zenodu ponechat jen dokumentaci s odkazem. Nedělte dataset mechanicky podle velikosti bez popisu vazeb.

Datová citace a citování cizích dat. Dataset citujte jako plnohodnotný zdroj: tvůrci, rok vydání, název, verze, vydavatel (repozitář), typ zdroje a DOI. Pro reprodukci vždy DOI konkrétní verze; u dynamických dat doplňte datum a podmínky výběru. Cizí data citujte i pod CC0 — vzdání se práv neruší etickou povinnost uvést zdroj. Citace datasetu patří do seznamu literatury, ne do poděkování.

Na VŠB-TUO konkrétně

• Konzultace k volbě repozitáře, licenci, druhu T a NMA: Mgr. Bc. Aleš Mučka, Ph.D., ales.mucka@vsb.cz, +420 596 994 536; obecně knihovna@vsb.cz, +420 596 994 574.
• Doporučené repozitáře podle ÚK: 4TU.ResearchData, Dryad, ZENODO, PANGAEA, DataONE; registr re3data.org. Data journals: Scientific Data, GigaScience, Earth System Science Data. https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/open-data/
• DSpace VŠB-TUO (https://dspace.vsb.cz) je publikační repozitář, ne plnohodnotný datový repozitář. Patří do něj články, kvalifikační práce a sborníky, ne datasety. Pro data volte oborový repozitář, Zenodo nebo Národní repozitářovou platformu.
• Národní repozitářová platforma / EOSC CZ nabízí ukládání, FAIRifikaci a automatizovaný sběr metadat; instituce s vlastním repozitářem si mohou domluvit automatickou synchronizaci do NMA. https://www.eosc.cz/sluzby/ukladani
• Výklad druhu T a NMA na blogu knihovny: https://bloguk.vsb.cz/digitalni-kolekce-dat-t-narodni-metadatovy-adresar-nma/
• Výsledky se evidují v systému OBD a odtud se odevzdávají do RIV; metodická podpora ÚK — knihovna@vsb.cz, importy a identifikátory: Mgr. Tomáš Inspektor, Ph.D., +420 596 991 278. DOPLNIT kdo za fakultu zadává druh T a termín sběru dat za kalendářní rok
• VŠB-TUO je partnerem projektu Národní repozitářové platformy (přes IT4Innovations). DOPLNIT zda je domluvena automatická synchronizace metadat do NMA, nebo se záznamy vkládají ručně

Checklist

• Je určeno, co tvoří samostatný citovatelný objekt, a co patří do jiného záznamu.
• Oborový a institucionální repozitář byly prověřeny dřív než Zenodo; volba je zdůvodněná v DMP.
• Balíček obsahuje README, datový slovník, provenienci, licenční soubory a kontrolní součty.
• Práva ke zveřejnění jsou potvrzena pro každý soubor; osobní a citlivé informace byly zkontrolovány.
• Postup byl nacvičen v Zenodo Sandbox a přihlášení jde přes ORCID nebo GitHub.
• Creators a Contributors jsou rozlišeni, role přiděleny, ORCID a ROR ověřeny.
• Popis je srozumitelný bez přidruženého článku; klíčová slova a financování jsou vyplněny.
• Vztahy jsou vyjádřeny strukturovaně (IsSupplementTo, IsDerivedFrom, IsDocumentedBy).
• Licence je vědomě zvolená a přiřazená ke konkrétním souborům, ne ponechaná ve výchozím stavu.
• Přístupový režim odpovídá riziku; u embarga je stanoveno konkrétní datum konce.
• Draft nezávisle zkontrolovala druhá osoba před stiskem Publish.
• Rezervované DOI je vloženo do README a v článku je Data Availability Statement s DOI konkrétní verze.
• Záznam existuje v NMA a jeho URL je předána k vykázání do RIV; správnost byla ověřena do 7 dní.
• Je určeno, kdo záznam spravuje po skončení projektu a jak se vydávají nové verze.

Pět nejčastějších chyb

Kam dál

• Metodika hodnocení 2025+ (MŠMT): https://vyzkum.gov.cz/FrontClanek.aspx?idsekce=1064052
• Přehled k druhu výsledku T: https://vyzkum.gov.cz/FrontClanek.aspx?idsekce=1064052 a výklad EOSC CZ: https://www.eosc.cz/novinky-a-akce/clanky/vysledek-t
• Národní metadatový adresář: https://nma.eosc.cz , informace o službě https://www.eosc.cz/sluzby/vyhledavani/nma
• Služby ukládání (NRP / EOSC CZ): https://www.eosc.cz/sluzby/ukladani
• Nápověda Zenoda (upload, verze, licence, komunity): https://help.zenodo.org
• Registr repozitářů re3data: https://re3data.org ; certifikace CoreTrustSeal: https://coretrustseal.org ; kritéria výběru Science Europe: https://scienceeurope.org
• ORCID: https://orcid.org ; ROR: https://ror.org
• Open Data a doporučené repozitáře ÚK VŠB-TUO: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/open-data/

Podrobně v původní opoře: moduly 14, 15, 20, příloha H.

Proč to řešit

Den po skončení projektu se nestane nic. Přesně to je problém. Skončí mzdy, doktorand odevzdá disertaci a odejde, notebook se přeinstaluje, sdílená složka zůstane na disku, ke kterému za rok nikdo nezná heslo. Data nezmizí naráz — rozpadají se tiše. Nejdřív se ztratí kontext (co znamená sloupec v3_final_B), pak přístup, pak soubory samy.

Náklady přijdou později a jinudy. Recenzent chce doplňující analýzu, poskytovatel dělá kontrolu po ukončení projektu, kolega chce na data navázat. Když data nejsou dohledatelná, opakujete měření za vlastní peníze, nebo článek stáhnete. U digitální kolekce dat (druh výsledku T) je vazba tvrdší: výsledek žije jen tak dlouho, dokud žije záznam v repozitáři a jeho persistentní identifikátor. Mrtvý odkaz znamená nevykazatelný výsledek.

Druhá polovina modulu se týká něčeho, co v době vzniku většiny DMP neexistovalo: umělé inteligence. Data, která publikujete, budou použita k trénování modelů. Data od respondentů k trénování možná použít nesmíte. A text, který píšete, možná vznikl s pomocí jazykového modelu (LLM), kterému jste vložili neveřejný rukopis.

Co po vás kdo chce

Jak na to — krok za krokem

1. Udělejte výběr k uchování (appraisal). Projděte data po skupinách: surová, zpracovaná, mezivýstupy, kód, dokumentace. U každé se ptejte: je to důkaz pro publikovaný závěr, dá se to znovu pořídit, co stojí uchování za rok. "Uchováme všechno" není strategie, ale odklad rozhodnutí — péče o balast ubírá zdroje péči o klíčová data. Hotovo, když: každá skupina má štítek uchovat / uchovat dočasně / smazat a jednořádkové zdůvodnění.
2. Přiřaďte retenční lhůtu a její zdroj. Lhůty se nesčítají, vyhrává nejdelší: poskytovatel, vydavatel, právní předpis, oborový úzus. U osobních údajů uveďte i to, kdy a jak se smažou — retence bez konce není retence. Hotovo, když: u každé skupiny stojí lhůta, důvod a odpovědná osoba.
3. Zvolte archivační formáty. Preferujte otevřené a dokumentované formáty (CSV s popisem kódování, TXT, PDF/A, TIFF, netCDF, HDF5). U přístrojových souborů uložte originál, export, popis převodu a verzi nástroje — samotný export může ztratit přesnost, kalibraci nebo strukturu. Migrace formátu není neutrální operace; výsledek zkontrolujte na vzorku. Hotovo, když: u každého formátu víte, zda ho otevřete bez licencovaného softwaru.
4. Zaveďte kontrolu integrity a počítejte s bit rot. Vygenerujte kontrolní součty (checksums) při uložení a ověřujte je opakovaně. Tichá degradace média se neprojeví chybou, ale změnou jednoho bajtu, kterou objevíte při čtení za pět let. Součet ověřuje bitovou shodu, ne srozumitelnost. Hotovo, když: existuje soubor se součty a datum poslední úspěšné kontroly.
5. Naposledy: záloha, archiv a repozitář nejsou totéž. Záloha řeší provozní obnovu a přepisuje se. Archiv řeší srozumitelnost a integritu po letech. Repozitář řeší dohledatelnost, citovatelnost a přístup třetích osob. Potřebujete všechny tři. Hotovo, když: u každé skupiny dat víte, ve které z těch tří rolí je uložena.
6. Napište exit plan s konkrétním jménem, ne s funkcí. Kdo přebírá data a dokumentaci, kam se přesouvají, kdo vlastní účty (repozitář, Git, cloud), kdo hlídá konec embarga, kdo odpoví na dotaz čtenáře za tři roky. Osobní účty převeďte na institucionální dřív, než člověk odejde. U repozitáře ověřte, co udělá s daty, když skončí (cessation plan). Hotovo, když: plán podepsal odcházející i přebírající.
7. Měřte málo věcí, ale ty, které vedou k rozhodnutí. Počet odevzdaných DMP měří papír, ne praxi. Použitelné jsou: podíl publikací s funkčním odkazem na data, počet otestovaných obnov, podíl datasetů s licencí a PID, počet záznamů v NMA. Ke každému ukazateli kontrolujte náhodný vzorek — tři datasety opravdu stáhněte a otevřete. Hotovo, když: máte tři až pět ukazatelů a víte, jaká hodnota spustí zásah.
8. Veďte registr opakujících se problémů. Zapisujte incidenty i drobná selhání s příčinou a nápravou: chybná licence, klíč přiložený k pseudonymizovaným datům, záloha hlášená jako úspěšná bez části databáze. Bez registru se stejná chyba opakuje v dalším projektu; každé opatření má vlastníka a termín. Hotovo, když: jedna položka je uzavřená a vedla ke změně postupu.
9. Vyřešte AI dřív, než se na ni zeptá recenzent. Podrobně níže. Hotovo, když: v jednom odstavci popíšete, čím se model trénoval, co jste vložili do externí služby a jak jste to přiznali.

Rozhodovací tabulka

Vyřazení dokumentujte stejně pečlivě jako uchování: co, kdy, kým a proč. Skartace bez záznamu vypadá zpětně jako ztráta dat.

AI a výzkumná data

Trénovací data. U každého datasetu použitého k trénování, validaci a testování evidujte zdroj, licenci, datum stažení a provedené úpravy. Veřejná dostupnost není oprávnění: "open" znamená, že si to smíte přečíst nebo stáhnout, ne že to smíte použít k trénování. CC BY vyžaduje uvedení autora, ND zakazuje odvozená díla, podmínky užití databáze nebo webu mohou strojové zpracování vyloučit úplně. U dat od lidí platí navíc rozsah souhlasu — souhlas se studií dopravního chování nekryje trénink komerčního modelu. Co v souhlasu není, to nemáte.

Dokumentace. Minimum jsou dva dokumenty. Datasheet k datasetu: motivace, složení, způsob sběru, předzpracování, zamýšlené i nevhodné použití, distribuce a údržba. Model card k modelu: zamýšlené použití, omezení, evaluační data a výkon v relevantních podskupinách, ne jen jedno průměrné číslo. Vysoký průměr často skrývá výrazně horší výsledek na malé podskupině.

Oddělte testovací data a zkontrolujte únik informací (data leakage): náhodné rozdělení po řádcích u časových řad nebo u opakovaných měření téhož subjektu nadhodnotí výsledek. Velké modely si mohou části trénovacích dat zapamatovat (memorisation) — u osobních údajů pak může být problémem model sám, ne jen dataset.

Reprodukovatelnost při použití LLM. Komerční API je pohyblivý cíl: model se mění bez oznámení, stejný vstup dá jiný výstup a starou verzi nelze vyvolat zpět. Je-li LLM součástí analýzy, zaznamenejte název a verzi modelu, datum, znění promptů, parametry (teplota, seed) a uložte surové odpovědi jako data. Bez nich výsledek nezopakujete ani vy. Kde je reprodukovatelnost podmínkou, volte model s otevřenými váhami provozovaný lokálně.

Neveřejná data v cloudových službách. Vložení rukopisu, dat respondentů nebo cizích důvěrných materiálů do externí AI služby je předání dat třetí straně: nejasná retence, možné použití k dalšímu trénování, servery mimo EU. Ověřte podmínky služby a klasifikaci vstupu předem. Pravidlo, které se dá dodržet: do neschválené služby jde jen to, co byste bez rozpaků zveřejnili.

Autorství a přiznání. Model není autorem a nemůže nést odpovědnost — za každou větu a každé číslo ručíte vy. Použití AI při psaní, kódování nebo analýze uveďte tam, kde to vydavatel nebo poskytovatel vyžaduje, a popište konkrétně: který nástroj, na co, v jaké fázi. Věta "byla použita AI" nikomu nepomůže.

Na VŠB-TUO konkrétně

• Konzultace k uchování, volbě repozitáře a licencím: Mgr. Bc. Aleš Mučka, Ph.D., ales.mucka@vsb.cz, +420 596 994 536; obecně knihovna@vsb.cz, +420 596 994 574.
• Trvale dohledatelný záznam datasetu řešte přes oborový repozitář, Zenodo nebo Národní repozitářovou platformu. DSpace VŠB-TUO (https://dspace.vsb.cz) je primárně publikační repozitář.
• Na Zenodu odkazujte v článku i v exit planu na concept DOI pro celou řadu verzí, ne na DOI jedné verze. Limity: běžně 100 souborů a 50 GB na záznam.
• Záznam v Národním metadatovém adresáři (https://nma.eosc.cz) je povinný pro vykázání druhu T do RIV. Ručně vytvořený záznam lze editovat 7 dní, poté jen přes podporu — opravy naplánujte dřív, než tým skončí.
• NRP / EOSC CZ (2024–2028) nabízí FAIRifikaci, sběr metadat, ServiceDesk a kyberbezpečnostní zázemí: https://www.eosc.cz/projekty/narodni-repozitarova-platforma-pro-vyzkumna-data-nrp/vice-o-projektu-nrp
• Důvěryhodnost repozitáře posuzujte podle CoreTrustSeal a principů TRUST.
• DOPLNIT kdo na fakultě přebírá data po odchodu zaměstnance a jak se předávají účty a úložiště
• DOPLNIT kapacita archivního úložiště VŠB-TUO, cena a doba uchování po skončení projektu
• Celouniverzitní pravidla pro generativní AI zatím nejsou veřejně vydána; univerzita publikuje sérii „AI FOR RESEARCH" v magazínu Akademik. DOPLNIT schválené AI nástroje a pravidla pro vkládání neveřejných dat, jakmile budou vydána

Checklist

• Každá skupina dat má štítek uchovat / uchovat dočasně / smazat a zdůvodnění.
• U každé skupiny je retenční lhůta i její zdroj.
• Osobní údaje mají určeno, kdy a kým budou smazány.
• Archivní kopie je v otevřeném formátu; u proprietárních dat je uložen i originál.
• Kontrolní součty existují a byly po uložení alespoň jednou ověřeny.
• U každé skupiny dat je jasné, co je záloha, co archiv a co repozitář.
• Exit plan uvádí jméno přebírající osoby, ne funkci.
• Účty u repozitářů, Gitu a cloudu nejsou vázány jen na odcházejícího člověka.
• Odkazy z publikací a z Data Availability Statement jsou funkční; konec embarga má hlídače.
• Existují 3–5 ukazatelů s hodnotou, která spustí zásah; vzorek datasetů byl reálně stažen.
• Registr opakujících se problémů má u položek vlastníka a termín.
• Trénovací data mají doložený zdroj, licenci a soulad se souhlasem; existuje datasheet a model card.
• U analýz s LLM je zaznamenán model, verze, datum, prompty a uloženy surové výstupy.

Pět nejčastějších chyb

Co si z příručky odnést

Správa dat není samostatná agenda, ale běžná součást práce, která se vyplácí tím, že se rozhodnutí dělají jednou a včas. Většina problémů v této příručce vzniká proto, že se řeší až ve chvíli, kdy je projekt u konce a lidé pryč. Levné je zapsat rozhodnutí hned: kdo je vlastníkem, jaký je právní titul, jaká licence, kde to bude uloženo a jak dlouho. Drahé je totéž rekonstruovat po letech z e-mailů a paměti. Pravidla poskytovatelů, vydavatelů i hodnocení výzkumu se sbíhají k jedné věci — k doložitelnosti, ne k deklaracím. A když si nejste jistí, zeptejte se knihovny dřív, než uděláte nevratný krok; skoro každá chyba z této příručky se dala odvrátit jedním dotazem na začátku.

Kam dál

• Podpora Open Science a Open Data ÚK VŠB-TUO: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/
• Blog knihovny k RDM, druhu T a NMA: https://bloguk.vsb.cz
• Národní metadatový adresář: https://www.eosc.cz/sluzby/vyhledavani/nma
• Ukládání a FAIRifikace (NRP / EOSC CZ): https://www.eosc.cz/sluzby/ukladani
• Druh výsledku T: https://vyzkum.gov.cz/FrontClanek.aspx?idsekce=1064052 a https://www.eosc.cz/novinky-a-akce/clanky/vysledek-t
• Repozitáře: https://coretrustseal.org , https://re3data.org , https://dcc.ac.uk
• Verze a DOI v Zenodu: https://help.zenodo.org

Podrobně v původní opoře: moduly 14, 19, 21, 23.

Kdo nemá čas na sedm modulů, má tady minimum, které pokryje většinu problémů. Čísla v závorkách odkazují na modul, kde je to rozvedené.

Před podáním projektu

• Vím, kdo v týmu odpovídá za data — jménem, ne funkcí (M1)
• Vím, jestli poskytovatel vyžaduje DMP a v jakém termínu (M2)
• V rozpočtu je položka na úložiště, publikaci dat a archivaci (M2)
• Vím, jestli budu pracovat s osobními nebo jinak citlivými údaji (M4)

První měsíc projektu

• Struktura složek je založená: raw / processed / code / docs / outputs (M3)
• Složka raw je jen ke čtení a nikdo do ní nezasahuje (M3)
• V kořeni je README.md, který vysvětlí projekt cizímu člověku (M3)
• Kód je v gitu od prvního souboru, ne až od prvního výsledku (M5)
• Zálohování odpovídá pravidlu 3-2-1 a vím, kdo ho provozuje (M4)
• DMP je napsaný a uložený tam, kde ho tým najde (M2)

V průběhu

• Metadata a datový slovník vznikají spolu s daty, ne zpětně (M3)
• Každý netriviální krok zpracování má zaznamenaný vstup, nástroj a výstup (M3)
• Prostředí je zachycené v lockfile nebo receptu na jeho obnovení (M5)
• Analytický plán je zapsaný dřív, než uvidím výsledky (M5)
• Zkusil jsem obnovu ze zálohy — ne jen že záloha běží (M4)
• DMP jsem od jeho vzniku alespoň jednou aktualizoval (M2)

Před submisí článku

• Vím, jakou licenci mají data, dokumentace a kód — každé zvlášť (M4, M6)
• Publikační balíček je oddělený od nezveřejnitelné vrstvy (M6)
• Dataset má vlastní DOI, ne DOI článku (M6)
• Data Availability Statement obsahuje konkrétní identifikátor (M6)
• Kolega mimo tým otevřel balíček a rozuměl mu (M6)

Před koncem projektu

• Dataset je publikovaný v repozitáři, který dává smysl pro můj obor (M6)
• Záznam je v Národním metadatovém adresáři a mám jeho URL (M6)
• Výsledek je předaný k evidenci jako druh T (Topen nebo Tost) (M6)
• Je rozhodnuto, co se archivuje a co se maže (M7)
• Je jmenovitě určeno, kdo se o data stará po skončení projektu (M7)
• Přístupy a účty jsou předané, ne vázané na odcházejícího člověka (M7)

Pět rozhodnutí, která se nejhůř opravují

Koho oslovit na VŠB-TUO

Příloha A — Slovník pojmů

Definice jsou pracovní a slouží k orientaci. Při právním, normativním nebo technickém rozhodování použijte úplné znění primárního zdroje.

Příloha B — Šablona README pro datový balíček

Zkopírujte, uložte jako README.md do kořene balíčku a vyplňte. Co nevíte, napište, že nevíte — prázdná položka je horší než přiznaná mezera.

# [Název datasetu]

## Co to je
Jedna až tři věty. Co data obsahují a k čemu vznikla.
Musí být srozumitelné bez znalosti souvisejícího článku.

## Citace
[Autoři]. ([Rok]). [Název] (verze [x.y.z]) [Data set]. [Repozitář]. [DOI]

## Souvislé výstupy
- Článek: [DOI]
- Kód: [DOI nebo URL repozitáře]
- Metodika / protokol: [DOI nebo URL]

## Struktura balíčku
raw/         — surová data, neupravená, jen ke čtení
processed/   — data po zpracování; postup viz code/
code/        — skripty, které vytvoří processed/ z raw/
docs/        — datový slovník, protokol, tento README
outputs/     — grafy a tabulky použité v publikaci

## Jak data vznikla
Metoda sběru, přístroj nebo nástroj, období, lokalita, počet pozorování,
kritéria zařazení a vyřazení.

## Jak data zpracovat / zopakovat analýzu
Prostředí: [jazyk a verze, odkaz na lockfile]
Postup:
  1. ...
  2. ...
Očekávaný výstup: [co má vzniknout a jak poznat, že to sedí]

## Popis souborů
| Soubor | Formát | Velikost | Obsah |
|---|---|---|---|

## Omezení a známé problémy
Chybějící hodnoty, změny metodiky v průběhu, systematické odchylky,
co z dat NELZE vyvozovat.

## Práva a licence
Data: [licence]
Dokumentace: [licence]
Kód: [licence]
Data třetích osob: [zdroj, licence, rozsah]
Osobní údaje: [ne / anonymizovaná / pseudonymizovaná, režim přístupu]

## Financování
[Poskytovatel, program, číslo projektu]

## Kontakt
[Jméno, ORCID, instituce, e-mail]
Odpovědnost po skončení projektu přechází na: [role nebo útvar]

## Verze
[x.y.z] — [datum] — [co se změnilo]

Příloha C — Šablona datového slovníku

Jeden řádek na proměnnou. Uložte jako docs/datovy_slovnik.csv nebo tabulku v README.

Příloha D — Mapování 7 modulů na původní 23

Nezařazeno samostatně: modul 03 je použit průřezově, protože FAIR se v praxi neřeší jako téma, ale jako vlastnost konkrétních kroků.

Příloha E — Odkazy

VŠB-TUO

• Ústřední knihovna: https://knihovna.vsb.cz — knihovna@vsb.cz, +420 596 994 574
• Open Science: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/
• Open Data a výzkumná data: https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/open-science/open-data/
• Kontakt pro výzkumná data: Mgr. Bc. Aleš Mučka, Ph.D. — ales.mucka@vsb.cz, +420 596 994 536
• Blog knihovny (RDM, druh T, NMA): https://bloguk.vsb.cz
• Repozitář DSpace VŠB-TUO: https://dspace.vsb.cz
• Vzor DMP: https://www.vsb.cz/veda/cs/detail-novinky/?reportId=50228
• Vykazování výsledků (systém OBD): https://knihovna.vsb.cz/cs/podpora-sv/podpora-vav/publikovani/obd/
• Ochrana osobních údajů (DPO: Mgr. Kamila Formanová, poverenec@vsb.cz): https://www.vsb.cz/cs/univerzita/uredni-deska/ochrana-osobnich-udaju/
• Etická komise VŠB-TUO: https://www.vsb.cz/cs/univerzita/organizacni-struktura/eticka-komise/
• Hlášení kybernetického incidentu: abuse@vsb.cz (CSIRT při CIT); helpdesk +420 596 995 666, idesk.vsb.cz
• Univerzitní GitLab: https://gitlab.vsb.cz · dokumentace IT služeb: https://idoc.vsb.cz
• IT4Innovations (výpočetní čas, Open Access Grant Competitions): https://www.it4i.cz
• Centrum transferu technologií: https://www.vsb.cz/ctt/cs/ · Centrum podpory inovací: https://cpi.vsb.cz
• Spisový a skartační řád (TUO_SME_07_006): https://www.vsb.cz/archiv/cs/legislativa/

České národní služby

• EOSC CZ: https://www.eosc.cz
• Národní metadatový adresář: https://nma.eosc.cz
• Národní instance Data Stewardship Wizard (tvorba DMP): https://dmp.eosc.cz
• GA ČR — otevřená věda a zadávací dokumentace: https://gacr.cz/ga-cr-a-otevrena-veda/ · https://gacr.cz/zadavaci-dokumentace/
• TA ČR — šablona Plán správy dat: https://tacr.gov.cz/dokumenty/plan-spravy-dat-ta-cr-19
• Průvodce správou dat (EOSC CZ): https://www.eosc.cz/sluzby/ukladani
• Metodika 2025+: https://vyzkum.gov.cz/FrontClanek.aspx?idsekce=1064052
• Příloha č. 1 Metodiky 2025+ — Definice druhů výsledků (PDF): https://mv.gov.cz/vyzkum/soubor/definice-druhu-vysledku-pdf.aspx
• Výklad druhu T a povinnosti registrace v NMA (EOSC CZ): https://www.eosc.cz/novinky-a-akce/clanky/vysledek-t
• Národní repozitářová platforma — obsah a služby: https://www.eosc.cz/projekty/narodni-repozitarova-platforma-pro-vyzkumna-data-nrp/vice-o-projektu-nrp

Mezinárodní

• Zenodo: https://zenodo.org · nápověda https://help.zenodo.org
• re3data (registr repozitářů): https://re3data.org
• CoreTrustSeal: https://coretrustseal.org
• Science Europe: https://scienceeurope.org
• Digital Curation Centre: https://dcc.ac.uk
• ORCID: https://orcid.org · ROR: https://ror.org
• Creative Commons: https://creativecommons.org
• Software Heritage: https://softwareheritage.org

Doporučené datové repozitáře (výběr ÚK VŠB-TUO)

• ZENODO — všeobecný
• 4TU.ResearchData — věda a inženýrství
• Dryad — data související s publikacemi
• PANGAEA — přírodní vědy

Data journals

• Scientific Data · GigaScience · Earth System Science Data

Příloha F — Předávací protokol (exit plan)

Vyplňte při odchodu člověka z týmu nebo tři měsíce před koncem projektu.