A primeira condição para que os dados sejam úteis é que possam ser encontrados, tanto por pessoas como por máquinas.
Pergunta orientadora deste princípio: “Os meus dados são fáceis de encontrar?”
Ações recomendadas:

→ Atribuir Identificadores Únicos Persistentes (PID), como DOI para datasets, ORCID para autores ou ROR para organizações/instituições.

→ Incluir metadados descritivos, completos e legíveis por máquinas, para facilitar a descoberta e a identificação dos dados em motores de busca e repositórios.

→ Registar ou indexar os dados num repositório de dados ou noutra plataforma recomendada e confiável.

Uma vez localizado o conjunto de dados, deve ser claro do que se trata e como pode ser acedido.
Pergunta orientadora deste princípio: “Depois de encontrados, os meus dados são obtidos de forma clara e segura?”
Ações recomendadas:

→ Garantir que os (meta)dados são recuperáveis através do respetivo PID, usando protocolos de comunicação normalizados e abertos, como HTTPS.

→ Permitir que o conteúdo seja descarregável ou acessível via links estáveis.

→ Assegurar que os metadados continuam acessíveis mesmo que os dados não estejam em acesso aberto.

→ Quando o acesso aos dados é fechado ou controlado, explicitar em que condições pode ser pedido o acesso e quem são os responsáveis a contactar.

→ Implementar mecanismos de autenticação e autorização adequados quando o acesso é restrito.

Os dados devem ser compatíveis com diferentes sistemas e plataformas, facilitando a combinação e integração com outros conjuntos de dados. Ou seja, não devem ficar cativos ao ambiente ou software em que foram criados.
Pergunta orientadora deste princípio: “Os meus dados podem ser integrados com outros dados e sistemas?”
Ações recomendadas:

→ Utilizar formatos de ficheiro recomendados e abertos ou adequados à disciplina (por exemplo, CSV, JSON, PDF).

→ Aplicar normas e esquemas de metadados reconhecidos (por exemplo, Dublin Core, DataCite).

→ Usar vocabulários controlados, taxonomias ou ontologias para garantir que a terminologia é clara e não ambígua (por exemplo, ISO 8601 para datas, ISO 3166 para países, vocabulários controlados como o MeSH).

→ Quando não existirem vocabulários normalizados, criar e disponibilizar um codebook ou dicionário de dados que explique a terminologia utilizada.

→ Estabelecer ligações entre diferentes objetos digitais (dados, publicações, software) utilizando PIDs nas referências e nos metadados.

Os dados devem estar suficientemente bem descritos e documentados para poderem ser reaproveitados em novas investigações, dentro ou fora do âmbito original.
Pergunta orientadora deste princípio: “Alguém que não participou no projeto consegue perceber e reutilizar estes dados?”
Ações recomendadas:

→ Fornecer documentação e metadados completos, que descrevam como, porquê, por quem e quando os dados foram criados (proveniência), bem como os métodos de recolha, de processamento e limitações.

→ Explicitar claramente as condições de reutilização, através de uma licença como a Creative Commons.

→ Indicar a autoria e créditos específicos (investigadores, instituição, financiador, número de projeto).

→ Garantir que a qualidade e a estrutura dos dados são suficientes para permitir análise posterior (por exemplo, dicionário de dados atualizado, unidades de medida, códigos usados).