시스템 기반은 아마존 웹 서비스(AWS)가 제공하는 클라우드 서비스를 이용한 데이터 레이크로, 학외의 논문 정보 데이터베이스의 데이터를 비롯해, 학내에 축적된 인사·연구비·교육 실적 등의 다양한 데이터를 데이터 레이크에 집약함으로써 연구자나 평가 담당자가 필요할 때 필요한 형식으로 정보를 꺼낼 수 있다.분석 결과는 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴로 가시화할 수 있어 다면적이고 근거 기반의 연구·교육 실적 평가의 자동화·효율화를 지원한다.

　종래, 국내의 연구자 데이터베이스(researchmap이나 KAKEN)나 해외의 논문 정보 데이터베이스(Scopus나 Web of Science), 내각부 에비던스 시스템(e-CSTI) 등에 의해, 논문수나 피인용수, 과연비 획득액이나 기부금액이라고 하는 연구자의 획일적 지표는 비교적 용이하게 집적·분석이 가능했다.한편, 대학에는 은닉성이 있는 기업과의 공동 연구나, 학생 지도, 관리 운영업무 등, 외부 데이터베이스에 집적하기 어려운 교육·연구 활동도 존재하고 있어 이들은 연구자 자신이 연구 시간을 나누어 학내의 데이타베이스에 입력할 수밖에 없다.입력된 데이터는 연구자에 의해 양이나 질에도 차이가 생겨, 에비던스 기반의 평가·분석이 어려운 요인이 되고 있었고, 다면적인 평가에 신속하게 적용할 수 없었다.

　이번 시스템 개발에 의해 외부 데이터베이스에서는 집적을 할 수 없는 기업과의 공동연구비, 논문지도 실적, 강의 담당수, 유학생 수용 실적, 관리 운영 실적 등도 자동적으로 집적되어 보다 다면적이고 근거 기반 평가・분석・가시화를 순간적으로 가능하게 했다.도호쿠 대학은 “세계와 오징어하는 연구 대학”을 목표로 2023년 4월부터 데이터베이스의 본격 가동을 개시하고 있으며, 국제적 프레즌스의 향상, 젊은 연구자의 등용, 다양성과 포섭성의 촉진, 산학 제휴 추진 등 대학을 둘러싼 다양한 과제 해결의 도움으로 운용해 나간다고 한다.

참조 :【도호쿠대학】클라우드를 활용한 차세대형 연구자 데이터베이스 구축 -AWS상의 데이터 레이크로 근거 기반의 실적 평가를 효율화 - (PDF)