Redivis ist eine Online-Datenplattform, die entwickelt wurde, um die Speicherung, Verteilung und Analyse von Forschungsdaten zu optimieren. Sie bietet eine leistungsstarke, webbasierte Schnittstelle, die es Forschern ermöglicht, mit vielfältigen Datensätzen zu arbeiten, einschließlich groß angelegter und risikoreicher Daten, ohne dass umfangreiche Infrastrukturinvestitionen erforderlich sind. Durch die Integration von Datenhosting mit Analysetools erleichtert Redivis kollaborative und reproduzierbare Forschung und stimmt mit den FAIR-Datenpraktiken überein, um sicherzustellen, dass Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sind. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datensatzentdeckung: Forscher können leicht verfügbare Datensätze entdecken und eine Vorschau anzeigen, indem sie Metadaten und Zusammenfassungsstatistiken betrachten, um die Relevanz zu bewerten. - Integrierte Analysetools: Die Plattform unterstützt Analysen mit SQL, Python, R, Stata und SAS sowie eine No-Code-Grafikoberfläche, die flexible Datenmanipulation und Visualisierung ermöglicht. - Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit: Echtzeit-Kollaborationsfunktionen ermöglichen es Forschern, ihre Arbeit nahtlos zu teilen, wobei die automatische Versionskontrolle die Reproduzierbarkeit und die Einhaltung von Datenfreigabeanforderungen sicherstellt. - Sicheres Datenhosting: Redivis ist darauf ausgelegt, risikoreiche Daten zu hosten, indem es die HIPAA- und FedRAMP-zertifizierte Google Cloud-Infrastruktur nutzt und gründliche Sicherheitsprüfungen, einschließlich SOC2 Typ 2, durchlaufen hat. - Flexible Zugriffskontrollen: Administratoren können Zugangssysteme konfigurieren, um eingeschränkte Datensätze durch automatische Authentifizierungen, benutzerdefinierte Formulare, Gruppenstatus und direkte Freigabe zu verteilen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Redivis adressiert die Herausforderungen, denen Forscher bei der Verwaltung und Analyse großer und sensibler Datensätze gegenüberstehen, indem es eine integrierte Plattform bietet, die sicheres Datenhosting mit leistungsstarken Analysetools kombiniert. Es beseitigt die Notwendigkeit komplexer Infrastruktur-Setups, reduziert die für die Datenverarbeitung benötigte Zeit und verbessert die Zusammenarbeit unter Forschern. Durch die Ausrichtung an den FAIR-Datenpraktiken stellt Redivis sicher, dass Daten nicht nur zugänglich, sondern auch wiederverwendbar sind, was Transparenz und Reproduzierbarkeit in der Forschung fördert. Dieser umfassende Ansatz befähigt Forscher, sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen aus ihren Daten zu konzentrieren und beschleunigt das Tempo wissenschaftlicher Entdeckungen.